这 14 个短代码,蕴含着丰富的 Python 编程思维

  

今天给大家带来一些30秒就能学会的代码片段,这些代码潜力无限,蕴含了丰富的python编程思维,应用领域非常广泛,而且学起来非常简单。

1."二维列表"

解读:根据给定的长和宽,以及初始值,返回一个二维列表。

def initialize_2d_list(w, h, val=None):      return [[val for x in range(w)] for y in range(h)] 

例:

>>> initialize_2d_list(2,2)  [[None, None], [None, None]]  >>> initialize_2d_list(2,2,0)  [[0, 0], [0, 0]] 
2.函数切割数组

解读:使用一个函数应用到一个数组的每个元素上,使得这个数组被切割成两个部分。如果说,函数应用到元素上返回的值为True,则该元素被切割到第一部分,否则分为第二部分。

def bifurcate_by(lst, fn):      return [        [x for x in lst if fn(x)],        [x for x in lst if not fn(x)]      ] 

例:

>>> bifurcate_by(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], lambda x: x[0] == 'b')  [['beep', 'boop', 'bar'], ['foo']] 
3."交集点"

解读: 两个数组在被一个函数应用后,从第一个数组中提取出共有的元素的原元素组成一个新的数组。

def intersection_by(a, b, fn):      _b = set(map(fn, b))      return [item for item in a if fn(item) in _b] 

例:

>>> from math import floor  >>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor)  [2.1] 
4.最大值下标

解读:返回数组中最大值的下标。

def max_element_index(arr):      return arr.index(max(arr)) 

例:

>>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0])  4 
5.数组对称差

解读:找出两个数组中不同的元素,并合成为一个新的数组。

def symmetric_difference(a, b):      _a, _b = set(a), set(b)     return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a] 

例:

>>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4])  [3, 4] 
6."夹数"

解读:如果 num 落在一段数字范围内,则返回num,否则返回离这个范围最近的边界:

def clamp_number(num,a,b):      return max(min(num, max(a,b)),min(a,b)) 

例:

>> clamp_number(2,3,10)  3  >> clamp_number(7,3,10)  7  >> clamp_number(124,3,10)  10 
7.键值映射

解读:使用对象的键重新创建对象,并运行函数为每个对象的键创建值。

使用dict.keys()遍历对象的键, 通过函数生成一个新的值。

def map_values(obj, fn):      ret = {}      for key in obj.keys():          ret[key] = fn(obj[key])      return ret 

例:

>>> users = {  ...   'fred': { 'user': 'fred', 'age': 40 },  ...   'pebbles': { 'user': 'pebbles', 'age': 1 }  ... }  >>> map_values(users, lambda u : u['age'])  {'fred': 40, 'pebbles': 1}  >>> map_values(users, lambda u : u['age']+1)  {'fred': 41, 'pebbles': 2} 
8.大小写转换

解读: 将英文单词的首字母大写改为小写。

upper_rest参数:设定是否将除首字母外的其他字母大小写转换。

def decapitalize(s, upper_rest=False):      return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:]) 

例:

>>> decapitalize('FooBar')  'fooBar'  >>> decapitalize('FooBar', True)  'fOOBAR' 
9.同键求和

解读:对列表中的各个字典里相同键值的对象求和。

def sum_by(lst, fn):      return sum(map(fn,lst)) 

例:

>>> sum_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }], lambda v : v['n'])  14 
10.一行代码求出现次数

解读:求出列表中某个数出现的次数和。

def count_occurrences(lst, val):      return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)]) 

例:

>>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1)  3 
11.数组再分组

对一个列表根据所需要的大小进行细分:

效果如下:

chunk([1,2,3,4,5],2)  # [[1,2],[3,4],5] 

return中,map的第二个参数是一个列表,map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数的 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

12.数字转数组

同样是一则关于map的应用,将整形数字拆分到数组中:

def digitize(n):      return list(map(int, str(n))) 

效果如下:

digitize(123)  # [1, 2, 3] 

它将整形数字n转化为字符串后,还自动对该字符串进行了序列化分割,最后将元素应用到map的第一个参数中,转化为整形后返回。

13.非递归斐波那契

还记得菲波那切数列吗,前两个数的和为第三个数的值,如0、1、1、2、3、5、8、13....

如果使用递归来实现这个算法,效率非常低下,我们使用非递归的方式实现:

效果如下:

fibonacci(7)  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13] 

这样看是很简单,但是思维要绕的过来哦。

14.下划线化字符串

批量统一变量名称或者字符串格式。

效果如下:

snake('camelCase')# 'camel_case'  snake('some text')# 'some_text'  snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'  snake('AllThe-small Things')# "all_the_small_things" 

re.sub用于替换字符串中的匹配项。这里其实是一个“套娃”用法,一开始可能不太好理解,需要慢慢理解。

第一个替换,是将s字符串中,使用' '替换'-'。

第二个替换,是针对第一个替换后的字符串,对符合'([A-Z]+)'正则表达式的字符区段(全大写的单词)用r' \1'替换,也就是用空格区分开每一个单词。

第三个替换,是对第二个替换后的字符串,对符合'([A-Z][a-z]+)'正则表达式的字符区段(也就是首字母大写,其他字母小写的词语)用r' \1'替换,也是将单词用空格分隔开。

我们的文章到此就结束啦。

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posted on posted @ 21-07-07 09:58  :admin  阅读量:

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