超实用!每 30 秒学会一个 Python 小技巧,GitHub 标星 5300!
以下文章来源于Python数据科学 ,作者wLsq
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https://github.com/30-seconds/30-seconds-of-python
功能实现:检验一个列表中的所有元素是否都一样。
解读:使用[1:]
和 [:-1]
来比较给定列表的所有元素。
return lst[1:] == lst[:-1]
举例:
all_equal([1, 1, 1, 1]) # True
功能实现:如果列表所有值都是唯一的,返回 True
,否则 False
解读:在给定列表上使用集合 set() 去重,比较它和原列表的长度。
return len(lst) == len(set(lst))
举例:
x = [1,2,3,4,5,6]y = [1,2,2,3,4,5]
all_unique(x) # True
all_unique(y) # False
3. List:bifurcate
功能实现:将列表值分组。如果在 filter 的元素是 True,那么对应的元素属于第一个组;否则属于第二个组。
解读:使用列表推导式和 enumerate() 基于 filter 元素到各组。
return [
[x for i,x in enumerate(lst) if filter[i] == True],
[x for i,x in enumerate(lst) if filter[i] == False]
]
举例:
bifurcate(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], [True, True, False, True])
# [ ['beep', 'boop', 'bar'], ['foo'] ]
4. List:difference
功能实现:返回两个 iterables 间的差异。
解读:创建 b 的集合,使用 a 的列表推导式保留不在_b 中的元素。
_b = set(b)
return [item for item in a if item not in _b]
举例:
5. List:flatten
功能实现:一次性的整合列表。
解读:使用嵌套的列表提取子列表的每个值。
def flatten(lst):return [x for y in lst for x in y]
举例:
flatten([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]6. Math:digitize
功能实现:将一个数分解转换为个位数字。
解读:将 n 字符化后使用 map() 函数结合 int 完成转化
def digitize(n):return list(map(int, str(n)))
举例:
digitize(123) # [1, 2, 3]7. List:shuffle
功能实现:将列表元素顺序随机打乱。
解读:使用 Fisher-Yates 算法重新排序列表元素。
from copy import deepcopyfrom random import randint
def shuffle(lst):
temp_lst = deepcopy(lst)
m = len(temp_lst)
while (m):
m -= 1
i = randint(0, m)
temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
return temp_lst
举例:
shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
8. Math:clamp_number
功能实现:将数字 num 钳在由 a 和 b 边界值规定的范围中。
解读:如果 num 落尽范围内,返回 num;否则,返回范围内最接近的数字。
return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))
举例:
clamp_number(1, -1, -5) # -1
功能实现:返回字符串的字节数。
解读:使用 string.encode('utf-8') 解码给定字符串,返回长度。
return len(string.encode('utf-8'))
举例:
byte_size('😀') # 4byte_size('Hello World') # 11
10. Math:gcd
功能实现:计算几个数的最大公因数。
解读:使用 reduce() 和 math.gcd 在给定列表上实现。
import math
def gcd(numbers):
return reduce(math.gcd, numbers)
举例:
gcd([8,36,28]) # 4以上就是 30 秒学 python 的各种小技巧。怎么样,对于一些常见操作是不是有了一些新的启发,除此之外,还有很多其它技巧可以慢慢学习,希望对各位读者有所帮助。
https://github.com/30-seconds/30-seconds-of-python
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