当下,Python 比以往的任何时候都更加流行,人们每天都在实践着 Python 是多么的强大且易用。
我从事 Python 编程已经有几年时间了,但是最近6个月才是全职的。下面列举的这些事情,是我最开始使用 Python 的时候,就希望清楚的:
- 字符串操作
- 列表推导
- Lambda 和 Map 函数
- 在一行里使用 if elif 和 else 条件判断
- zip() 函数
这里注意:不管你是为了Python就业还是兴趣爱好,记住:项目开发经验永远是核心,如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程,可以去小编的Python交流.裙 :七衣衣九七七巴而五(数字的谐音)转换下可以找到了,里面很多新python教程项目,还可以跟老司机交流讨教!
字符串操作
Python 非常擅长使用类似数学运算符 + 和 * 来操作字符串
>>> my_string = "Hi Medium..!"
>>> print(my_string * 2)
Hi Medium..!Hi Medium..!
>>> print(my_string + " I love Python" * 2)
Hi Medium..! I love Python I love Python
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我们也可以非常方便的对字符串做取反操作,只需要使用 [::-1] 就可以,同时该操作还不仅仅局限于字符串操作。
>>> print(my_string[::-1])
!..muideM iH
>>> my_list = [1,2,3,4,5]
>>> print(my_list[::-1])
[5, 4, 3, 2, 1]
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那么对于包含多个字符串的列表呢,我们甚至可以做一个 Yoda-translator !
>>> word_list = ["awesome", "is", "this"]
>>> print(' '.join(word_list[::-1]) + '!')
this is awesome!
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在上面的代码中,我们使用了 .join() 方法,用空格把反转列表里的元素拼接了起来,并且增加了感叹号。
列表推导
哦,天啊!一旦我知道了这些,我的整个世界都改变了(可能还没有真实发生,但是已经接近了)。这是以中国强大的、直观的且可读的方法来快速的操作列表。
假如我们有这样一个函数,取一个数的平方再增加5
>>> def stupid_func(x):
>>> return x**2 + 5
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现在如果我们要把该函数应用到一个列表的所有奇数当中,如果不了解列表推导式,你可能会这么写
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> new_list = []
>>> for x in my_list:
>>> if x % 2 != 0:
>>> new_list.append(stupid_func(x))
>>> print(new_list)
[6, 14, 30]
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但是我们还有更简单的方法!
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print([stupid_func(x) for x in my_list if x % 2 != 0])
[6, 14, 30]
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列表推导适用于 [ expression for item in list ] 条件,同时如果那你想要应用一些布尔条件,例如上面获取奇数的条件: [ expression for item in list if conditional ],那么它和下面的写法是一致的
>>> for item in list:
>>> if conditional:
>>> expression
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很酷,不过我们还可以做的更好,因为我们根本不需要函数“stupid_func”
>>> print([x ** 2 + 5 for x in my_list if x % 2 != 0])
[6, 14, 30]
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Lambda 和 Map
Lambda
Lambda 有一点奇怪,但是就像我介绍的其他内容一样,只要你去只用它,就会发现它是多么的强大和直观。
Lambda 其实就是一个小的匿名函数。为什么要匿名呢?这是因为 Lambda 常常用来执行小型简单的操作,而这些操作往往不需要使用 def my_function() 来定义正式的函数
我们还是以上面的例子为例,对一个数进行平方并加5。在上面的代码中我们定义了一个函数 def stupid_func(x),现在让我们使用 Lambda 来重新创建它
>>> stupid_func = (lambda x : x ** 2 + 5)
>>> print([stupid_func(1), stupid_func(3), stupid_func(5)])
[6, 14, 30]
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那么,为什么要使用这种奇怪的语法呢?其实这种写法的用处就体现在,我们不要定义实际的功能,就可以实现一些简单的操作。我们继续以数字列表为例,如果我们想对下面的列表进行排序,一种方法是使用 sorted()
>>> my_list = [2, 1, 0, -1, -2]
>>> print(sorted(my_list))
[-2, -1, 0, 1, 2]
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这样确实可以了,但是,如果我们想按照元素平方数的大小来排序,使用 Lambda 就非常方便了。可以使用 Lambda 来定义 sorted() 函数用于排序的 key
>>> print(sorted(my_list, key = lambda x : x ** 2))
[0, -1, 1, -2, 2]
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Map
Map 是一个用来将函数应用到序列的每个元素上,比如列表。假设我们必须要列出两个列表对应位置元素的乘积,那么该怎么做呢,可以使用 Lambda 和 Map
>>> print(list(map(lambda x, y : x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])))
[4, 10, 18]
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和下面的代码相比,Lambda 与 Map 的组合实在是太优雅了
>>> x, y = [1, 2, 3], [4, 5, 6]
>>> z = []
>>> for i in range(len(x)):
>>> z.append(x[i] * y[i])
>>> print(z)
[4, 10, 18]
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在一行里使用 if elif 和 else 条件判断
有时,你可能会写出如下的代码
>>> x = int(input())
>>> if x >= 10:
>>> print("Horse")
>>> elif 1 < x < 10:
>>> print("Duck")
>>> else:
>>> print("Baguette")
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运行此命令时,系统会提示你从 input() 函数输入内容,假设我们输入5,我们将得到 Duck。 但是我们也可以像下面这样写
print("Horse" if x >= 10 else "Duck" if 1 < x < 10 else "Baguette")
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这实在是太简单了!快去阅读你的旧代码,你会发现有太多的地方可以将这种简单的 if else 判断替换成这种单行判断。
zip()
还记得在 Map 函数部分,我们并行处理两个列表的例子嘛,使用 zip() 会更加简单
假如我们有两个列表,一个包含名字,一个包含姓氏,怎样才能很好的合并它们呢,使用 zip()!
>>> first_names = ["Peter", "Christian", "Klaus"]
>>> last_names = ["Jensen", "Smith", "Nistrup"]
>>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names)])
['Peter Jensen', 'Christian Smith', 'Klaus Nistrup']
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哇哦,有个地方错了,我的名字不叫 Peter Jensen,那么就可以调整如下
>>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names[::-1])])
['Peter Nistrup', 'Christian Smith', 'Klaus Jensen']
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结束语
我这里只是汇总了一个简单的清单,另外大家要注意:不管你是为了Python就业还是兴趣爱好,记住:项目开发经验永远是核心,如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程,可以去小编的Python交流.裙 :七衣衣九七七巴而五(数字的谐音)转换下可以找到了,里面很多新python教程项目,还可以跟老司机交流讨教!
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