NVIDIA 初创加速计划,免费加速您的创业启动 了解详情
写点什么

这 5 个 Python 特性,后悔没早知道

  • 2020-01-09
  • 本文字数:2370 字

    阅读完需:约 8 分钟

这5个Python特性,后悔没早知道


作为近 10 年才崛起的编程语言,Python 已被证明是一种非常强大的语言。从交互式映射区块链,我用 Python 构建过很多应用程序。


对初学者而言,Python 中有很多特性很难一开始就掌握。


即使你是从其他语言转换过来的程序员,用 Python 进行更高级别的抽象编码绝对是另一种体验。有些 Python 特性,我希望自己能早点知道。本文将介绍其 5 个最重要的特性。

1.列表推导式:代码更紧凑

很多人认为,lambda、map filter 是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”。虽然我也认为应关注这些功能,但由于它们缺乏灵活性。


实际上,它们在大多数情况下并不是非常有用!


Lambda是一种在 1 行中编写一个一次性使用的函数的方法。一旦函数被多次调用,性能将受到影响。


另一方面,map 可以将一个函数应用于列表中的所有元素,而 filter 能获取集合中满足用户自定义条件的元素子集。


add_func = lambda z: z ** 2is_odd = lambda z: z%2 == 1multiply = lambda x,y: x*y
aList = list(range(10))print(aList)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
复制代码


列表推导式是一个简洁而灵活的方法,它使用灵活的表达式和条件通过其他列表来创建新列表。


它用方括号来构造,带有一个表达式或函数,只有当列表中的元素满足某个条件时,该表达式或函数才作用于列表中的每个元素。


并且,它还能用嵌套来处理嵌套列表,并且这会比使用 map 和 filter 更灵活。


# Syntax of list comprehension[ expression(x) for x in aList if optional_condition(x) ]
复制代码


print(list(map(add_func, aList)))print([x ** 2 for x in aList])# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
print(list(filter(is_odd, aList)))print([x for x in aList if x%2 == 1])# [1, 3, 5, 7, 9]# [1, 3, 5, 7, 9]
复制代码


下载地址:python-list-comprehension.py

2、列表操作:实现列表的双向操作

Python 允许使用反向索引,其中aList[-1] == aList[len(aList)-1] 。所以,我们可以通过调用aList[-2] 来获取列表的倒数第二个元素。


我们还能使用 aList[start:end:step]语法来对列表进行切片,其中起始元素包含在内,终止元素不包含在内(即 [start,end) 步长为 step 的前闭后开区间)。


因此,调用 aList[2:5] 会得到 [2, 3, 4]。我们也能通过调用 aList[::-1] 来反转列表,这种技术非常优雅。


此外,也可以将列表拆分成单独的元素,或者使用星号将列表拆分成单个元素和子列表的混合形式。


a, b, c, d = aList[0:4]print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d}')# a = 0, b = 1, c = 2, d = 3
a, *b, c, d = aListprint(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d}')# a = 0, b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], c = 8, d = 9
复制代码


下载地址:python-unpacking.py

3、 压缩和枚举:for 循环更方便

Zip 函数会创建一个迭代器,且该迭代器可以对来自多个列表的元素进行聚合。用它可以在 for 循环中对列表进行并行遍历和排序。


用星号对其进行解压。


numList = [0, 1, 2]engList = ['zero', 'one', 'two']espList = ['cero', 'uno', 'dos']print(list(zip(numList, engList, espList)))# [(0, 'zero', 'cero'), (1, 'one', 'uno'), (2, 'two', 'dos')]
for num, eng, esp in zip(numList, engList, espList): print(f'{num} is {eng} in English and {esp} in Spanish.')# 0 is zero in English and cero in Spanish.# 1 is one in English and uno in Spanish.# 2 is two in English and dos in Spanish.
复制代码


下载地址:python-zip-1.py


Eng = list(zip(engList, espList, numList))Eng.sort() # sort by engLista, b, c = zip(*Eng)
print(a)print(b)print(c)# ('one', 'two', 'zero')# ('uno', 'dos', 'cero')# (1, 2, 0)
复制代码


下载地址:python-zip-2.py


开始时, Enumerate 看起来有点吓人,但在很多情况下使用它确实能方便很多。


它是一个自动计数器,通常会在 for 循环中使用它,这样就不需要再用 counter = 0counter += 1 来创建和初始化计数器了。枚举和压缩是两个构造 for 循环的最强工具。


upperCase = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']lowerCase = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']for i, (upper, lower) in enumerate(zip(upperCase, lowerCase), 1):    print(f'{i}: {upper} and {lower}.')# 1: A and a.# 2: B and b.# 3: C and c.# 4: D and d.# 5: E and e.# 6: F and f.
复制代码


下载地址:python-enumerate.py

4、生成器:内存更高效

当我们想要对一个大的结果集进行计算,但又不想为所有结果数据同时分配内存时,我们就可以使用生成器(Generator)了。


换句话说,它会动态地生成值,并且不会将先前的值存储在内存中,因此我们只能对它们进行一次迭代操作。


当读取大文件或使用关键字 yield 生成无穷数列时,通常会用它。我发现在我的大多数数据科学项目中,它都能发挥很大作用。


def gen(n):    # an infinite sequence generator that generates integers >= n    while True:        yield n        n += 1        G = gen(3)     # starts at 3print(next(G)) # 3print(next(G)) # 4print(next(G)) # 5print(next(G)) # 6
复制代码


下载地址:python-generator.py

5、虚拟环境:实现隔离

如果在本文介绍的 5 个特性中只选一个,那么就是虚拟环境的使用。


Python 应用程序通常会用各种不同的包,这些包可能是由具有复杂依赖关系的不同开发人员开发的。每个应用程序都会用特定的库设置,使用其他库的版本无法实现对某个应用程序安装包的复制。


所以,不存在满足所有应用要求的单个安装包。


conda create -n venv pip python=3.7  # select python versionsource activate venv...source deactivate
复制代码


为每个应用程序创建独立的、自洽的虚拟环境 venv 非常重要,这可以通过使用 pipconda来实现。


原文链接:


https://towardsdatascience.com/5-python-features-i-wish-i-had-known-earlier-bc16e4a13bf4


2020-01-09 12:022538
用户头像

发布了 260 篇内容, 共 149.7 次阅读, 收获喜欢 577 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

十大 CI/CD 安全风险(一)

SEAL安全

权限管理 流程控制 身份验证 CI/CD管道 软件供应链安全

java培训学习后能高薪就业吗?

小谷哥

Apache Dolphin Scheduler 3.0.1 发布,对核心及UI相关进行优化

Apache DolphinScheduler

海豚调度 Apache DolphinScheduler 任务调度 版本发布 新版本/特性发布

学习型索引在数据库中的应用实践

KaiwuDB

对在前端培训初学者的几点建议

小谷哥

浅谈Vue3组件通信

CoderBin

Vue 前端 10月月更

React源码分析5-commit

goClient1992

React

美团前端二面必会手写面试题汇总

helloworld1024fd

JavaScript

前端开发培训机构学习方法

小谷哥

SPL工业智能:原料与产品的拟合

石臻臻的杂货铺

工业智能体 SPL 10月月更

【开发者说】一课表,你的智能课业管理工具

HarmonyOS开发者

HarmonyOS

React生命周期深度完全解读

夏天的味道123

React

2022年9月国产数据库大事记-墨天轮

墨天轮

数据库 opengauss TiDB 国产数据库 KingBase

React源码分析6-hooks源码

goClient1992

React

加油,也可以更智慧

华为云开发者联盟

云计算 开发 物联网 智慧加油站 企业号十月 PK 榜

哪些js手写题是需要掌握的

helloworld1024fd

JavaScript

参与中国信通院低代码&无代码市场调研问卷,浅抽超丰富奖池!

云智慧AIOps社区

大前端 低代码 数据可视化 无代码 低代码报告

一文详解 | 低代码发展的 “背后推手”

SoFlu软件机器人

React Context源码是怎么实现的呢

flyzz177

React

一文步入python大门,基础教程大全(25分钟)

贤鱼很忙

Python 网络安全 10月月更

前端开发培训机构怎么学

小谷哥

公共数据开放落地细则探讨,企业如何合规取用?

Jessica@数牍

安全隐私 公共数据开放 安全合规

React核心技术浅析

夏天的味道123

React

啃完这些Spring知识点,我竟吊打了阿里面试官(附面经+笔记)

小二,上酒上酒

spring Spring全家桶 阿里面试

19道高频vue面试题解答(下)

bb_xiaxia1998

Vue

java培训学习怎么选择培训机构

小谷哥

ReactDOM.render在react源码中执行之后发生了什么?

flyzz177

React

Zebec地平线节点运营计划,Web3流支付赛道或多一条全新公链

鳄鱼视界

STM32L051测试 (一、使用CubeMX生成工程文件 — ST系列芯片通用)

矜辰所致

stm32 STM32CubeMX STM32L051 10月月更

leetcode 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree 二叉树的最近公共祖先(中等)

okokabcd

LeetCode 数据结构与算法

25分钟了解php?php基础

贤鱼很忙

php 10月月更

这5个Python特性,后悔没早知道_文化 & 方法_Eden Au_InfoQ精选文章