python有用的代码段
作为一种高级编程语言，Python 还可以让你通过处理常见的编程任务来专注应用程序的核心功能。并且，编程语言的简单语法规则进一步简化了代码库的可读性和应用程序的可维护性。
与其他编程语言相比，Python 的优势在于：
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与主要平台和操作系统兼容；
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有许多开源框架和工具；
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代码具备可读性和可维护性；
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健壮的标准库；
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标准测试驱动开发
在本文中，我将介绍 25 个简短且有用的代码段，它们可以帮你完成日常任务。
1在两个变量之间交换值
在其他语言中，要在两个变量间交换值而不是用第三个变量，我们要么使用算术运算符，要么使用位异或（Bitwise XOR）。在 Python 中，它就简单多了，如下所示。
a = 5
b = 10
a,b = b,a
print(a) # 10
print(b) # 5
2检查给定的数字是否为偶数
如果给定的数字为偶数，则如下函数返回 Ture，否则返回 False。
def is_even(num):
return num % 2 == 0
is_even(10) # True
3将多行字符串拆分为行列表
以下函数可用于将多行字符串拆分为行列表。
def split_lines(s):
return s.split('\n')
split_lines('50\n python\n snippets') # ['50', ' python', ' snippets']
4查找对象使用的内存
标准库的 sys 模块提供了 getsizeof() 函数。该函数接受一个对象，调用对象的 sizeof() 方法，并返回结果，这样做能使对象可检查。
import sys
print(sys.getsizeof(5)) # 28
print(sys.getsizeof("Python")) # 55
5反转字符串
Python 字符串库不像其他 Python 容器（如 list) 那样支持内置的reverse()。反转字符串有很多方法，其中最简单的方法是使用切片运算符（slicing operator）。
language = "python"
reversed_language = language[::-1]
print(reversed_language) # nohtyp
6打印字符串 n 次
在不使用循环的情况下，要打印一个字符串 n 次是非常容易的，如下所示。
def repeat(string, n):
return (string * n)
repeat('python', 3) # pythonpythonpython
7检查字符串是否为回文
以下函数用于检查字符串是否为回文。
def palindrome(string):
return string == string[::-1]
palindrome('python') # False
8将字符串列表合并为单个字符串
下面的代码段将字符串列表组合成单个字符串。
strings = ['50', 'python', 'snippets']
print(','.join(strings)) # 50,python,snippets
9查找列表的第一个元素
此函数返回所传递列表的第一个元素。
def head(list):
return list[0]
print(head([1, 2, 3, 4, 5])) # 1
10查找存在于两个列表中任一列表存在的元素
此函数返回两个列表中任一列表中的每个元素。
def union(a,b):
return list(set(a + b))
union([1, 2, 3, 4, 5], [6, 2, 8, 1, 4]) # [1,2,3,4,5,6,8]
11查找给定列表中的所有唯一元素
此函数返回给定列表中存在的唯一元素。
def unique_elements(numbers):
return list(set(numbers))
unique_elements([1, 2, 3, 2, 4]) # [1, 2, 3, 4]
12求一组数字的平均值
此函数返回列表中两个或多个数字的平均值。
def average(*args):
return sum(args, 0.0) / len(args)
average(5, 8, 2) # 5.0
13检查列表是否包含所有唯一值
此函数检查列表中的所有元素是否都是唯一的。
def unique(list):
if len(list)==len(set(list)):
print("All elements are unique")
else:
print("List has duplicates")
unique([1,2,3,4,5]) # All elements are unique
14跟踪列表中元素的频率
Python 计数器跟踪容器中每个元素的频率。Counter() 返回一个以元素为键、以其出现频率为值的字典。
from collections import Counter
list = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 2, 3]
count = Counter(list)
print(count) # {2: 3, 3: 3, 1: 1, 4: 1}
15查找列表中最常用的元素
此函数返回列表中出现频率最高的元素。
def most_frequent(list):
return max(set(list), key = list.count)
numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 3]
most_frequent(numbers) # 3
16将角度转换为弧度
下面的函数用于将角度转换为弧度。
import math
def degrees_to_radians(deg):
return (deg * math.pi) / 180.0
degrees_to_radians(90) # 1.5707963267948966
17计算执行一段代码所需的时间
以下代码段用于计算执行一段代码所需的时间。
18查找数字列表的最大公约数
此函数计算数字列表中的最大公约数。
import time
start_time = time.time()
a,b = 5,10
c = a+b
end_time = time.time()
time_taken = (end_time- start_time)*(10**6)
print("Time taken in micro_seconds:", time_taken) # Time taken in micro_seconds: 39.577484130859375
19查找字符串中的唯一字符
此代码段可用于查找字符串中的所有唯一字符。
string = "abcbcabdb"
unique = set(string)
new_string = ''.join(unique)
print(new_string) # abcd
20使用 lambda 函数
Lambda 是一个匿名函数，它只能保存一个表达式。
x = lambda a, b, c : a + b + c
print(x(5, 10, 20)) # 35
21使用映射函数
此函数在将给定函数应用于给定迭代的每个项（列表、元组等）之后，返回一个结果列表。
def multiply(n):
return n * n
list = (1, 2, 3)
result = map(multiply, list)
print(list(result)) # {1, 4, 9}
22使用筛选函数
此函数在通过一个函数过滤给定的序列，测试序列中的每个元素是否为真。
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = list(filter(lambda x : x%2 == 0, arr))
print (arr) # [2, 4]
23使用列表解析
列表解析（list comprehensions）为我们提供了一种基于某些迭代创建列表的简单方法。在创建过程中，可以将来自可迭代的元素有条件地包含到新列表中，并根据需要进行转换。
numbers = [1, 2, 3]
squares = [number**2 for number in numbers]
print(squares) # [1, 4, 9]
24使用切片运算符
切片（Slicing）用于从给定序列中提取连续的元素序列或子序列。下面的函数用于连接两个切片运算的结果。首先，我们将列表从索引 d 切片到末尾，然后从开头切片到索引 d。
def rotate(arr, d):
return arr[d:] + arr[:d]
if __name__ == '__main__':
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = rotate(arr, 2)
print (arr) # [3, 4, 5, 1, 2]
最后的代码段用于从一行调用多个函数并计算结果。
def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):
return a - b
a, b = 5, 10
print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 15
