15个短代码示例理解python丰富的编程思维
发布日期：2021-12-16 09:15 | 文章来源：CSDN
1.检查重复元素
下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性，该属性将会从列表中删除重复的元素。
def all_unique(lst): return len(lst) == len(set(lst)) x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6] y = [1,2,3,4,5] all_unique(x) # False all_unique(y) # True
2.变位词
检测两个字符串是否互为变位词（即互相颠倒字符顺序）
from collections import Counter
def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)
anagram("abcd3", "3acdb")
# True
3.检查内存使用情况
以下代码段可用来检查对象的内存使用情况。
import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 24
4.字节大小计算
以下方法将以字节为单位返回字符串长度。
def byte_size(string): return(len(string.encode( utf-8 ))) byte_size( ???? ) # 4 byte_size( Hello World ) # 11
5.重复打印字符串 N 次
以下代码不需要使用循环即可打印某个字符串 n 次
n = 2 s ="Programming" print(s * n); # ProgrammingProgramming
6.首字母大写
以下代码段使用 title() 方法将字符串内的每个词进行首字母大写。
s = "programming is awesome" print(s.title()) # Programming Is Awesome
7.分块
以下方法使用 range() 将列表分块为指定大小的较小列表。
from math import ceil def chunk(lst, size): return list(map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],list(range(0, ceil(len(lst) / size))))) chunk([1,2,3,4,5],2) # [[1,2],[3,4],5]
8.压缩
以下方法使用 fliter() 删除列表中的错误值（如：False, None, 0 和“”）
def compact(lst): return list(filter(bool, lst)) compact([0, 1, False, 2, , 3, a , s , 34]) # [ 1, 2, 3, a , s , 34 ]
9.间隔数
以下代码段可以用来转换一个二维数组。
array = [[ a , b ], [ c , d ], [ e , f ]] transposed = zip(*array) print(transposed) # [( a , c , e ), ( b , d , f )]
10.链式比较
以下代码可以在一行中用各种操作符进行多次比较。
a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False
11.逗号分隔
以下代码段可将字符串列表转换为单个字符串，列表中的每个元素用逗号分隔。
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming
12.计算元音字母数
以下方法可计算字符串中元音字母（‘a', ‘e', ‘i', ‘o', ‘u'）的数目。
import re def count_vowels(str): return len(len(re.findall(r [aeiou] , str, re.IGNORECASE))) count_vowels( foobar ) # 3 count_vowels( gym ) # 0
13.首字母恢复小写
以下方法可用于将给定字符串的第一个字母转换为小写。
def decapitalize(string): return str[:1].lower() + str[1:] decapitalize( FooBar ) # fooBar decapitalize( FooBar ) # fooBar
14.平面化
以下方法使用递归来展开潜在的深度列表。
def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retdef deep_flatten(lst): result = [] result.extend(spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst)))) return result deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
15.差异
该方法只保留第一个迭代器中的值，从而发现两个迭代器之间的差异。
def difference(a, b): set_a = set(a) set_b = set(b) comparison = set_a.difference(set_b) return list(comparison) difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]
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