选自towardsdatascience
作者：Fatos Morina
机器之心编译
Python 是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的 Python 语法已经有一些了解，那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了 30 段代码，它们都是平常非常实用的技巧，我们只要花几分钟就能从头到尾浏览一遍。
在原版本基础上，我修复了第12个任务的代码，大家如果发现有其他问题，欢迎留言。
1. 重复元素判定
以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。
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. 字符元素组成判定
检查两个字符串的组成元素是不是一样的。
from
 collections 
import
 Counter


defanagram(first, second):
return
 Counter(first) == Counter(second)



anagram(
"abcd3"
, 
"3acdb"
) 
# True
3. 内存占用
下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。
import
 sys 


variable = 
30
print
(sys.getsizeof(variable)) 
# 24
4. 字节占用
下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。
defbyte_size(string):
return
(len(string.encode(
'utf-8'
)))



byte_size(
'😀'
) 
# 4
byte_size(
'Hello World'
) 
# 11   
5. 打印 N 次字符串
该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。
n = 2; 

s =
"Programming"
; 


print(s * n);

# ProgrammingProgramming  
6. 大写第一个字母
以下代码块会使用 title() 方法，从而大写字符串中每一个单词的首字母。
s = 
"programming is awesome"

print(s.title())

# Programming Is Awesome
7. 分块
给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。
from
 math 
import
 ceil


defchunk(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
这个方法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用 filter() 函数。
defcompact(lst):
return
 list(filter(bool, lst))



compact([
0
, 
1
, 
False
, 
2
, 
''
, 
3
, 
'a'
, 
's'
, 
34
])

# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]
9. 解包
如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。
array
 = [[
'a'
, 
'b'
], [
'c'
, 
'd'
], [
'e'
, 
'f'
]]

transposed = zip(*
array
)

print(transposed)

# [(
'a'
, 
'c'
, 
'e'
), (
'b'
, 
'd'
, 
'f'
)]
10. 链式对比
我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。
a = 3

print
( 2 < a < 8) 
# True
print
(1 == a < 2) 
# False
11. 逗号连接
下面的代码可以将列表连接成单个字符串，且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。
hobbies = [
"basketball"
, 
"football"
, 
"swimming"
]


print(
"My hobbies are: "
 + 
", "
.join(hobbies))

# My hobbies are: basketball, football, swimming
12. 元音统计
以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数，它是通过正则表达式做的。
import
 re


defcount_vowels(str):
return
 len(re.findall(
r'[aeiou]'
, str, re.IGNORECASE))


count_vowels(
'foobar'
) 
# 3
count_vowels(
'gym'
) 
# 0
13. 首字母小写
如下方法将令给定字符串的第一个字符统一为小写。
defdecapitalize(string):
return
 str[:
1
].lower() + str[
1
:]



decapitalize(
'FooBar'
) 
# 'fooBar'
decapitalize(
'FooBar'
) 
# 'fooBar'
14. 展开列表
该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。
defspread(arg):
    ret = []

for
 i 
in
 arg:

if
 isinstance(i, list):

            ret.extend(i)

else
:

            ret.append(i)

return
 ret


defdeep_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. 列表的差
该方法将返回第一个列表的元素，其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句 set_b.difference(set_a)。
def difference(a, b):

    set_a = 
set
(a)

    set_b = 
set
(b)

    comparison = set_a.difference(set_b)

returnlist
(comparison)



difference
([
1
,
2
,
3
], [
1
,
2
,
4
]) 
# [3]
16. 通过函数取差
如下方法首先会应用一个给定的函数，然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。
defdifference_by(a, b, fn):
    b = set(map(fn, b))

return
 [item 
for
 item 
in
 a 
if
 fn(item) 
notin
 b]



from
 math 
import
 floor

difference_by([
2.1
, 
1.2
], [
2.3
, 
3.4
],floor) 
# [1.2]
difference_by([{ 
'x'
: 
2
 }, { 
'x'
: 
1
 }], [{ 
'x'
: 
1
 }], 
lambda
 v : v[
'x'
])

# [ { x: 2 } ]
17. 链式函数调用
你可以在一行代码内调用多个函数。
defadd(a, b):
return
 a + b


defsubtract(a, b):
return
 a - b


a, b = 
4
, 
5
print((subtract 
if
 a > b 
else
 add)(a, b)) 
# 9 
18. 检查重复项
如下代码将检查两个列表是不是有重复项。
def has_duplicates(lst):

    return len(lst) != len(set(lst))



x = [1,2,3,4,5,5]

y = [1,2,3,4,5]

has_duplicates(x) 
# True
has_duplicates(y) 
# False
19. 合并两个字典
下面的方法将用于合并两个字典。
defmerge_two_dicts(a, b):
    c = a.copy()   
# make a copy of a 
    c.update(b)    
# modify keys and values of a with the ones from b
return
 c



a = { 
'x'
: 
1
, 
'y'
: 
2
}

b = { 
'y'
: 
3
, 
'z'
: 
4
}

print(merge_two_dicts(a, b))

# {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}
在 Python 3.5 或更高版本中，我们也可以用以下方式合并字典：
def 
merge_dictionaries(a, b)
return
{**a, **b}



a = { 
'x'
: 
1
, 
'y'
: 
2
}

b = { 
'y'
: 
3
, 
'z'
: 
4
}

print(merge_dictionaries(a, b))

# {
'y'
: 
3
, 
'x'
: 
1
, 
'z'
: 
4
}
20. 将两个列表转化为字典
如下方法将会把两个列表转化为单个字典。
def to_dictionary(
keys
, 
values
):

return
 dict(zip(
keys
, 
values
))



keys
 = [
"a"
, 
"b"
, 
"c"
]    

values
 = [
2
, 
3
, 
4
]

print
(to_dictionary(
keys
, 
values
))

# {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}
21. 使用枚举
我们常用 For 循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。
list = [
"a"
, 
"b"
, 
"c"
, 
"d"
]

for
 index, element 
in
 enumerate(list): 

print
(
"Value"
, element, 
"Index "
, index, )


# (
'Value'
, 
'a'
, 
'Index '
, 
0
)

# (
'Value'
, 
'b'
, 
'Index '
, 
1
)

#(
'Value'
, 
'c'
, 
'Index '
, 
2
)

# (
'Value'
, 
'd'
, 
'Index '
, 
3
)    
22. 执行时间
如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。
import time


start_time = time.time()


a = 1

b = 2

c = a + b

print(c) 
#3

end_time = time.time()

total_time = end_time - start_time

print("Time: ", total_time)

# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)  
23.Try else
我们在使用 try/except 语句的时候也可以加一个 else 子句，如果没有触发错误的话，这个子句就会被运行。
try
:

2
*
3
except
 TypeError:

    print(
"An exception was raised"
)

else
:

    print(
"Thank God, no exceptions were raised."
)


#Thank God, no exceptions were raised.
24. 元素频率
下面的方法会根据元素频率取列表中最常见的元素。
def most_frequent(
list
):

return
 max(set(
list
), key = 
list
.count)



list
 = [
1
,
2
,
1
,
2
,
3
,
2
,
1
,
4
,
2
]

most_frequent(
list
)  
25. 回文序列
以下方法会检查给定的字符串是不是回文序列，它首先会把所有字母转化为小写，并移除非英文字母符号。最后，它会对比字符串与反向字符串是否相等，相等则表示为回文序列。
defpalindrome(string):
from
 re 
import
 sub

    s = sub(
'[W_]'
, 
''
, string.lower())

return
 s == s[::
-1
]



palindrome(
'taco cat'
) 
# True
26. 不使用 if-else 的计算子
这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作，它通过字典这一数据结构实现：
importoperator
action = {

"+"
: 
operator
.add,

"-"
: 
operator
.sub,

"/"
: 
operator
.truediv,

"*"
: 
operator
.mul,

"**"
: 
pow
}

print(action[
'-'
](
50
, 
25
)) # 
25
27.Shuffle
该算法会打乱列表元素的顺序，它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序：
from
 copy 
import
 deepcopy

from
 random 
import
 randint


defshuffle(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



foo = [
1
,
2
,
3
]

shuffle(foo) 
# [2,3,1] , foo = [1,2,3]
28. 展开列表
将列表内的所有元素，包括子列表，都展开成一个列表。
defspread(arg):
    ret = []

for
 i 
in
 arg:

if
 isinstance(i, list):

            ret.extend(i)

else
:

            ret.append(i)

return
 ret



spread([
1
,
2
,
3
,[
4
,
5
,
6
],[
7
],
8
,
9
]) 
# [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
29. 交换值
不需要额外的操作就能交换两个变量的值。
defswap(a, b):
return
 b, a


a, b = 
-1
, 
14
swap(a, b) 
# (14, -1)
spread([
1
,
2
,
3
,[
4
,
5
,
6
],[
7
],
8
,
9
]) 
# [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
30. 字典默认值
通过 Key 取对应的 Value 值，可以通过以下方式设置默认值。如果 get() 方法没有设置默认值，那么如果遇到不存在的 Key，则会返回 None。
d = {
'a'
: 1, 
'b'
: 2}


print
(d.get(
'c'
, 3)) 
# 3
参考链接：https://towardsdatascience.com/30-helpful-python-snippets-that-you-can-learn-in-30-seconds-or-less-69bb49204172
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