Python是一種通用且廣泛使用的編程語言，具有廣泛的庫和框架。但是，有一些不太知名的Python編程技巧和庫可以使開發(fā)人員的生活更輕松，代碼更高效。
在這篇博客中，我們將探討一些不太常用的Python技巧，這些技巧非常有用，但并不廣為人知。通過學(xué)習(xí)和實(shí)施這些技巧，您可以節(jié)省編碼的時(shí)間和精力，并使您的代碼更加優(yōu)雅和高效。因此，讓我們深入了解Python語言的這些隱藏技巧！
三元運(yùn)算符是if-else語句的簡(jiǎn)寫。其語法為value_if_true if condition else value_if_false，它是一種可以代替多行if-else語句的一行代碼，使得你的代碼更加簡(jiǎn)潔。
例如，以下代碼使用了三元運(yùn)算符來判斷'a'是否大于'b'，如果是則返回'a'，否則返回'b'：
a = 5 b = 10 max = a if a > b else b ##value_if_true if condition else value_if_falseprint(max)#10enumerate() 函數(shù)將一個(gè)可迭代對(duì)象轉(zhuǎn)換為枚舉對(duì)象，并返回一個(gè)由 (index, value) 二元組組成的迭代器。該函數(shù)常用于需要遍歷列表并顯示索引的情況下。
例如，給定一個(gè)列表 fruits = ['apple', 'banana', 'mango']，我們希望遍歷該列表并打印出每個(gè)水果的索引和名稱。我們可以使用 enumerate() 函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能：
fruits = ['apple', 'banana', 'mango'] for index, fruit in enumerate(fruits): print(index, fruit)#0 apple#1 banana#2 mango
zip()函數(shù)可以將一個(gè)或多個(gè)可迭代對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)元組，并返回一個(gè)由這些元組組成的迭代器。這個(gè)迭代器可以生成一個(gè)或多個(gè)元組，每個(gè)元組包含每個(gè)可迭代對(duì)象中相應(yīng)位置的元素。如果傳入的可迭代對(duì)象長(zhǎng)度不等，則返回的迭代器長(zhǎng)度和最短的可迭代對(duì)象相同。示例代碼如下：
list1 = [1, 2, 3] list2 = ['a', 'b', 'c'] for x, y in zip(list1, list2): print(x, y)#1 a#2 b#3 c在上述示例中，zip()函數(shù)將list1和list2打包成元組的形式，返回一個(gè)迭代器。在循環(huán)時(shí)，迭代器會(huì)生成每個(gè)元組，每個(gè)元組包含list1和list2在相同位置的元素。這種方法可以同時(shí)迭代多個(gè)列表，并對(duì)它們執(zhí)行相同的操作，非常方便。
列表推導(dǎo)式是一種從現(xiàn)有列表或任何可迭代對(duì)象創(chuàng)建列表的簡(jiǎn)潔方式。它是一種可以替換for循環(huán)的一行代碼，使您的代碼更有效和可讀。
列表推導(dǎo)式的語法如下：[expression for item in iterable]
其中，expression是要執(zhí)行的操作，item是可迭代對(duì)象中的元素，iterable是一個(gè)可以迭代的對(duì)象，如列表、元組、字符串等。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，用于生成1到5的平方數(shù)列表：
squared_numbers = [x**2 for x in range(1, 6)]print(squared_numbers)#[1, 4, 9, 16, 25]
在上面的代碼中，我們使用range(1,6)生成數(shù)字1到5的迭代器對(duì)象。然后，我們使用列表推導(dǎo)式將每個(gè)數(shù)字的平方添加到一個(gè)新的列表中。這樣，我們就得到了一個(gè)包含1到5的平方數(shù)的列表。
列表推導(dǎo)式還可以包含條件語句，以生成符合特定條件的元素。例如，下面的代碼生成一個(gè)包含1到10之間的偶數(shù)的列表：
even_numbers = [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]print(even_numbers)#[2, 4, 6, 8, 10]在上面的代碼中，我們使用range(1,11)生成數(shù)字1到10的迭代器對(duì)象。然后，我們使用列表推導(dǎo)式將每個(gè)偶數(shù)添加到一個(gè)新的列表中。這里的if語句檢查每個(gè)數(shù)字是否是偶數(shù)，如果是，則將其添加到列表中。
使用列表推導(dǎo)式可以使代碼更簡(jiǎn)潔、更可讀，并且可以大大減少for循環(huán)的使用。
Lambda函數(shù)是使用lambda關(guān)鍵字定義的匿名函數(shù)。它們?cè)谛枰帉懞?jiǎn)單的函數(shù)時(shí)非常有用，可以不使用def關(guān)鍵字定義命名函數(shù)。
例如，以下代碼使用lambda函數(shù)定義一個(gè)將兩個(gè)數(shù)字相加的函數(shù)。使用lambda函數(shù)的語法是lambda arguments: expression，其中arguments是函數(shù)的參數(shù)，expression是函數(shù)要求返回的結(jié)果。
add = lambda x, y: x y result = add(3, 4)print(result)#7
any()和all()函數(shù)根據(jù)可迭代對(duì)象中元素的真值返回True或False。any()函數(shù)在可迭代對(duì)象中有任何一個(gè)元素為True時(shí)返回True，而all()函數(shù)在可迭代對(duì)象中所有元素為True時(shí)返回True。
以下示例演示了如何使用any()和all()函數(shù)檢查列表中的元素是否為真值：
numbers = [1, 2, 3, 0, 4] result = any(numbers) #True result = all(numbers) # False. 0 is making it false 在此示例中，any()函數(shù)返回True，因?yàn)榱斜碇杏兄辽僖粋€(gè)元素為True（即數(shù)字1、2、3和4）。相反，all()函數(shù)返回False，因?yàn)榱斜碇杏幸粋€(gè)元素（即數(shù)字0）為False。
itertools是一個(gè)Python的標(biāo)準(zhǔn)庫，提供了一系列處理迭代器的函數(shù)，其中一些函數(shù)包括chain、product和permutations等等。以下是一些itertools函數(shù)的介紹：
chain(iter1, iter2, ...)：將多個(gè)迭代器連接在一起，返回一個(gè)迭代器。
product(iter1, iter2, ..., repeat=n)：返回迭代器的笛卡爾積，其中n指定重復(fù)次數(shù)。
permutations(iterable, r=None)：返回迭代器中指定長(zhǎng)度的所有排列，如果未指定長(zhǎng)度，則返回迭代器的所有排列。
combinations(iterable, r)：返回迭代器中指定長(zhǎng)度的所有組合。
這些函數(shù)可以幫助你更輕松地處理迭代器，例如創(chuàng)建排列和組合，或者將多個(gè)迭代器連接在一起。
這段代碼使用了itertools.permutations()函數(shù)來計(jì)算給定列表的所有排列組合。permutations()函數(shù)返回一個(gè)迭代器，該迭代器包含給定列表的所有排列組合。
import itertools numbers = [1, 2, 3] result = list(itertools.permutations(numbers)) #output all the permutations #[(1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2), (3, 2, 1)]
生成器是一種可迭代的類型，可以動(dòng)態(tài)生成值，而不是將它們存儲(chǔ)在內(nèi)存中。它們使用yield關(guān)鍵字定義，并可用于創(chuàng)建自定義迭代器。
例如，以下代碼定義了一個(gè)生成斐波那契數(shù)列的生成器函數(shù)。生成器函數(shù)返回迭代器，該迭代器生成斐波那契數(shù)列的值。
### Generators created using yield keyword def fibonacci_series(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): yield a a, b = b, a b# Driver code to check above generator function for number in fibonacci_series(10): print(number)#0#1#1#2#3#5#8#13#21#34在上面的代碼中，fibonacci_series()函數(shù)使用yield關(guān)鍵字定義，這使得它成為一個(gè)生成器函數(shù)。該函數(shù)返回一個(gè)迭代器，該迭代器生成斐波那契數(shù)列的值?？梢允褂胒or循環(huán)來迭代生成器并獲取每個(gè)值。
由于生成器在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)生成值，因此它們可以幫助您在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)節(jié)省內(nèi)存。生成器還可用于創(chuàng)建自定義迭代器，這使得您可以將它們用于特定的編程問題。
裝飾器是一種修改函數(shù)或類行為的方法。它們使用@符號(hào)定義，并可用于向函數(shù)添加功能，例如日志記錄、計(jì)時(shí)或身份驗(yàn)證。
以下是一個(gè)裝飾器的例子，它會(huì)在函數(shù)調(diào)用前后打印一些信息：
def log_function(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f'Running {func.__name__}') result = func(*args, **kwargs) print(f'{func.__name__} returned {result}') return result return wrapper@log_functiondef add(x, y): return x yprint(add(5,7))#Running add#add returned 12#12在上面的代碼中，log_function()函數(shù)定義了一個(gè)裝飾器，該裝飾器在函數(shù)調(diào)用前后打印一些信息。@log_function語法用于將裝飾器應(yīng)用于函數(shù)add()。當(dāng)add()函數(shù)被調(diào)用時(shí)，它將首先打印一些信息，然后返回函數(shù)的結(jié)果并打印另一些信息。
裝飾器是Python中非常強(qiáng)大的工具，可以用于各種編程任務(wù)，例如日志記錄、緩存、驗(yàn)證等等。
在Python中，您可以使用*和**運(yùn)算符來處理多個(gè)函數(shù)參數(shù)。*運(yùn)算符用于將參數(shù)列表作為單獨(dú)的位置參數(shù)傳遞，**運(yùn)算符用于將參數(shù)作為字典關(guān)鍵字參數(shù)傳遞。
以下是一個(gè)使用多個(gè)參數(shù)的函數(shù)的示例：
def print_arguments(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs)print_arguments(1, 2, 3, name='John', age=30)#(1, 2, 3)#{'name': 'John', 'age': 30}在上面的代碼中，print_arguments()函數(shù)使用*args和**kwargs參數(shù)來處理任意數(shù)量的位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。函數(shù)打印位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)，這使您可以輕松地處理任意數(shù)量和類型的參數(shù)。
使用多個(gè)參數(shù)的函數(shù)在Python中非常常見，因此了解如何使用*和**運(yùn)算符是非常重要的。
你可以使用importlib模塊動(dòng)態(tài)地導(dǎo)入一個(gè)模塊。當(dāng)你想要根據(jù)用戶輸入或配置導(dǎo)入一個(gè)模塊時(shí)，這非常有用。
以下是一個(gè)導(dǎo)入模塊的例子：
import importlibmodule_name = 'math'module = importlib.import_module(module_name)result = module.sqrt(9)
這段代碼使用了importlib.import_module()函數(shù)來動(dòng)態(tài)地導(dǎo)入math模塊。result變量將包含math.sqrt()函數(shù)返回的結(jié)果。這種方法使您能夠根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)導(dǎo)入模塊，從而使您的代碼更加靈活和可配置。
字典推導(dǎo)式是一種從現(xiàn)有字典或任何可迭代對(duì)象創(chuàng)建新字典的簡(jiǎn)潔方式。它是一個(gè)一行代碼，可以代替for循環(huán)，使您的代碼更加有效和可讀。
以下是一個(gè)使用字典推導(dǎo)式創(chuàng)建字典的示例：
squared_numbers = {x: x**2 for x in range(1, 6)}print(squared_numbers)#{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}在上面的代碼中，{x: x**2 for x in range(1, 6)}使用字典推導(dǎo)式定義了一個(gè)新字典，該字典包含1到5之間的數(shù)字的平方。可以使用類似for循環(huán)的語法來創(chuàng)建字典，這使得代碼更加簡(jiǎn)潔和可讀。
Callable Objects 是Python中的一個(gè)概念，它指的是可以像函數(shù)一樣被調(diào)用的對(duì)象。這些對(duì)象可以是函數(shù)、方法、類以及定義了__call__()方法的對(duì)象。使用callable()函數(shù)可以檢查一個(gè)對(duì)象是否可調(diào)用。
以下是一個(gè)使用callable()函數(shù)檢查對(duì)象是否可調(diào)用的示例：
def add(x, y): return x yclass Calculator: def __init__(self, base): self.base = base def add(self, x): return self.base xcalculator = Calculator(10)print(callable(add)) #Trueprint(callable(calculator.add)) #Trueprint(callable(calculator)) #False
在上面的代碼中，add()函數(shù)和Calculator.add()方法都是可調(diào)用的，因?yàn)樗鼈兌际呛瘮?shù)和方法。相反，Calculator類本身不是可調(diào)用的，因?yàn)樗鼪]有定義__call__()方法。
使用可調(diào)用對(duì)象可以幫助您編寫更靈活的代碼，因?yàn)樗鼈兛梢韵窈瘮?shù)一樣使用，但具有更多的自定義選項(xiàng)和功能。
在 Python 中，你可以使用下劃線來增強(qiáng)大數(shù)字或字符串的可讀性。這在處理長(zhǎng)而復(fù)雜的數(shù)字或字符串時(shí)特別有用。
例如，你可以使用下劃線來分隔大數(shù)字的每個(gè)數(shù)字，如下所示：
big_number = 1_000_000_000這樣可以使數(shù)字更易于閱讀和理解。
你還可以使用下劃線來分隔字符串中的字符，如下所示：
long_string = 'This_is_a_long_string'
同樣，這可以使字符串更易于閱讀和理解，特別是在處理長(zhǎng)而復(fù)雜的字符串時(shí)。
使用下劃線的這種方式不僅更易于閱讀，而且可以使你的代碼更高效、更易于維護(hù)。
在Python中，有多種方法可以合并兩個(gè)字典。其中一種方法是使用**運(yùn)算符將兩個(gè)字典合并為一個(gè)字典。
以下是一個(gè)合并兩個(gè)字典的例子：
dictionary_one = {'a': 1, 'b': 2}dictionary_two = {'c': 3, 'd': 4}merged = {**dictionary_one, **dictionary_two}print(merged) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}在上面的代碼中，**運(yùn)算符用于將dict1和dict2合并為一個(gè)字典。合并后的字典包含dict1和dict2中的所有鍵值對(duì)。
這種方法在合并兩個(gè)字典時(shí)非常有用，因?yàn)樗浅：?jiǎn)單、快速，并且可以處理任意數(shù)量的字典。
在Python中，列表（list）、集合（set）和字典（dictionary）是可變的數(shù)據(jù)類型。這意味著您可以更改列表、集合或字典中的元素或鍵值對(duì)。
列表是一個(gè)有序的集合，其中每個(gè)元素都有一個(gè)唯一的索引。列表可以通過索引和切片訪問，也可以使用各種內(nèi)置方法進(jìn)行操作，例如添加、刪除和排序。
集合是一個(gè)無序的集合，其中每個(gè)元素都是唯一的。集合可以用于檢查元素是否存在，并且可以進(jìn)行各種集合操作，例如交集、并集和差集。
字典是一種無序的鍵值對(duì)集合。每個(gè)鍵必須是唯一的，但值可以重復(fù)。字典可以用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，例如將姓名映射到電話號(hào)碼或電子郵件地址。
由于這些數(shù)據(jù)類型是可變的，因此您可以隨意更改它們中的元素或鍵值對(duì)。這使得它們非常靈活，并且可以用于各種編程任務(wù)。但是，這也意味著您需要小心，以免意外更改數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素或鍵值對(duì)，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤或問題。
可變意味著我們可以更改或更新對(duì)象（列表，集合或字典），而不更改內(nèi)存中的對(duì)象指針。讓我們看看它的實(shí)際操作。
在下面的示例中，我們通過附加新城市來更新城市列表。我們可以看到ID（對(duì)象指針）保持不變。對(duì)于集合和字典也是如此。
cities = ['Munich', 'Zurich', 'London']print(id(cities)) # 2797174365184cities.append('Berlin')print(id(cities)) # 2797174365184####Sets my_set = {1, 2, 3}print(id(my_set)) # 2797172976992my_set.add(4)print(id(my_set)) # 2797172976992###Dictionary thisdict = { 'brand': 'Ford', 'model': 'Mustang', 'year': 1964}print(id(thisdict)) #2797174128256thisdict['engine'] = '2500cc'print(id(thisdict)) #2797174128256今天的介紹就到這里，Python是一種非常強(qiáng)大且靈活的編程語言，有許多有用的技巧和庫可以幫助你更高效地編寫代碼。本文介紹了一些非常有用的Python技巧，通過學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)這些技巧，你可以在編碼過程中節(jié)省時(shí)間和精力，并使你的代碼更加高效和優(yōu)雅。
聯(lián)系客服
