者:Peter Nistru

编译:思

本文转自:机器之心
最开始学 Python 时,如果我能掌握这些方法,那么代码看起来会更加优美。

 

在本文中,作者介绍了 5 种方法,也许在入门阶段时,我们还不太了解它们,但在实战中这 5 个技巧非常实用。

 

以下即五种实用的小技巧:

 

  • 字符串运算

  • 列表推导式

  • lambda 和 map()

  • 单行条件语句

  • zip()

     

 

字符串运算

 

字符串本质上也是一种元组,但是字符串有很多「运算」方式。最直观的是字符串的 + 和 * 运算,它们分别表示重复和连接。 
>>> my_string = "Hi Medium..!"
>>> print(my_string * 2)
Hi Medium..!Hi Medium..!

>>> print(my_string + " I love Python" * 2)
Hi Medium..! I love Python I love Python
 此外,如果希望获得反向字符串,也可以直接使用 [::-1] 进行索引:

 

>>> print(my_string[::-1])
!..muideM iH>>> my_list = [1,2,3,4,5]

>>> print(my_list[::-1])
[5, 4, 3, 2, 1]
 如果列表元素都是字符串,那么我们可以快速地使用 join() 方法将所有元素凭借在一起:

 

>>> word_list = ["awesome", "is", "this"]
>>> print(' '.join(word_list[::-1]) + '!')
this is awesome!
 如上我们使用 .join() 方法拼接列表元素,其中 『 』 表示连接方式为空格。其实在自然语言处理中,这个方法会经常使用,例如我们将句子拆分为了字符,那么处理后的合并就需要使用 join() 了。

 

列表推导式

 

如果你还不会使用列表推导式,那么快学起来吧。正如本文作者所言,「当我第一次学到这种方式时,我的整个世界都变了。」列表推导式真的非常强大,它不仅在速度上比一般的方法快,同时直观性、可读性都非常强。如果你希望迭代列表做一些运算,那么快使用它吧。

 

我们先定义一个简单的函数,它会算变量的平方并加 5:

 

>>> def stupid_func(x):
>>>     return x**2 + 5
 如果我们希望将该函数应用到列表中的奇数项,那么不采用列表推导式的情况下,我们一般会写成以下形式:

 

>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> new_list = []
>>> for x in my_list:
>>>     if x % 2 != 0:
>>>         new_list.append(stupid_func(x))
>>> print(new_list)
[6, 14, 30]
 但是现在我们有了列表推导式,那么上面代码可以等价修改为:

 

>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print([stupid_func(x) for x in my_list if x % 2 != 0])
[6, 14, 30]
 列表推导式的一般语法可以表示为 [ expression for item in list ],如果你希望加上一些布尔型条件语句,那么上面的语法可以修改为 [ expression for item in list if conditional ],它的结构其实和下面是等价的。

 

>>> for item in list:
>>>     if conditional:
>>>         expression
 上面的列表推导式可以进一步简化,即不需要定义一个新函数。

 

>>> print([x ** 2 + 5 for x in my_list if x % 2 != 0])
[6, 14, 30]

 

Lambda 和 Map

 

Lambda 是一种匿名函数,它看起来可能有一点奇怪,但是一旦你理解了它,那么他就会变得非常直观与强大。

 

一般而言,Lambda 函数都比较小,它也不需要定义函数名。那么为什么需要匿名函数?简单而言,Lambda 最常执行一些直观的运算,它并不需要标准的函数定义,而且也不需要新的函数名再次调用。

 

还是拿上面的先平方再加 5 为例,前面我们是定义了一个标准的函数,def stupid_func(x),现在我们可以试试 Lambda 匿名函数:

 

>>> stupid_func = (lambda x : x ** 2 + 5)
>>> print([stupid_func(1), stupid_func(3), stupid_func(5)])
[6, 14, 30]
 那么我们为什么要用上面的表达式?很大一部分原因在于,当我们想执行一些简单运算时,可以不需要定义真实函数就能完成。例如排序列表元素,一种直观的方法可以使用 sorted() 方法:

 

>>> my_list = [2, 1, 0, -1, -2]
>>> print(sorted(my_list))
[-2, -1, 0, 1, 2]
 这只能默认从大到小或从小到大排序,但是借助 Lambda 表达式,我们可以实现更自由的排序标准。如下所示我们希望根据最小的平方数对列表进行排序,其可以使用 Lambda 函数定义键,从而告诉 sorted() 方法该怎样排序。

 

>>> print(sorted(my_list, key = lambda x : x ** 2))
[0, -1, 1, -2, 2]
 Map 是一个简单的函数,它可以将某个函数应用到其它一些序列元素,例如列表。如果我们有两个列表,我们希望将这两个列表对应的元素相乘,那么使用 lambda 函数和 map 可以快速实现这一功能:

 

>>> print(list(map(lambda x, y : x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])))
[4, 10, 18]
 上面的代码非常优雅,如果不用它们两者,那么一般的表达需要写成这样:

 

>>> x, y = [1, 2, 3], [4, 5, 6]
>>> z = []
>>> for i in range(len(x)):
>>>     z.append(x[i] * y[i])
>>> print(z)
[4, 10, 18]
 单行条件语句

 

如果我们使用条件语句,那么最可能写成下面这个样子:

 

>>> x = int(input())
>>> if x >= 10:
>>>     print("Horse")
>>> elif 1 < x < 10:
>>>     print("Duck")
>>> else:
>>>     print("Baguette")

 

但其实我们也可以把所有条件都写在 print 函数内,即上面 7 行代码可以等价写成如下一行:

 

print("Horse" if x >= 10 else "Duck" if 1 < x < 10 else "Baguette")
 这样看起来真的非常简洁,如果你查看以前写的代码,真的有很多都可以改成这种表达式。

 

zip()

 

前面在介绍 map() 函数时,我们举了个例子将某个函数应用到平行的两个列表,而 zip() 函数可以更简单地做到这一点。

 

如果我们有两个列表,第一个列表包含了名,第二个列表包含了姓。使用 zip() 函数,如下我们可以将它们拼接在一起。

 

>>> first_names = ["Peter", "Christian", "Klaus"]
>>> last_names = ["Jensen", "Smith", "Nistrup"]
>>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names)])
['Peter Jensen', 'Christian Smith', 'Klaus Nistrup']
 也就是说,zip 将两个等长的列表变为了一对一对的,即 (("Peter", "Jensen"), ("Christian", "Smith"), ("Klaus", "Nistrup"))。  原文链接:https://towardsdatascience.com/python-tricks-101-what-every-new-programmer-should-know-c512a9787022

文章来源: CDA数据分析师

原文链接: https://www.cda.cn/

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