标签：mylist 函数 Python 30 列表 程序员 使用 print

1. Python中的省略号

Python省略号是三点序列，通常在自然语言中使用。但是您可能不知道的是，这也是Python中的有效对象：

>>> ...
Ellipsis

它主要用于NumPy中的矩阵切片操作。但是，您可以在尚未实现的函数中使用它代替占位符，而不必使用通常的方法：

def my_awesome_func():
    ...

这就是有效的Python代码

2.数据类别

从3.7版开始，Python附带了数据类。与常规类或其他替代方法相比，它们具有一些优点：

• 返回多个值或字典;
• 数据类需要最少的代码量；
• 比较数据类别的能力；
• 使用__repr__打印数据类以进行调试的能力；
• 减少由于类型提示数据类的要求而导致的错误机会。

运行中的示例数据类：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Card:
    rank: str
    suit: str
    
card = Card("Q", "hearts")

print(card == card)
# True

print(card.rank)
# 'Q'
print(card)
Card(rank='Q', suit='hearts')

3. Python之禅

最早的Python pep之一是PEP-20。这是19个Python编程论文的清单，称为“ The Zen of Python”。这些规则可以追溯到2004年，并以PEP-8为基础。

这个复活节彩蛋在Python中已经存在很长时间了，并列出了一组规则：

因此，只要您拥有Python REPL，就可以在屏幕上查看这些规则。

4.匿名功能

有时，函数的命名不值得特别注意。例如，如果您确定只使用一次。对于这种情况，Python建议使用匿名函数，也称为lambda函数。

可以将lambda函数分配给变量，从而创建一种定义函数的简洁方法：

>>> add_one = lambda x: x + 1
>>> add_one(3)
4

当您需要使用函数作为参数时，它会变得更加有趣。在这种情况下，通常只使用一次。如您所知，map将函数应用于可迭代对象的所有元素。我们可以在调用map时使用lambda：

>>> numbers = [1, 2, 3, 4]
>>> times_two = map(lambda x: x * 2, numbers)
>>> list(times_two)
[2, 4, 6, 8]
>>>

这段代码很普通。例如，当您要将操作应用于迭代对象的每个元素时。在这种情况下，将map（）与lambda函数结合使用既简洁又有效。

5.清单理解

整体理解可以替代用于填充列表的非审美循环。语法如下：

[ expression for item in list if conditional ]

用数字序列填充列表的最简单示例：

mylist = [i for i in range(10)]
print(mylist)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

由于您可以在此处使用表达式，因此可以使用数学：

squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

外部函数调用：

def some_function(a):
    return (a + 5) / 2
    
my_formula = [some_function(i) for i in range(10)]
print(my_formula)
# [2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5, 7.0]

最后，您可以使用“ if”来过滤列表。在这种情况下，将仅保存那些可被2整除的值：

filtered = [i for i in range(20) if i%2==0]
print(filtered)
# [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

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6.替换变量

 

这个巧妙的技巧将为您节省几行代码：

a = 1
b = 2
a, b = b, a
print (a)
# 2
print (b)
# 1

7.格式化命名字符串

这并不经常使用，但是如果数据已经在字典中，则以下技巧对于格式化命名字符串很有用：

 

您甚至可以使用locals（）函数，但是在Python的最新版本中，您将必须像下面这样访问f字符串：

 

8.嵌套列表推导

还记得列表推导的基本语法吗？

[ expression for item in list if conditional ]

如果expression可以是任何有效的Python表达式，那么它也可以是另一个列表推导。当您需要创建矩阵时，这很有用：

>>> [[j for j in range(3)] for i in range(4)]
[[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]

或者，如果您要“展平”以前的矩阵：

>>> [value
      for sublist in m
      for value in sublist]
[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]

循环的第一部分穿过矩阵m，第二部分穿过每个向量的元素。

9.必填参数

要强制使用参数，请在其前面放置一个星号，强制所有参数变为关键字：

>>> def f(*, a, b):
...     print(a, b)
...
>>> f(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 0 positional
arguments but 2 were given
>>> f(a=1, b=2)
1 2
>>>

10.在REPL中使用下划线

您可以使用下划线运算符在Python REPL中获得最后一个表达式的结果，例如，在Python REPL中，它看起来像这样：

>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12

该技巧也可以在IPython Shell中使用。

11.检查所需的Python版本

为了防止用户以不兼容的版本运行脚本，值得在代码中检查Python的当前版本。做一个简单的测试：

if not sys.version_info > (2, 7):
   # berate your user for running a 10 year
   # python version
elif not sys.version_info >= (3, 5):
   # Kindly tell your user (s)he needs to upgrade
   # because you're using 3.5 features

12.装饰功能

装饰器是对函数的包装，该函数以某种方式更改其行为。装饰器有一些用例，在使用Flask之类的框架时，您可能已经使用过它们。

让我们创建自己的装饰器：

def print_argument(func):
    def wrapper(the_number):
        print("Argument for", 
              func.__name__, 
              "is", the_number)
        return func(the_number)
    return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
    return x + 1
print(add_one(1))

在print_argument内部，我们定义了包装函数。它打印出被调用函数的参数和名称，执行实际函数，并返回其结果，就好像该函数被“正常”调用一样。

通过@print_argument，我们将装饰器应用于函数。装饰器也可以重新用于其他功能。

让我们创建自己的装饰器：

Argument for add_one is 1
2

13.返回多个值

Python中的函数可以不使用字典，列表或类而返回多个变量。它是这样的：

def get_user(id):
    # fetch user from database
    # ....
    return name, birthdate

name, birthdate = get_user(4)

这是返回元组的地方。您可能已经写出了具有相同效果的申报表（姓名，生日）。

对于有限数量的返回值，这很好。但是任何超过3个值的东西都必须放在（data）类中。

14.合并字典

从Python 3.5开始，合并字典变得更加容易。

dict1 = { 'a': 1, 'b': 2 }
dict2 = { 'b': 3, 'c': 4 }
merged = { **dict1, **dict2 }

print (merged)
# {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

# Python >= 3.9 only
merged = dict1 | dict2

print (merged)
# {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

如果有重复的键，则它们将在第一个词典中被覆盖。

15.切片列表

切片语法如下：

        a[start:stop:step]
    

开始， 停止和步进是可选的。它们具有默认值，如果您不填写参数将被激活：

• 0开始;
• 停止清单的末端;
• 1为步骤。

这里有些例子：

# We can easily create a new list from 
# the first two elements of a list:
first_two = [1, 2, 3, 4, 5][0:2]
print(first_two)
# [1, 2]

# And if we use a step value of 2, 
# we can skip over every second number
# like this:
steps = [1, 2, 3, 4, 5][0:5:2]
print(steps)
# [1, 3, 5]

# This works on strings too. In Python,
# you can treat a string like a list of
# letters:
mystring = "abcdefdn nimt"[::2]
print(mystring)
# 'aced it'

16.内存使用

使用sys.getsizeof（），您可以检查对象的内存使用情况：

import sys

mylist = range(0, 10000)
print(sys.getsizeof(mylist))
# 48

庞大的列表只有48个字节，因为range函数返回的行为类似于列表。就内存而言，范围比使用实际数字列表更有效。

import sys

myreallist = [x for x in range(0, 10000)]
print(sys.getsizeof(myreallist))
# 87632

17，使用*和**解压功能参数

某些函数需要一长串参数。应该避免这种情况（例如，使用数据类），尽管它并不总是由您决定。另一种选择是使用命名参数创建字典并将其传递给函数。这将使您的代码更具可读性。

您可以使用**前缀解压缩字典：

>>> def f(a, b):
...     print(a, b)
...
>>> args = { "a": 1, "b": 2 }
>>> f(**args)
1 2

同样，您可以使用*解压缩数组并将其内容作为参数传递给函数：

>>> def f(a, b, c):
...    print(a, b, c)
...
>>> l = [1, 2, 3]
>>> f(*l)
1 2 3

18.行-标题

如果您想快速获得一个不错的标题，请执行以下操作：

mystring = "10 awesome python tricks"
print(mystring.title())
'10 Awesome Python Tricks'

19.将字符串拆分为列表

您可以将字符串拆分为字符串列表。在这种情况下，分割发生在空格字符处：

mystring = "The quick brown fox"
mylist = mystring.split(' ')
print(mylist)
# ['The', 'quick', 'brown', 'fox']

您不需要传递 任何参数来分割以空格分割—使用mystring.split（）。

Split还具有第二个参数maxsplit，它确定最大拆分数。默认情况下，它是-1（无限制）。这是一个示例，将拆分限制为1：

>>> mystring.split(' ', 1)
['The', 'quick brown fox']

20.从字符串列表中创建一个字符串

从列表创建字符串并在每个单词之间设置空格：

mylist = ['The', 'quick', 'brown', 'fox']
mystring = " ".join(mylist)
print(mystring)
# 'The quick brown fox'

归结为这样一个事实，即String.join（）函数不仅可以联接列表，而且可以联接任何可迭代对象。将其放在字符串中会阻止在多个位置实现相同功能。

21.查询JSON

JMESpath是一种JSON查询语言，可让您从JSON文档或字典中检索所需的数据。该库可用于Python和其他语言，从而扩展了其功能。

以下是一些一般介绍的代码示例：

>>> import jmespath
>>> persons = {
...   "persons": [
...     { "name": "erik", "age": 38 },
...     { "name": "john", "age": 45 },
...     { "name": "rob", "age": 14 }
...   ]
... }
>>> jmespath.search('persons[*].age', persons)
[38, 45, 14]

22.反向字符串和列表

您可以使用切片符号来反转字符串或列表。如果步长值为负，则交换元素：

revstring = "abcdefg"[::-1]
print(revstring)
# 'gfedcba'

revarray = [1, 2, 3, 4, 5][::-1]
print(revarray)
# [5, 4, 3, 2, 1]

23.从列表或字符串中获取唯一项

通过使用set（）函数创建一个集合，可以从列表或对象中获得所有唯一元素：

mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6]
print (set(mylist))
# {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# And since a string can be treated like a 
# list of letters, you can also get the 
# unique letters from a string this way:
print (set("aaabbbcccdddeeefff"))
# {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}

24.有效的字典值

您可以在字典中放入任何内容-不限于数字或字符串。您可以将列表放入字典中并访问嵌套值：

>>> a = { 'sub_dict': { 'b': True }, 'mylist': [100, 200, 300] }
>>> a['sub_dict']['b']
True
>>> a['mylist'][0]
100

25.三元条件赋值运算符

这是使代码更简洁并保持可读性的另一种方法：

[on_true] if [expression] else [on_false]

这是一个例子：

x = "Success!" if (y == 2) else "Failed!"

26.计算列表中的条目

使用集合库中的Counter可以获得列表中所有唯一项的字典：

from collections import Counter

mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6]
c = Counter(mylist)
print(c)
# Counter({1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 3, 6: 2})

# And it works on strings too:
print(Counter("aaaaabbbbbccccc"))
# Counter({'a': 5, 'b': 5, 'c': 5})

27.比较运算符链

使您的代码更具可读性和整洁性：

x = 10

# Instead of:
if x > 5 and x < 15:
    print("Yes")
# yes

# You can also write:
if 5 < x < 15:
    print("Yes")
# Yes

28.处理日期

该Python-dateutil模块提供标准的DATETIME一个强大的扩展。它的安装如下：

        pip3 install python-dateutil
    

这是从日志中解析日期的示例：

from dateutil.parser import parse

logline = 'INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'
timestamp = parse(logline, fuzzy=True)
print(timestamp)
# 2020-01-01 00:00:01

29.使用地图（）

这是此内置函数的语法：

        map(function, something_iterable)
    

以下是使用列表的示例：

def upper(s):
    return s.upper()
    
mylist = list(map(upper, ['sentence', 'fragment']))
print(mylist)
# ['SENTENCE', 'FRAGMENT']

# Convert a string representation of
# a number into a list of ints.
list_of_ints = list(map(int, "1234567"))
print(list_of_ints)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

30.词汇和定格理解

字典需要一个键和一个值：

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

我们在表达式中定义键和值。

集合理解语法与列表理解没有太大区别。我们只使用花括号而不是方括号：

{ <expression> for item in list if <conditional> }

例子：

>>> {s for s in range(1,5) if s % 2}
{1, 3}

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来源： https://blog.csdn.net/aaahtml/article/details/113876574

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