实用Python代码片段分别有哪些，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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许多人在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写和自动化等领域中都会使用Python，它是一种十分流行的语言。

Python流行的部分原因在于简单易学。

本文将简要介绍30个简短的、且能在30秒内掌握的代码片段。

1. 唯一性

以下方法可以检查给定列表是否有重复的地方，可用set()的属性将其从列表中删除。

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(相同字母异序词)

此方法可用于检查两个字符串是否为变位词。

from collections import Counter def anagram(first, second):  return Counter(first) == Counter(second) anagram("abcd3", "3acdb") # True

3. 内存

此代码段可用于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

此方法可输出字符串的字节大小。

def byte_size(string):  return(len(string.encode('utf-8'))) byte_size('') # 4 byte_size('Hello World') # 11

5. 打印N次字符串

此代码段无需经过循环操作便可多次打印字符串。

n = 2;  s ="Programming";  print(s * n); # ProgrammingProgramming

6. 首字母大写

以下代码片段只利用了title()，就能将字符串中每个单词的首字母大写。

s = "programming is awesome" print(s.title()) # Programming Is Awesome

7. 列表细分

该方法将列表细分为特定大小的列表。

def chunk(list, size):  return [list[i:i+size] for i in range(0,len(list), size)]

8. 压缩

以下代码使用filter()从，将错误值(False、None、0和“ ”)从列表中删除。

def compact(lst):  return list(filter(bool, lst)) compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]) # [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]

9. 计数

以下代码可用于调换2D数组排列。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']] transposed = zip(*array) print(transposed) # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

10. 链式比较

以下代码可对各种运算符进行多次比较。

a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False

11. 逗号分隔

此代码段可将字符串列表转换为单个字符串，同时将列表中的每个元素用逗号隔开。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"] print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming

12. 元音计数

此方法可计算字符串中元音(“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. 首字母小写

此方法可将给定字符串的首字母转换为小写模式。

def decapitalize(string):  return str[:1].lower() + str[1:]   decapitalize('FooBar') # 'fooBar' decapitalize('FooBar') # 'fooBar'

14. 展开列表

下列代码采用了递归法展开潜在的深层列表。

def spread(arg):  ret = []  for i in arg:  if isinstance(i, list):  ret.extend(i)  else:  ret.append(i)  return ret def 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. 寻找差异

此方法仅保留第一个迭代中的值来查找两个迭代之间的差异。

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]

16. 输出差异

以下方法利用已有函数，寻找并输出两个列表之间的差异。

def difference_by(a, b, fn):  b = set(map(fn, b))  return [item for item in a if fn(item) not in 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

以下方法可以实现在一行中调用多个函数。

def add(a, b):  return a + b def subtract(a, b):  return a – b a, b = 4, 5 print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9

18. 重复值存在与否

以下方法利用set()只包含唯一元素的特性来检查列表是否存在重复值。

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. 合并字库

以下方法可将两个字库合并。

def merge_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Python3.5及升级版中，也可按下列方式执行步骤代码：

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. 将两个列表转换为字库

以下方法可将两个列表转换为字库。

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. 列举

以下代码段可以采用列举的方式来获取列表的值和索引。

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. 时间成本

以下代码可计算执行特定代码所需的时间。

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语句

可将else句作为try/except语句的一部分，如果没有异常情况，则执行else语句。

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. 出现频率很高的元素

此方法将输出列表中出镜率很高的元素。

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(正反读有一样的字符串)

以下代码检查给定字符串是否为回文。首先将字符串转换为小写，然后从中删除非字母字符，最后将新字符串版本与原版本进行比对。

def palindrome(string):  from re import sub  s = sub('[\W_]', '', string.lower())  return s == s[::-1] palindrome('taco cat') # True

26. 不用if-else语句的计算器

以下代码片段展示了如何在不用if-else条件语句的情况下，编写简易计算器。

import operator action = {  "+": operator.add,  "-": operator.sub,  "/": operator.truediv,  "*": operator.mul,  "**": pow } print(action['-'](50, 25)) # 25

27. 随机排序

该算法采用Fisher-Yates algorithm对新列表中的元素进行随机排序。

from copy import deepcopy from random import randint def shuffle(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

此方法将类似javascript中[].concat(…arr)这样的列表展开。

def spread(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. 交换变量

此方法为能在不使用额外变量的情况下快速交换两种变量。

def swap(a, b):  return b, a a, b = -1, 14 swap(a, b) # (14, -1)

30. 获取丢失部分的默认值

以下代码可在所需对象不在字库范围内的情况下获取默认值。

d = {'a': 1, 'b': 2} print(d.get('c', 3)) # 3

这里只简单介绍了一些能在日常工作中帮到我们的方法。

关于实用Python代码片段分别有哪些问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

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