10个技巧,这些技巧将个性化并改善您的Python代码 > (Python logo src = http:///) 尽管从表面上看,Python似乎是任何人都可以学习的一种简单语言,但确实如此,许多人可能惊讶地知道一个人可以熟练掌握该语言。 Python是其中的一门很容易学习的东西,但可能很难掌握。 在Python中,通常有多种处理方法,但是很容易做错事情,或者重新发明标准库并浪费时间,这仅仅是因为您不知道模块的存在。 不幸的是,Python标准库是一个巨大的野兽,此外,其生态系统绝对是巨大的。 尽管可能有200万千兆字节的Python模块,但是您可以使用通常与Python中的科学计算相关的标准库和软件包学习一些有用的技巧。 №1:反向串尽管看似基本,但使用char循环反转字符串可能非常繁琐且令人讨厌。 幸运的是,Python包含一个简单的内置操作来精确地执行此任务。 为此,我们只需访问字符串上的索引::-1。
№2:变暗作为变量在大多数语言中,为了将数组放入一组变量中,我们需要迭代遍历值或按位置访问暗点,如下所示:
但是,在Python中,有一种更酷的方法。 为了将值列表更改为变量,我们可以简单地将变量名设置为等于数组,且数组长度相同:
№3:Itertools如果您打算花任何时间在Python上花费任何时间,那么您肯定会想要熟悉itertools。 Itertools是标准库中的一个模块,可让您不断解决迭代问题。 它不仅使编写复杂的循环变得容易得多,而且使您的代码更快,更简洁。 这只是Itertools用法的一个示例,但有数百个:
№4:智能开箱迭代地解压缩值可能会非常耗时且费力。 幸运的是,Python有几种很酷的方式可以解压缩列表! 一个例子是*,它将填充未分配的值并将它们添加到变量名下的新列表中。
№5:枚举如果您不了解枚举,则可能应该熟悉它。 枚举将允许您获取列表中某些值的索引。 当使用数组而不是数据框架时,这在数据科学中特别有用。
№6:名字切片在Python中拆分列表非常简单! 可以使用各种各样的出色工具,但是肯定有价值的一个功能是可以命名列表的片段。 这对于Python中的线性代数特别有用。
№7:组相邻列表当然可以在for循环中相当容易地对相邻循环进行分组,特别是通过使用zip(),但这当然不是最好的处理方式。 为了使事情变得更加轻松和快捷,我们可以使用zip编写一个lambda表达式,该表达式将对我们的相邻列表进行分组,如下所示:
№8:生成器的next()迭代在编程的大多数正常情况下,我们可以使用一个计数器来访问一个索引并获取我们的仓位号,该计数器将只是添加到以下值的值:
但是,我们可以使用next()代替它。 Next使用一个迭代器,该迭代器将当前位置存储在内存中,并在后台遍历列表。
№9:Counter标准库中另一个很棒的模块是集合,我今天想向您介绍的是集合中的计数器。 使用Counter,我们可以轻松获得列表的计数。 这对于获取数据中的值总数,获取数据的空计数以及查看数据的唯一值很有用。 我知道你在想什么 '为什么不只使用Pandas?' 这当然是正确的观点。 但是,使用Pandas进行自动化无疑会更加困难,并且只是在部署算法时需要将其添加到虚拟环境中的另一个依赖项。 此外,Python中的计数器类型具有Pandas系列所没有的许多功能,这使其在某些情况下更加有用。
№10:出队收集模块中另一个很棒的事情是出队。 看看我们可以用这种类型做的所有整洁的事情!
(本文翻译自Emmett Boudreau的文章《10 Smooth Python Tricks For Python Gods》,参考:https:///10-smooth-python-tricks-for-python-gods-2e4f6180e5e3) |
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