(给有课网加星标,开发与培养你的第二职业能力)我们都知道 Python 是目前比较流行的编程语言之一,也是每个开发人员的最爱。在今天这篇文章中,我将分享13关于Python开发的实用技巧,这些技巧将帮助你进行日常开发,可以提升你的工作效率,节省你的开发时间,我个人觉得很用,希望它也能帮助到你。 我们现在开始吧。 1. 传递参数而不声明 这个技巧将让您在函数中传递无限参数,而无需在函数体中声明它们。 # Pass Arguments def Test_func(*numbers): mul = 1 for n in numbers: mul = mul * n print(mul) Test_func(1, 3, 4) # 12 2. 迭代列表 您可能使用循环来迭代列表,但您知道 python 有什么惊人的迭代列表并在其上执行函数吗?看下面示例代码。
3. 更短的库名称 有时很难在一个程序的多行代码中使用长名称库,本技巧将向您展示如何以简单的 Python 方式缩短您的库名称。 # Shorter Library Names import pandas as pd import numpy as np import tkinter as tk import time as t 4. Pyforest 如果你不需要安装 Pandas、NumPy、SciPy、nltk 等流行模块和其他 python 流行库,我推荐你使用这个库。在使用 Pyforest 时,您不需要导入这些模块,但您可以简单地调用它们的函数。
如果您看过上面的示例代码,您就会知道我没有导入 NumPy 模块并直接使用它们的功能,所以说,这就是使用 Pyforest 的好处。 5. 多输入 这个简单的技巧将帮助您使用一行代码获取多个输入。 # Take Multiple Input data = input('Enter num with Spaces: ').split() print(data) # Input 1 2 3 # Output ['1', '2', '3'] 6.修剪原始数据 这个很棒的技巧将帮助您以干净的格式修剪原始数据或 Web 数据,有时我们会遇到一些粗大的原始数据,其中包括一些额外的空格、特殊字符等,要清理它,您可以查看以下示例代码。
7. 运行时处理错误 运行时错误总是让人头疼,为了避免这种头痛,您可以在 Python 中使用运行时错误处理语句。 # Handling Runtime Error x = 6 try: if 5 > 3: x = x * y else: x = x + y except: print('Y is not defined') # Output Error Caught Y is not defined 8. lambda 函数 本技巧将指导您使用 lambda 函数在一行中编写小函数,查看下面的示例代码以了解 lambda 的工作原理。
9. Yield的魔力 Yield 是 Python 中的一个关键字,用于在不破坏其当前状态和局部变量的情况下从函数返回,并且当再次调用该函数时,yield 将从最后一个 yield 语句执行该函数。 # Yield def func(): yield 1 yield 2 yield 3 yield 4 for x in func(): print(x) #Output: 1 2 3 4 通过上面的示例代码,你会知道,当第一个 yield 返回并且在整个循环中再次调用函数时,它从最后一个 yield 开始,这次是第二个 yield 语句调用。 10. 局部变量和全局变量 这个技巧将指导您如何在函数中声明全局变量和局部变量,通过查看下面的示例代码,您可以了解它们的区别。
11. 智能字典 很多 Python程序员使用括号方法来访问字典中键值的数据,但是,当您遇到关键错误时,程序将停止,为了避免这个运行时发生错误,您可以获取一种方法来访问字典中的键值。 # Dictionary in Smart way mydict = {'a' : 10, 'b' : 20, 'c' : 30} # Best way mydict.get(mydict['d']) # None # default way mydict['d'] # KeyError 12. 智能数据交换 这个简单的技巧将向您展示,在不使用临时变量的情况下交换两个值的友好方法。
13. Division 2.0 当您需要对两个数字进行除法并以商和余数的形式获得结果时,此提示和技巧很有用,查看下面的代码示例以获得更好的理解。 # Division x = 5 y = 3 div = divmod(x, y) print(div) # (1, 2) --> (Quotient, Remainder) 写在最后的想法 以上就是我今天想跟你分享的13 个关于Python的技巧,它们将帮助您提升工作效率。 |
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