python短代码编程思维 15个短代码示例理解python丰富的编程思维
曾亲桂林 人气:0想了解15个短代码示例理解python丰富的编程思维的相关内容吗，曾亲桂林在本文为您仔细讲解python短代码编程思维的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python编程思维,python中的短代码,python短代码编程思维，下面大家一起来学习吧。
1.检查重复元素
下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性，该属性将会从列表中删除重复的元素。
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
检测两个字符串是否互为变位词（即互相颠倒字符顺序）
from collections import Counter
def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)
anagram("abcd3", "3acdb")
# True
3.检查内存使用情况
以下代码段可用来检查对象的内存使用情况。
import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 24
4.字节大小计算
以下方法将以字节为单位返回字符串长度。
def byte_size(string):
return(len(string.encode( utf-8 )))
byte_size( ???? ) # 4
byte_size( Hello World ) # 11
5.重复打印字符串 N 次
以下代码不需要使用循环即可打印某个字符串 n 次
n = 2 s ="Programming" print(s * n); # ProgrammingProgramming
6.首字母大写
以下代码段使用 title() 方法将字符串内的每个词进行首字母大写。
s = "programming is awesome" print(s.title()) # Programming Is Awesome
7.分块
以下方法使用 range() 将列表分块为指定大小的较小列表。
from math import ceil
def chunk(lst, size):
return list(map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))
chunk([1,2,3,4,5],2)
# [[1,2],[3,4],5]
8.压缩
以下方法使用 fliter() 删除列表中的错误值（如：False, None, 0 和“”）
def compact(lst):
return list(filter(bool, lst))
compact([0, 1, False, 2, , 3, a , s , 34])
# [ 1, 2, 3, a , s , 34 ]
9.间隔数
以下代码段可以用来转换一个二维数组。
array = [[ a , b ], [ c , d ], [ e , f ]] transposed = zip(*array) print(transposed) # [( a , c , e ), ( b , d , f )]
10.链式比较
以下代码可以在一行中用各种操作符进行多次比较。
a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False
11.逗号分隔
以下代码段可将字符串列表转换为单个字符串，列表中的每个元素用逗号分隔。
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming
12.计算元音字母数
以下方法可计算字符串中元音字母（‘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.首字母恢复小写
以下方法可用于将给定字符串的第一个字母转换为小写。
def decapitalize(string):
return str[:1].lower() + str[1:]
decapitalize( FooBar ) # fooBar
decapitalize( FooBar ) # fooBar
14.平面化
以下方法使用递归来展开潜在的深度列表。
def spread(arg):
ret = []
for i in arg:
if isinstance(i, list):
ret.extend(i)
else:
ret.append(i)
return retdef
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.差异
该方法只保留第一个迭代器中的值，从而发现两个迭代器之间的差异。
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]
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