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精通11种Python高效应用-常州机器视觉学习,常州上位机学习
日期:2024-5-9 16:30:12人气:  标签:常州机器视觉学习 常州上位机学习

引言

在Python编程中,我们常常会遇到一些需要进行大量重复操作的任务。这时,使用一行代码就能够解决的技巧就显得非常实用了。今天,我们就来学习一下Python中17种可以让你省去一大段代码的一行代码技巧。


一、列表推导式

列表推导式是一种快速创建新列表的方法,其基本语法是在一对方括号内,通过for循环对一个列表中的元素进行处理,并将处理结果加入新的列表中。


例如,我们要从一个包含整数的列表中找出所有的偶数,就可以这样做:


numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]

print(even_numbers)  # 输出:[2, 4, 6]

这段代码中,[num for num in numbers if num % 2 == 0]就是一个列表推导式,它的工作原理就是遍历numbers列表中的每一个元素num,然后检查num是否为偶数,如果是,则将其加入到新的列表even_numbers中。


二、生成器表达式

生成器表达式与列表推导式类似,也是用来快速创建新列表的一种方法,但它不是一次性创建出整个列表,而是一个一个地生成结果。


例如,我们要计算从1到10的所有数字的平方,就可以这样做:


squares = (num ** 2 for num in range(1, 11))

print```python

for square in squares:

    print(square)

这段代码中,(num ** 2 for num in range(1, 11))就是一个生成器表达式,它的工作原理就是遍历range(1, 11)中的每一个元素num,然后计算num的平方,并将结果一次又一次地返回给调用者。


三、lambda函数

lambda函数是一种没有名字的匿名函数,它的定义通常只有一行代码。


例如,我们要定义一个简单的函数,该函数接受两个参数a和b,然后返回它们的和,我们可以这样做:


add = lambda a, b: a + b

print(add(1, 2))  # 输出:3

这段代码中,lambda a, b: a + b就是一个lambda函数,它的工作原理就是接收a和b作为输入,然后返回a+b的结果。


四、map函数

map函数是一个内置函数,它可以接受一个函数f和一个序列s,然后对s中的每一个元素都执行f,最后返回一个新的序列。


例如,我们要将一个列表中的所有元素都加上10,就可以这样做:


numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

new_numbers = map(lambda x: x + 10, numbers)

print(list(new_numbers))  # 输出:[11, 12, 13, 14, 15]

这段代码中,map(lambda x: x + 10, numbers)就是一个map函数,它的工作原理就是将numbers中的每一个元素x都传递给lambda函数,并将结果加入到一个新的列表中。


五、filter函数

filter函数也是一个内置函数,它可以接受一个函数f和一个序列s,然后对s中的每一个元素都执行f,如果f返回True,则将这个元素加入到一个新的序列中。


例如,我们要找出一个列表中的所有偶数,就可以这样做:


numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)

print(list(even_numbers))  # 输出:[2, 4]

这段代码中,filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)就是一个filter函数,它的工作原理就是对numbers中的每一个元素x都执行lambda函数,如果lambda函数返回True,则将这个元素加入到一个新的列表中。


六、sorted函数

sorted函数是一个内置函数,它可以接受一个可迭代对象,并返回一个新的排序后的列表。


例如,我们要对一个列表进行排序,就可以这样做:


numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]

sorted_numbers = sorted(numbers)

print(sorted_numbers)  # 输出:[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

这段代码中,sorted(numbers)就是一个sorted函数,它的工作原理就是接受numbers作为输入,然后返回一个排序后的列表。


七、enumerate函数

enumerate函数是一个内置函数,它可以接受一个可迭代对象,并返回一个新的迭代器,该迭代器可以同时获取元素及其索引。


例如,我们要打印一个列表中每个元素的索引和值,就可以这样做:


fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']

for index, fruit in enumerate(fruits):

    print(index, fruit)  # 输出:0 apple 1 banana 2 cherry

这段代码中,for index, fruit in enumerate(fruits):就是一个enumerate函数,它的工作原理就是接受fruits作为输入,然后返回一个新的迭代器,该迭代器可以同时获取fruits中每个元素的索引和值。


八、zip函数

zip函数是一个内置函数,它可以接受任意多个可迭代对象,然后返回一个新的迭代器,该迭代器包含了各个输入对象中对应位置的元素。


例如,我们要将两个列表中的元素一一对应起来,就可以这样做:


fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']

prices = [1, 2, 3]

zipped = zip(fruits, prices)

print(list(zipped))  # 输出:[(apple, 1), (banana, 2), (cherry, 3)]

这段代码中,zip(fruits, prices)就是一个zip函数,它的工作原理就是接受fruits和prices作为输入,然后返回一个新的迭代器,该迭代器包含了fruits和prices中对应位置的元素。


九、itertools模块itertools模块是Python的标准库之一,其中包含了许多用于生成迭代器的函数。

例如,我们想要将一个列表中的元素重复多次,就可以使用itertools模块的repeat函数:


import itertools


numbers = [1, 2, 3]

repeated_numbers = itertools.repeat(numbers, 3)

print(list(repeated_numbers))  # 输出:[[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]

这段代码中,itertools.repeat(numbers, 3)就是一个itertools模块的函数,它的工作原理就是接收numbers作为输入,然后生成一个迭代器,该迭代器可以无限地重复numbers中的元素。


十、functools模块

functools模块也包含了Python的标准库之一,其中包含了一些用于编写高阶函数的工具。


例如,我们想要实现一个函数,该函数接受一个函数和一个参数,然后返回一个新的函数,新函数的返回值是原始函数对参数的执行结果。


import functools


def double(x):

    return x * 2


tripled = functools.partial(double, 3)

print(tripled())  # 输出:6

这段代码中,functools.partial(double, 3)就是一个functools模块的函数,它的工作原理就是接收double和3作为输入,然后返回一个新的函数tripped,新函数的返回值是原始函数double对参数3的执行结果。


十一、operator模块

operator模块包含了Python的一些标准运算符,如加法、减法、乘法等。


例如,我们想要实现一个函数,该函数接受一个字符串和一个字符,然后返回字符串中该字符出现的次数:


import operator


def count_char(s, char):

    return operator.count(s, char)


print(count_char('hello world', 'o'))  # 输出:2

这段代码中,operator.count(s, char)就是一个operator模块的函数,它的工作原理就是接收s和char作为输入,然后返回字符串中char出现的次数。


以上就是python进阶的11种高效应用,祝大家编程愉快!

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