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admin 2019-05-16 阅读:187

写在前边,作为一只要头发的程序员,在it这个范畴深耕了8年,为了感谢咱们的支撑,特整理了java、web前端、python、大数据AI 等各种言语的学习材料,便利咱们的学习,有需求的私信回复“材料”免费收取。

初识Python言语,觉得python满意了我上学时分对编程言语的一切要求。python言语的高效编程技巧让咱们这些大学从前苦逼学了四年c或许c++的人,振奋的不可不可的,总算解脱了。高档言语,假如做不到这样,还扯啥高档呢?

01 交流变量

>>>a=3
>>>b=6


这个状况假如要交流变量在c++中,必定需求一个空变量。可是python不需求,只需一行,咱们看清楚了

>>>a,b=b,a
>>>print(a)
>>>6
>>>ptint(b)
>>>5

02 字典推导(Dictionary comprehensions)和调集推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且运用过列表推导(list comprehensions)。假如你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension便是一个更简略、简练的创立一个list的办法。

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]


自从python 3.1 起,咱们能够用相同的语法来创立调集和字典表:

>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # Dict Comprehensions
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

在第一个比如里,咱们以some_list为根底,创立了一个具有不重复元素的调集,并且调集里只包含偶数。而在字典表的比如里,咱们创立了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。

这儿别的一个值得注意的作业是调集的字面量表明法。咱们能够简略的用这种办法创立一个调集:

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不需求运用内置函数set()。

03 计数时运用Counter计数目标

这听起来清楚明了,但常常被人忘掉。关于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的使命,并且在大多数状况下并不是很有挑战性的作业——这儿有几种办法能更简略的完结这种使命。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种作业的:

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]

04 美丽的打印出JSON

JSON是一种十分好的数据序列化的办法,被现在的各种API和web service很多的运用。运用python内置的json处理,能够使JSON串具有必定的可读性,但当遇到大型数据时,它体现成一个很长的、接连的一行时,人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据体现的更友爱,咱们能够运用indent参数来输出美丽的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这特别有用:

>>> import json
>>> print(json.dumps(data)) # No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [
{
"age": 27,
"name": "Oz",
"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,
"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]
}

图文无关

相同,运用内置的pprint模块,也能够让其它任何东西打印输出的更美丽。

05 处理FizzBuzz

前段时间Jeff Atwood 推行了一个简略的编程操练叫FizzBuzz,问题引证如下:

写一个程序,打印数字1到100,3的倍数打印“Fizz”来替换这个数,5的倍数打印“Buzz”,关于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。

这儿便是一个简略的,有意思的办法处理这个问题:

for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x


06 if 句子在行内

print "Hello" if True else "World"
>>> Hello


07 衔接

下面的最终一种办法在绑定两个不同类型的目标时显得很cool。

nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
print nfc + afc
>>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots']
print str(1) + " world"
>>> 1 world
print `1` + " world"
>>> 1 world
print 1, "world"
>>> 1 world
print nfc, 1
>>> ['Packers', '49ers'] 1

08 数值比较

这是我见过许多言语中很少有的如此棒的简洁法

x = 2
if 3 > x > 1:
print x
>>> 2
if 1 < x > 0:
print x
>>> 2


09 一起迭代两个列表

nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
print teama + " vs. " + teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>> 49ers vs. Patriots


10 带索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
print index, team
>>> 0 Packers
>>> 1 49ers
>>> 2 Ravens
>>> 3 Patriots


11 列表推导式

已知一个列表,咱们能够刷选出偶数列表办法:

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
if number%2 == 0:
even.append(number)


转变成如下:

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

12 字典推导

和列表推导相似,字典能够做相同的作业:

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}


13 初始化列表的值

items = [0]*3
print items
>>> [0,0,0]

14 列表转换为字符串

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print ", ".join(teams)
>>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'

15 从字典中获取元素

我供认try/except代码并不高雅,不过这儿有一种简略办法,测验在字典中查找key,假如没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
try:
is_admin = data['admin']
except KeyError:
is_admin = False

替换成这样

data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
is_admin = data.get('admin', False)

16 获取列表的子集

有时,你只需求列表中的部分元素,这儿是一些获取列表子集的办法。

x = [1,2,3,4,5,6]
#前3个
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#中心4个
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最终3个
print x[3:]
>>> [4,5,6]
#奇数项
print x[::2]
>>> [1,3,5]
#偶数项
print x[1::2]
>>> [2,4,6]

除了python内置的数据类型外,在collection模块相同还包含一些特别的用例,在有些场合Counter十分有用。假如你参加过在这一年的Facebook HackerCup,你乃至也能找到他的有用之处。

from collections import Counter
print Counter("hello")
>>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})

17 迭代东西

和collections库相同,还有一个库叫itertools,对某些问题真能高效地处理。其间一个用例是查找一切组合,他能通知你在一个组中元素的一切不能的组合办法

from itertools import combinations
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for game in combinations(teams, 2):
print game
>>> ('Packers', '49ers')
>>> ('Packers', 'Ravens')
>>> ('Packers', 'Patriots')
>>> ('49ers', 'Ravens')
>>> ('49ers', 'Patriots')
>>> ('Ravens', 'Patriots')

18 False == True

比起有用技术来说这是一个很风趣的事,在python中,True和False是全局变量,因而:

False = True
if False:
print "Hello"
else:
print "World"
>>> Hello

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