你需要知道的5个Python技巧

Python有如此出色的支持网络，似乎一次可以解决很多问题。人们应该认识到这是正常现象。

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但初学者可能会对此感到困惑。人们可以找到大量资源来解决基础知识问题，但然而呢?要学习哪些资源以不断进步呢?

在这里，笔者列出了5个最有用的代码段，这些代码段进一步提高了笔者的水平，使代码变得更好。

下文将介绍如何在代码中应用这5个代码段。

1. 列表推导式

有人或许以前听说过这些。Python中的一种编码模式十分常见，因此需要进行修改。使用for循环创建列表是列表推导的价值所在。

列表推导式可读且简洁，也确实需要花费一些时间来了解发生了什么。下面将深入研究是否可以解决这个问题。

创建列表时应考虑列表推导式。列表推导式从一组方括号开始。先不管语法，以便展示两种语言的相似之处

 
 
 
  
  
  list_comp = [expression for itemin items]

任务是要替换一个for循环，该循环将项目添加到列表中。

 
 
 
  
  
  new_list = []
  
  
  for item in old_list:
  
  
      new_list.append(item**2)

注：

调用名为new_list is calledt
for循环遍历旧列表中的项目
使用添加方法将item ** 2添加到新列表中

目前为止很简单。

列表推导如下所示

 
 
 
  
  
  new_list = [item**2 for item inold_list]

注：

将表达式item **2作为要添加到列表中的表达式，这首先出现在列表推导式中。
之后的for循环是要迭代的循环
将其括在方括号中并为其分配变量new_list意味着，为循环的每个项目将表达式item ** 2添加到new_list中。

没有附加方法或是不需要，一行代码正适合!为了选择要添加的内容，甚至可以添加条件语句。此功能还扩展到集合和词典!甚至可以使用嵌套的for循环编写列表推导式!

请注意，可能会出现过度使用的情况!仅当列表循环很简单并且明确要创建列表时，才会使用列表推导。

2.生成器表达式——节省内存使用量

当拥有大量数据集并需要对其进行迭代或从中获取结果，却无法将所有数据存储在内存中时，应想到生成器函数。除了不返回而为关键字yield进行切换操作，生成器函数非常像一个函数。

生成器函数创建了迭代器，而迭代器需要强制输出它所拥有的值。它们不会在列表或集合中存储对象。一次也只输出一项。这称为延迟循环。因此，读取大文件时使用生成器。

 
 
 
  
  
  def gen(n):                           
  
  
  
  
  
     while True:
  
  
  
  
  
         yield n
  
  
  
  
  
         n += 1                                                      G = gen(3)     # starts at 3
  
  
  
  
  
  print(next(G)) # 3
  
  
  
  
  
  print(next(G)) # 4
  
  
  
  
  
  print(next(G)) # 5
  
  
  
  
  
  print(next(G)) # 6

注：

创建函数gen
Yield关键字存储值n，一直保留到调用next()方法为止
使用赋值运算符，将1加到n
这是一个无限循环，并一直持续
调用next()方法，它将继续输出值

现在，这些值不会被存储，只有在调用next()方法时才会跳出。生成器创建一个迭代器，然后依赖next()方法输出值。

当有一个大数据集并且想要流式传输数据而不会使内存溢出时，这将很有用。

3. 使用zip迭代两个对象

经常想迭代多个对象，以便能从每个对象中收集数据。Zip是允许执行此操作的函数!如果需要迭代充分理解文件名及其对应的链接，可以这样做。

 
 
 
  
  
  for file_name, link in zip(names, links):
  
  
  
  
  
     print(file_name, link)

这将同时进入两个对象，返回一个元组以及每个元组中的对应项。在循环中，将元组解压为单独的值file_name和link. zip()。可以根据需要选择任意数量的集合，但是当最短的集合用尽时它将停止。

通过本文提及的列表推导式，Zip函数可用于迭代同一对象中的成对元素。

例如：

 
 
 
  
  
  differences = [next_el - elt for el, next_el in zip(items, items[1:])

4. 计数器——生成对象的计数

来源：Pexels

计数器是字典的一个子类，其中对象的元素是键，而对象中项目的计数是值。它对计算对象的数量有效。访问计数器时需要导入内置的collections模块。

假设要计算列表中所有出现的字符串。

 
 
 
  
  
  import collections
  
  
  counts = Counter([ Fred ,  Samantha ,  Jean-Claude ,  Samantha ])
  
  
  print(counts)

输出：

 
 
 
  
  
  Counter({ Samantha : 2,  Fred :1,  Jean-Claude : 1})

计数器类的优点是可以对其进行更新，并且可以使用字典API来访问值。

 
 
 
  
  
  from collections import Counter
  
  
  c = Counter( abcdaab )for letter in  abcde :
  
  
      print(letter, : , c[letter])

输出：

注：

使用字符串“ abcdaab”将c分配给Counter子类。计数器类提供每个字符的单独计数。c [item]可以像字典一样被访问。
for循环，用于迭代字符串“abcde”，并为每个字符串分配letter。
输入字符串字符，打印可变letter并可以像字典一样。每个字母的计数由c [letter]访问。

5. 链接多个集合

来源：Pexels

如需一次迭代多个集合，则itertools模块中的链接方法是实现这一目标的好方法。

 
 
 
  
  
  for name in itertools.chain(first_name_list, second_name_list):
  
  
  
  
  
    create_person(name)

在耗尽之前，这将迭代第一个集合，然后继续进行下一个，依此类推。

希望您喜欢这篇文章。

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