介绍5个Python最重要的特性

LongfellowDavid 发布于4月前

这 5 个 Python 特性,后悔没早知道

作为近 10 年才崛起的编程语言,Python 已被证明是一种非常强大的语言。从 交互式映射区块链 ,我用 Python 构建过很多应用程序。

对初学者而言,Python 中有很多特性很难一开始就掌握。

即使你是从其他语言转换过来的程序员,用 Python 进行更高级别的抽象编码绝对是另一种体验。有些 Python 特性,我希望自己能早点知道。本文将介绍其 5 个最重要的特性。

1. 列表推导式:代码更紧凑

很多人认为, lambda、mapfilter 是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”。虽然我也认为应关注这些功能,但由于它们缺乏灵活性。

实际上,它们在大多数情况下并不是非常有用!

Lambda 是一种在 1 行中编写一个一次性使用的函数的方法。一旦函数被多次调用,性能将受到影响。

另一方面, map 可以将一个函数应用于列表中的所有元素,而 filter 能获取集合中满足用户自定义条件的元素子集。

 复制代码

add_func = lambda z: z **2
is_odd = lambda z: z%2==1
multiply = lambda x,y: x*y

aList = list(range(10))
print(aList)
# [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

列表推导式是一个简洁而灵活的方法,它使用灵活的表达式和条件通过其他列表来创建新列表。

它用方括号来构造,带有一个表达式或函数,只有当列表中的元素满足某个条件时,该表达式或函数才作用于列表中的每个元素。

并且,它还能用嵌套来处理嵌套列表,并且这会比使用 map 和 filter 更灵活。

 复制代码

# Syntax oflistcomprehension
[ expression(x) forxinaListifoptional_condition(x) ]

 复制代码

print(list(map(add_func, aList)))
print([x **2for x in aList])
# [0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]
# [0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]

print(list(filter(is_odd, aList)))
print([x for x in aList if x%2==1])
# [1,3,5,7,9]
# [1,3,5,7,9]

下载地址: python-list-comprehension.py

2、列表操作:实现列表的双向操作

Python 允许使用反向索引,其中 aList[-1] == aList[len(aList)-1] 。所以,我们可以通过调用 aList[-2] 来获取列表的倒数第二个元素。

我们还能使用 aList[start:end:step] 语法来对列表进行切片,其中起始元素包含在内,终止元素不包含在内(即 [start,end) 步长为 step 的前闭后开区间)。

因此,调用 aList[2:5] 会得到 [2, 3, 4] 。我们也能通过调用 aList[::-1] 来反转列表,这种技术非常优雅。

此外,也可以将列表 拆分 成单独的元素,或者使用星号将列表拆分成单个元素和子列表的混合形式。

 复制代码

a, b, c, d = aList[0:4]
print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d}')
# a =0, b =1, c =2, d =3

a, *b, c, d = aList
print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d}')
# a =0, b = [1,2,3,4,5,6,7], c =8, d =9

下载地址: python-unpacking.py

3、 压缩和枚举:for 循环更方便

Zip 函数会创建一个 迭代器 ,且该迭代器可以对来自多个列表的元素进行聚合。用它可以在 for 循环中对列表进行并行遍历和排序。

用星号对其进行解压。

 复制代码

numList = [0,1,2]
engList = ['zero','one','two']
espList = ['cero','uno','dos']
print(list(zip(numList, engList, espList)))
# [(0,'zero','cero'), (1,'one','uno'), (2,'two','dos')]

for num, eng, esp in zip(numList, engList, espList):
print(f'{num} is {eng} in English and {esp} in Spanish.')
#0is zero inEnglishand cero inSpanish.
#1is one inEnglishand uno inSpanish.
#2is two inEnglishand dos inSpanish.

下载地址: python-zip-1.py

 复制代码

Eng =list(zip(engList, espList,numList))
Eng.sort() #sortbyengList
a, b, c =zip(*Eng)

print(a)
print(b)
print(c)
# ('one', 'two', 'zero')
# ('uno', 'dos', 'cero')
# (1, 2, 0)

下载地址: python-zip-2.py

开始时, Enumerate 看起来有点吓人,但在很多情况下使用它确实能方便很多。

它是一个自动计数器,通常会在 for 循环中使用它,这样就不需要再用 counter = 0 和 counter += 1 来创建和初始化计数器了。枚举和压缩是两个构造 for 循环的最强工具。

 复制代码

upperCase = ['A','B','C','D','E','F']
lowerCase = ['a','b','c','d','e','f']
fori, (upper, lower)inenumerate(zip(upperCase, lowerCase),1):
print(f'{i}:{upper}and{lower}.')
# 1: A and a.
# 2: B and b.
# 3: C and c.
# 4: D and d.
# 5: E and e.
# 6: F and f.

下载地址: python-enumerate.py

4、生成器:内存更高效

当我们想要对一个大的结果集进行计算,但 又不想为所有结果数据同时分配内存时 ,我们就可以使用 生成器(Generator) 了。

换句话说,它会 动态地 生成值,并且不会将先前的值存储在内存中,因此我们只能对它们进行一次迭代操作。

当读取大文件或使用关键字 yield 生成无穷数列时,通常会用它。我发现在我的大多数数据科学项目中,它都能发挥很大作用。

 复制代码

defgen(n):# an infinite sequence generator that generates integers >= n
whileTrue:
yieldn
n +=1

G = gen(3)# starts at 3
print(next(G))# 3
print(next(G))# 4
print(next(G))# 5
print(next(G))# 6

下载地址: python-generator.py

5、虚拟环境:实现隔离

如果在本文介绍的 5 个特性中只选一个,那么就是 虚拟环境 的使用。

Python 应用程序通常会用各种不同的包,这些包可能是由具有复杂依赖关系的不同开发人员开发的。每个应用程序都会用特定的库设置,使用其他库的版本无法实现对某个应用程序安装包的复制。

所以,不存在满足所有应用要求的单个安装包。

 复制代码

conda create -n venv pippython=3.7#selectpythonversion
sourceactivate venv
...
sourcedeactivate

为每个应用程序创建独立的、自洽的虚拟环境 venv 非常重要,这可以通过使用 pip 或 conda 来实现。

原文链接:

https://towardsdatascience.com/5-python-features-i-wish-i-had-known-earlier-bc16e4a13bf4

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