这篇文章主要讲解了“有哪些实用的Python技巧”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“有哪些实用的Python技巧”吧！

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1. 重复元素判定

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

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. 字符元素组成判定

检查两个字符串的组成元素是不是一样的。

from collections import Counter  def anagram(first, second):     return Counter(first) == Counter(second)   anagram("abcd3", "3acdb") # True

3. 内存占用

下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。

import sys   variable = 30  print(sys.getsizeof(variable)) # 24

4. 字节占用

下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。

def byte_size(string):     return(len(string.encode('utf-8')))   byte_size('') # 4 byte_size('Hello World') # 11

5. 打印 N 次字符串

该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。

n = 2;  s ="Programming";   print(s * n); # ProgrammingProgramming

6. 大写第一个字母

以下代码块会使用 title() 方法，从而大写字符串中每一个单词的首字母。

s = "programming is awesome"  print(s.title()) # Programming Is Awesome

7. 分块

给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。

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

这个方法可以将布尔型的值去掉，例如(False，None，0，“”)，它使用 filter() 函数。

def compact(lst):     return list(filter(bool, lst))   compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]) # [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]

9. 解包

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']] transposed = zip(*array) print(transposed) # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

10. 链式对比

我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。

a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False

11. 逗号连接

下面的代码可以将列表连接成单个字符串，且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]  print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming

12. 元音统计

以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数，它是通过正则表达式做的。

import re  def count_vowels(str):     return len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE))  count_vowels('foobar') # 3 count_vowels('gym') # 0

13. 首字母小写

如下方法将令给定字符串的第一个字符统一为小写。

def decapitalize(string):     return str[:1].lower() + str[1:]   decapitalize('FooBar') # 'fooBar' decapitalize('FooBar') # 'fooBar'

14. 展开列表

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

def spread(arg):     ret = []     for i in arg:         if isinstance(i, list):             ret.extend(i)         else:             ret.append(i)     return ret  def 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. 列表的差

该方法将返回第一个列表的元素，其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句

set_b.difference(set_a)。  def difference(a, b):     setset_a = set(a)     setset_b = set(b)     comparison = set_a.difference(set_b)     return list(comparison)   difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]

16. 通过函数取差

如下方法首先会应用一个给定的函数，然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。

def difference_by(a, b, fn):     b = set(map(fn, b))     return [item for item in a if fn(item) not in b]   from math import floor difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2] difference_by([{ 'x': 2 }, { 'x': 1 }], [{ 'x': 1 }], lambda v : v['x']) # [ { x: 2 } ]

17. 链式函数调用

你可以在一行代码内调用多个函数。

def add(a, b):     return a + b  def subtract(a, b):     return a - b  a, b = 4, 5 print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9

18. 检查重复项

如下代码将检查两个列表是不是有重复项。

def has_duplicates(lst):     return len(lst) != len(set(lst))   x = [1,2,3,4,5,5] y = [1,2,3,4,5] has_duplicates(x) # True has_duplicates(y) # False

19. 合并两个字典

下面的方法将用于合并两个字典。

def merge_two_dicts(a, b):     c = a.copy()   # make a copy of a      c.update(b)    # modify keys and values of a with the ones from b     return c   a = { 'x': 1, 'y': 2} b = { 'y': 3, 'z': 4} print(merge_two_dicts(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

在 Python 3.5 或更高版本中，我们也可以用以下方式合并字典：

def merge_dictionaries(a, b)    return {**a, **b}   a = { 'x': 1, 'y': 2} b = { 'y': 3, 'z': 4} print(merge_dictionaries(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

20. 将两个列表转化为字典

如下方法将会把两个列表转化为单个字典。

def to_dictionary(keys, values):     return dict(zip(keys, values))   keys = ["a", "b", "c"]     values = [2, 3, 4] print(to_dictionary(keys, values)) # {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}

21. 使用枚举

我们常用 For 循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。

22. 执行时间

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

import time  start_time = time.time()  a = 1 b = 2 c = a + b print(c) #3  end_time = time.time() total_time = end_time - start_time print("Time: ", total_time)  # ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)

23. Try else

我们在使用 try/except 语句的时候也可以加一个 else 子句，如果没有触发错误的话，这个子句就会被运行。

try:     2*3 except TypeError:     print("An exception was raised") else:     print("Thank God, no exceptions were raised.")  #Thank God, no exceptions were raised.

24. 元素频率

下面的方法会根据元素频率取列表中最常见的元素。

25. 回文序列

以下方法会检查给定的字符串是不是回文序列，它首先会把所有字母转化为小写，并移除非英文字母符号。最后，它会对比字符串与反向字符串是否相等，相等则表示为回文序列。

def palindrome(string):     from re import sub     s = sub('[W_]', '', string.lower())     return s == s[::-1]   palindrome('taco cat') # True

26. 不使用 if-else 的计算子

这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作，它通过字典这一数据结构实现：

27. Shuffle

该算法会打乱列表元素的顺序，它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序：

from copy import deepcopy from random import randint  def shuffle(lst):     temp_lst = deepcopy(lst)     m = len(temp_lst)     while (m):         m -= 1         i = randint(0, m)         temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]     return temp_lst   foo = [1,2,3] shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]

28. 展开列表

将列表内的所有元素，包括子列表，都展开成一个列表。

def spread(arg):     ret = []     for i in arg:         if isinstance(i, list):             ret.extend(i)         else:             ret.append(i)     return ret   spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

29. 交换值不需要额外的操作就能交换两个变量的值

def swap(a, b):   return b, a  a, b = -1, 14 swap(a, b) # (14, -1) spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

30. 字典默认值通过 Key 取对应的 Value 值，可以通过以下方式设置默认值。如果 get() 方法没有设置默认值，那么如果遇到不存在的  Key，则会返回 None。

d = {'a': 1, 'b': 2}  print(d.get('c', 3)) # 3

感谢各位的阅读，以上就是“有哪些实用的Python技巧”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对有哪些实用的Python技巧这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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