1.引言

本文是Python生態(tài)系統(tǒng)中一些有用技巧的分享。大多數(shù)技巧只是使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的包，但其他一些技巧會(huì)涉及一些第三方包。
在開始閱讀本文內(nèi)容之前，我們首先來(lái)回顧一下Python中的Iterables的概念。

根據(jù)Python標(biāo)準(zhǔn)文檔，Iterable的概念如下：

一種能夠一次返回一個(gè)成員的對(duì)象。

iterables的示例包括：

所有序列類型（如list、str和tuple）一些非序列類型，如dict、文件對(duì)象以及類的實(shí)現(xiàn)中定義了__iter__()方法

Iterables是一個(gè)需要我們牢記的概念，因?yàn)榻酉聛?lái)我們展示的許多技巧都使用itertools包。

itertools模塊提供了一些函數(shù)，用于接收Iterable對(duì)象，而不僅僅是打印逐個(gè)對(duì)象。

2.Trick 1

在工作學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常會(huì)需要使用一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)從一個(gè)list來(lái)生成新的list,set或dict.此時(shí)我們就會(huì)用到iterables概念。

舉例來(lái)說(shuō)：
生成List:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = [name.lower() for name in names]

生成Set:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = {name.lower() for name in names}

生成Dict:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = {name:name.lower() for name in names}

個(gè)人建議：

僅當(dāng)for語(yǔ)句、函數(shù)調(diào)用和方法調(diào)用的數(shù)量較少時(shí)使用。

3.Trick 2

有時(shí)，我們需要獲得兩個(gè)列表對(duì)象之間的所有可能組合。
我們首先想到的實(shí)現(xiàn)可能如下：

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
combinations = []
for e1 in l1:
  for e2 in l2:
    combinations.append((e1, e2))

或者簡(jiǎn)化一下，如下：

combinations = [(e1, e2) for e1 in l1 for e2 in l1]

上述實(shí)現(xiàn)已經(jīng)很簡(jiǎn)潔了，但標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)itertools提供product函數(shù)，從而提供了相同的結(jié)果。如下所示：

from itertools import product
l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
combinatios = product(l1, l2)

4.Trick3

假設(shè)有一個(gè)元素列表，我們需要在每對(duì)相鄰元素之間比較或應(yīng)用一些操作，這有時(shí)稱為2個(gè)元素的滑動(dòng)窗口。我們可以采用以下方式：

from itertools import tee
from typing import Iterable

def window2(iterable: Iterable):
  it, offset = tee(iter(iterable))
  next(offset)
  return zip(it, offset)
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
dd = window2(l)
for a in dd:
    print(a) 

運(yùn)行結(jié)果如下：

(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
(5, 6)

5.Trick4

有時(shí)，我們會(huì)需要一個(gè)類來(lái)存儲(chǔ)信息，但是如果我們覺得創(chuàng)建一個(gè)類并定義其__init__()函數(shù)太麻煩時(shí)，我們不妨選擇使用dataclass。如下所示：

from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
  name: str
  age: int
  address: str

上述代碼創(chuàng)建了一個(gè)具有默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)的類，該類以與聲明相同的順序接收相應(yīng)字段的賦值。

person = Person(name='John', age=12, address='nanjing street')

dataclass的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，默認(rèn)情況下，會(huì)生成特殊方法，如__str__、repr、__eq__等。關(guān)于dataclass的更多用法，可以參考官網(wǎng)。

值得一提的是我們?cè)陬愔新暶鞯某蓡T變量的類型注釋（str、int等）并不強(qiáng)制在構(gòu)造函數(shù)中傳遞的值屬于這種類型。也就是說(shuō)dataclasses構(gòu)造對(duì)象時(shí)并不執(zhí)行數(shù)據(jù)類型的檢查。

6.Trick5

我們有時(shí)希望將一個(gè)對(duì)象上的操作視為tuple上的操作，一種選擇是使用collections.namedtuple,但也存在更類似于dataclass的實(shí)現(xiàn)。如下：

from typing import NamedTuple
class Coordinate(NamedTuple):
  x: int
  y: int

上述定義了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的類可以被當(dāng)做tuple來(lái)使用，如下：

coordinate = Coordinate(10, 15)
coordinate.x == coordinate[0] // True 
coordinate.y == coordinate[1] // True

7.Trick6

假如我們有一個(gè)dataclass，需要驗(yàn)證輸入數(shù)據(jù)是否符合類型注釋。在這種情況下，安裝第三方軟件包pydantic并將
from dataclasses import dataclass 替換為 from pydantic.dataclasses import dataclass 即可，如下：

from pydantic.dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
  name: str
  age: int
  address: str

這將生成一個(gè)類，該類具有根據(jù)成員變量聲明的類型進(jìn)行輸入數(shù)據(jù)的解析和類型驗(yàn)證。Pydantic在運(yùn)行時(shí)強(qiáng)制執(zhí)行類型提示，并在數(shù)據(jù)無(wú)效時(shí)提供友好的錯(cuò)誤提醒。

8.Trick7

在某些情況下，我們需要生成一些容器中元素頻率的基本統(tǒng)計(jì)信息。在這種情況下，您可以使用標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)Counter來(lái)接收iterable并根據(jù)元素的頻率生成相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息。

from collections import Counter
l = [1, 1, 2, 3, 4, 4]
frequencys = Counter(l)
print(frequencys[1])    // Ouput: 2
print(frequencys[2])    // Ouput: 1
print(frequencys[2323]) // Ouput: 0

Counter也提供了一些其他方法，比如如most_common，用于檢索最常見的元素。

9.Trick8

如果我們相對(duì)兩個(gè)list中的元素對(duì)做相應(yīng)的函數(shù)處理，我們最容易想到的方法如下：

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
for (e1, e2) in zip(l1, l2):
  f(e1, e2)

但是使用函數(shù)map可以讓代碼更加簡(jiǎn)潔一些。

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
map(f, l1, l2)

10.Trick9

有時(shí)候我們需要從一個(gè)list中隨機(jī)選擇一個(gè)元素，此時(shí)我們使用random.choice.如下所示：

from random import choice
l = [1, 2, 3]
random = choice(l)

如果我們需要隨機(jī)選擇多個(gè)元素呢？當(dāng)然是使用random.choices.

from random import choices
l = [1, 2, 3, 4, 5]
random_elements = choices(l, k=3)

上述代碼中的參數(shù)k為我們隨機(jī)選擇元素的個(gè)數(shù)。

11.總結(jié)

本文重點(diǎn)介紹了在python中9個(gè)和迭代相關(guān)的使用技巧，可以方便提升大家的工作效率。

到此這篇關(guān)于分享9個(gè)好用的Python技巧的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python技巧內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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