兵貴神速！掌握這10個Python技巧，讓你代碼工作如魚得水
1000個讀者心中有1000個哈姆雷特,要問1000個程序員“什么才是最好的語言”,Java、Python、PHP、C++ 也都有自己的位置。但要問編程語言流行指數之王非，那真的非Python莫屬了。
據Stack Overflow數據顯示，Python是使用量增長比較快的編程語言。
福布斯新發布的一篇報告指出，python的使用量在去年增長了456%。Netfix、IBM以及其它數以百計的公司都在使用python。包括Dropbox也是由python創建的。Dice的研究表明，python是世界上最熱門的技巧之一，根據編程語言的流行度指數來看，python同時也是很受歡迎的編程語言。
Python為何有如此大的魅力呢?
那是因為，與其它編程語言相比，Python有以下5點優勢：
1、和主流平臺、操作系統兼容。
2、包含許多開源框架和工具。
3、編碼具有可讀性和可維護性
4、強大的標準庫
5、標準的測試驅動開發
較低的學習門檻和廣闊的發展前景使得Python越來越受歡迎。今天，小芯就繼續給大家帶來有關python非常有用的10個代碼小技巧，幫助你完成日常工作，請注意查收和學習喲~
10個Python小技巧
1. 用ZIP處理列表
假設要合并相同長度的列表并打印結果。同樣有一種更通用的方式，即用zip()函數獲得想要的結果，代碼如下：
- countries= ['France', 'Germany', 'Canada']
- capitals = ['Paris', 'Berlin', 'Ottawa']
- for country, capital in zip(countries,capitals):
- print(country, capital) # FranceParis
- GermanyBerlin
- CanadaOttawa
2. 使用python collections
Python collections是容器數據類型，即列表、集合、元組、字典。Collections模塊提供了可以增強代碼的高性能數據類型，使工作更加簡潔容易。它還提供了許多功能，以下使用Counter() 函數進行演示。
Counter() 函數采用一個可迭代對象(如列表或元組)，并返回一個Counter字典。字典的鍵是迭代器中唯一存在的元素，每個鍵的值是該元素在迭代器中出現次數的計數。
為創建一個Counter對象，將一個迭代的(列表)傳遞給Counter()函數，代碼如下。
- fromcollections import Countercount = Counter(['a','b','c','d','b','c','d','b'])
- print(count) # Counter({'b': 3, 'c': 2, 'd': 2, 'a': 1})
3. 使用itertools
Python的itertools模塊是用于處理迭代器的工具集合。Itertools包含多種工具，用于生成輸入數據的可迭代結果。這里以itertools.combinations()為例。itertools.combinations()用于構建組合。這些是輸入量的可能組合項。
舉一個現實中的例子來闡明以上觀點：
假設一個錦標賽中有4個隊伍，在聯賽階段，每個隊伍都要與其他每個隊伍進行比賽。任務是列出所有比賽隊伍的可能組合。
代碼如下：
- importitertools
- friends = ['Team 1', 'Team 2', 'Team 3', 'Team 4']
- list(itertools.combinations(friends, r=2)) # [('Team 1', 'Team 2'), ('Team 1', 'Team 3'), ('Team 1', 'Team 4'), ('Team 2', 'Team 3'), ('Team 2', 'Team 4'), ('Team 3', 'Team 4')]
需要注意的是，值的順序不重要。因為('Team 1', 'Team 2')和('Team 2', 'Team 1')代表同一對，所以輸出列表只需包含其中一個。相似的，可以使用itertools.permutations()以及來自該模塊的其他函數。如需更完整的參考資料，請查閱此教程。
4. 從函數中返回多個值
Python可從函數調用中返回多個值，這是許多其他流行編程語言所不具備的功能。在這種情況下，返回值應為逗號分隔的值列表，然后python構造一個元組并返回給調用方。代碼示例如下：
- defmultiplication_division(num1, num2):
- return num1*num2, num1/num2product,division = multiplication_division(15, 3)
- print("Product=", product, "Quotient =", division) #Product= 45 Quotient = 5.0
5. 使用列表推導式
列表推導式用于從其他可迭代對象中創建新列表。列表推導式返回列表時，由包含表達式的方括號組成，該表達式對于每個元素以及用于循環遍歷每個元素的for循環執行。由于對python解釋器進行了優化，可以在循環期間發現可預測的模式，因此列表推導速度更快。
如下，使用列表推導式計算前五個整數的平方：
- m = [x** 2 for x in range(5)]
- print(m) # [0, 1, 4, 9, 16]
再如，使用列表推導式查找兩個列表中的公共數字
- list_a =[1, 2, 3, 4]
- list_b = [2, 3, 4, 5]
- common_num = [a for a in list_a for b in list_b if a == b]
- print(common_num) # [2, 3, 4]
6. 將兩個列表轉換為一個字典
假設有兩個列表，一個列表內容為學生姓名，另一個內容為學生分數。使用zip函數，將這兩個列表轉換為一個字典，代碼如下：
- students= ["Peter", "Julia", "Alex"]
- marks = [84, 65, 77]
- dictionary = dict(zip(students, marks))
- print(dictionary) # {'Peter': 84, 'Julia': 65, 'Alex': 77}
7. 字符串拼接
拼接字符串時可用for循環來逐個添加元素，但這非常低效(特別是當列表很長時)。在python中，字符串是不可變的，因此拼接字符串時，必須將左、右字符串復制到新的字符串中。
更好的方法是使用join() 函數，如下所示：
- characters= ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
- word = "".join(characters)
- print(word) # python
8. 使用sorted()函數
在python中使用內置函數sorted()可以輕而易舉地對任何序列進行排序，它能完成很多艱難的工作。sorted()可對任何序列(列表、元組)進行排序，并返回已排序的元素列表。如下對數字進行升序排列：
- sorted([3,5,2,1,4])# [1, 2, 3, 4, 5]
如下對字符串進行降序排列:
- sorted(['france','germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany','france', 'china', 'canada']
9. 用enumerate()迭代
Enumerate()方法向可迭代對象添加一個計數器，并以枚舉對象的形式返回。
以下是一個經典的編碼方面的面試問題(通常被稱為Fizz Buzz問題)。
編寫一個程序來打印列表中的數字。若數字是3的倍數，輸出“fizz”;是5的倍數，輸出“buzz”;既是3又是5的倍數，輸出“fizzbuzz”。
- numbers= [30, 42, 28, 50, 15]
- for i, num in enumerate(numbers):
- if num % 3 == 0 and num % 5 == 0:
- numbers[i] = 'fizzbuzz'
- elif num % 3 == 0:
- numbers[i] = 'fizz'
- elif num % 5 == 0:
- numbers[i] = 'buzz'
- print(numbers) # ['fizzbuzz', 'fizz', 28, 'buzz', 'fizzbuzz']
10. 使用python generators(生成器)
generator函數允許創建類似迭代器的函數。他們允許程序員以一種簡單快速的方式創建迭代器。下面通過一個例子來解釋這個概念。
假設要對從1開始的前100000000個完全平方數求和。
看起來很容易對吧。使用列表推導式可以很輕松的做到這一點，但是它的輸入量過大。下面為一示例：
- t1 =time.clock()
- sum([i * i for i in range(1, 100000000)])
- t2 = time.clock()
- time_diff = t2 - t1
- print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # Ittook 13.197494000000006 Secs to execute this method
在增加求和的完全平方數時，由于需要大量計算時間，這種方法并不夠靈活。這時python生成器就派上用場了。將方括號替換為圓括號后，列表推導式更改為生成器表達式。現在計算花費的時間：
- t1 = time.clock()
- sum((i * i for i in range(1, 100000000)))
- t2 = time.clock()
- time_diff = t2 - t1
- print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # Ittook 9.53867000000001 Secs to execute this method
如上，所花費時間已大大減少。輸入量越大，減少效果越顯著。
小結：
隨著人工智能的逐漸升溫，Python作為人工智能領域開發的首選語言，其地位也將越來越重要。以前的“學好數理化，走遍天下都不怕”，如今可能要改口了——“學好python，走遍天下都不怕”。
所以，還在等什么，趕緊學會這10種實用的python小技巧，相信你的日常工作會更加666~
