這 14 個短代碼，蘊含著豐富的 Python 編程思維
今天給大家帶來一些30秒就能學會的代碼片段，這些代碼潛力無限，蘊含了豐富的python編程思維，應用領域非常廣泛，而且學起來非常簡單。
1."二維列表"
解讀：根據給定的長和寬，以及初始值，返回一個二維列表。
- def initialize_2d_list(w, h, val=None):
- return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]
例：
- >>> initialize_2d_list(2,2)
- [[None, None], [None, None]]
- >>> initialize_2d_list(2,2,0)
- [[0, 0], [0, 0]]
2.函數切割數組
解讀：使用一個函數應用到一個數組的每個元素上，使得這個數組被切割成兩個部分。如果說，函數應用到元素上返回的值為True，則該元素被切割到第一部分，否則分為第二部分。
- def bifurcate_by(lst, fn):
- return [
- [x for x in lst if fn(x)],
- [x for x in lst if not fn(x)]
- ]
例：
- >>> bifurcate_by(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], lambda x: x[0] == 'b')
- [['beep', 'boop', 'bar'], ['foo']]
3."交集點"
解讀： 兩個數組在被一個函數應用后，從第一個數組中提取出共有的元素的原元素組成一個新的數組。
- def intersection_by(a, b, fn):
- _b = set(map(fn, b))
- return [item for item in a if fn(item) in _b]
例：
- >>> from math import floor
- >>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor)
- [2.1]
4.最大值下標
解讀：返回數組中最大值的下標。
- def max_element_index(arr):
- return arr.index(max(arr))
例：
- >>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0])
- 4
5.數組對稱差
解讀：找出兩個數組中不同的元素，并合成為一個新的數組。
- def symmetric_difference(a, b):
- _a, _b = set(a), set(b)
- return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a]
例：
- >>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4])
- [3, 4]
6."夾數"
解讀：如果 num 落在一段數字范圍內，則返回num，否則返回離這個范圍最近的邊界：
- def clamp_number(num,a,b):
- return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))
例：
- >> clamp_number(2,3,10)
- 3
- >> clamp_number(7,3,10)
- 7
- >> clamp_number(124,3,10)
- 10
7.鍵值映射
解讀：使用對象的鍵重新創建對象，并運行函數為每個對象的鍵創建值。
使用dict.keys()遍歷對象的鍵， 通過函數生成一個新的值。
- def map_values(obj, fn):
- ret = {}
- for key in obj.keys():
- ret[key] = fn(obj[key])
- return ret
例：
- >>> users = {
- ... 'fred': { 'user': 'fred', 'age': 40 },
- ... 'pebbles': { 'user': 'pebbles', 'age': 1 }
- ... }
- >>> map_values(users, lambda u : u['age'])
- {'fred': 40, 'pebbles': 1}
- >>> map_values(users, lambda u : u['age']+1)
- {'fred': 41, 'pebbles': 2}
8.大小寫轉換
解讀： 將英文單詞的首字母大寫改為小寫。
upper_rest參數：設定是否將除首字母外的其他字母大小寫轉換。
- def decapitalize(s, upper_rest=False):
- return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:])
例：
- >>> decapitalize('FooBar')
- 'fooBar'
- >>> decapitalize('FooBar', True)
- 'fOOBAR'
9.同鍵求和
解讀：對列表中的各個字典里相同鍵值的對象求和。
- def sum_by(lst, fn):
- return sum(map(fn,lst))
例：
- >>> sum_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }], lambda v : v['n'])
- 14
10.一行代碼求出現次數
解讀：求出列表中某個數出現的次數和。
- def count_occurrences(lst, val):
- return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)])
例：
- >>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1)
- 3
11.數組再分組
對一個列表根據所需要的大小進行細分：
效果如下：
- chunk([1,2,3,4,5],2)
- # [[1,2],[3,4],5]
return中，map的第二個參數是一個列表，map會將列表中的每一個元素用于調用第一個參數的 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表。
12.數字轉數組
同樣是一則關于map的應用，將整形數字拆分到數組中：
- def digitize(n):
- return list(map(int, str(n)))
效果如下：
- digitize(123)
- # [1, 2, 3]
它將整形數字n轉化為字符串后，還自動對該字符串進行了序列化分割，最后將元素應用到map的第一個參數中，轉化為整形后返回。
13.非遞歸斐波那契
還記得菲波那切數列嗎，前兩個數的和為第三個數的值，如0、1、1、2、3、5、8、13....
如果使用遞歸來實現這個算法，效率非常低下，我們使用非遞歸的方式實現：
效果如下：
- fibonacci(7)
- # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
這樣看是很簡單，但是思維要繞的過來哦。
14.下劃線化字符串
批量統一變量名稱或者字符串格式。
效果如下：
- snake('camelCase')# 'camel_case'
- snake('some text')# 'some_text'
- snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'
- snake('AllThe-small Things')# "all_the_small_things"
re.sub用于替換字符串中的匹配項。這里其實是一個“套娃”用法，一開始可能不太好理解，需要慢慢理解。
第一個替換，是將s字符串中，使用' '替換'-'。
第二個替換，是針對第一個替換后的字符串，對符合'([A-Z]+)'正則表達式的字符區段（全大寫的單詞）用r' \1'替換，也就是用空格區分開每一個單詞。
第三個替換，是對第二個替換后的字符串，對符合'([A-Z][a-z]+)'正則表達式的字符區段（也就是首字母大寫，其他字母小寫的詞語）用r' \1'替換，也是將單詞用空格分隔開。
我們的文章到此就結束啦。
