Python高效程式設計

工作中經常要處理各種各樣的資料，遇到專案趕進度的時候自己寫函式容易浪費時間。

python 中有很多內建函式幫你提高工作效率！

1.假設有乙個數字列表 data, 過濾列表中的負數

列表推導式

result =

[i for i in data if i >=
0]

result =

filter
(lambda x: x>=
0, data)

d =

zip() 函式用於將可迭代的物件作為引數，將物件中對應的元素打包成乙個個元組，然後返回由這些元組組成的列表。

>>

> s1 =
>>
> s1
>>
> d =
>>
> d

隨機序列如下：

data =

[randint(0,
20)for _ in
range(20
)]

from random import randint

defdemo()
: data =
[randint(0,
20)for _ in
range(30
)]# 列表**現數字出現的次數
d =dict
.fromkeys(data,0)
for v in li:
d[v]+=1
return d

>>

> data =
[randint(0,
20)for _ in
range(30
)]>>
> data[7
,8,5
,16,10
,16,8
,17,11
,18,11
,17,15
,7,2
,19,5
,16,17
,17,12
,19,9
,10,0
,20,11
,2,11
,10]>>
> c2 = counter(data)
>>
> c2
counter(
)>>
> c2[14]
4>>
> c2.most_common(3)
# 統計頻度出現最高的3個數[(
17,4)
,(11,
4),(
16,3)
]

通過上面的練習，我們知道可以用 counter 來解決

import re

from collections import counter
# 統計某個文章中英文單詞的詞頻
with
open
('test.txt'
,'r'
, encoding=
'utf-8'
)as f:
d = f.read(
)total = re.split(
'\w+'
, d)
# 所有的單詞列表
result = counter(total)
print
(result.most_common(10)
)

方法1: 利用 zip 將字典轉化為元祖，再用 sorted 進行排序

>>

> data =
>>
> data
>>
>
sorted
(data)
['a'
,'f'
,'s'
,'x'
,'y'
,'z'
]>>
> data =
sorted
(zip
(data.values(
), data.keys())
)>>
> data[(
61,'f'),(
64,'a'),(
69,'y'),(
73,'x'),(
76,'z'),(
100,
's')
]

>>

> data.items(
)>>
> dict_items([(
'x',64)
,('y',74)
,('z',66)
,('f',62)
,('a',80)
,('s',72)
])>>
>
sorted
(data.items(
), key=
lambda x: x[1]
)[('f',62
),('x',64
),('z',66
),('s',72
),('y',74
),('a',80
)]

第一輪：

第二輪：

第三輪：

>>

> s1 =
>>
> s1
>>
> s2 =
>>
> s2
>>
> s3 =
>>
> s3

由於比賽輪次數是不定的，所以使用 map 來批量操作

map

(dict
.keys,
[s1, s2, s3]
)

reduce

(lambda x,y: x & y,
map(
dict
.keys,
[s1, s2, s3]
))

python 高效程式設計

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