讓python程式設計更加絲滑的一些小技巧

翻譯自10 smooth python tricks for python gods

即使python語法十分簡單以至每個人都可以學習，然而掌握python的程度卻因人而異——python容易學習卻難以精通。在python中，通常可以通過不同方法來完成同一任務，然而犯錯卻十分容易，此外由於你不知道python標準庫已經實現了某些功能而自己造輪子——浪費時間與精力。

令人煩惱的是python標準庫太過龐大，這是因為python的生態巨大到令人生畏。python模組已經超過2^15 位元組，本文將介紹python標準庫的幾個技巧。

直接使用迴圈可能是最基本的方法，但這種方法是笨重而繁瑣的。在python中，直接使用切片操作來達到逆序的效果，示例如下：

a =
"!dlrow olleh"
print
(a)# !dlrow olleh
print
(a[::-
1])# hello world!

在大部分程式語言中，想要將乙個序列的內容賦值給對應的一套變數，通常需要使用迴圈來迭代或者使用索引。然而在python中，我們可以使用更加炫酷和迅速的方式來完成這一操作，只需要將變數設為與序列內容長度相同的一套變數即可：

aarray =[1
,2,3
,4]one, two, three, four = aarray
print
(three)
# 3

如果想要精通python，熟悉itertools模組是十分必要的。itertools模組允許你不斷解決有關迭代的問題。使用該模組不僅能讓你容易的寫出複雜的迴圈，還可以使**簡單明瞭，程式設計過程也將更加愉快。本文將介紹乙個簡單的例子（將可迭代物件序列化為一維列表）：

c =[[
1,2]
,[3,
4],[
5,6]
]# let's convert this matrix to a 1 dimensional list.
import itertools as it
newlist =
list
(it.chain.from_iterable(c)
)

迭代式地unpacking費時費力，python有許多十分cool的方式來unpack列表。例如使用*，這個符號能將未指定的值賦值到乙個新的列表：

a,
*b, c =[1
,2,3
,4,5
,6]print
(a, b, c, sep=
'\n'
)# 1
# [2, 3, 4]
# 5

熟悉enumerate是很有必要的，它能讓你同時使用列表的索引和索引對應值。當使用陣列而非複雜的資料結構時，該函式是非常有用的：

for i,w in enumerate(array):

print(i, w)

alist =[5
,10,15
]for i,w in
enumerate
(alist)
:print
(i,w)
# 0 5
# 1 10
# 2 15

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

lastthree = slice(-3, none)

slice(-3, none, none)

print(a[lastthree])

a =[0
,1,2
,3,4
,5]lastthree =
slice(-
3,none
)slice(-
3,none
,none
)print
(a[lastthree]
)# [3, 4, 5]

當然可以在for迴圈中容易地對列表的相鄰元素進行分組，尤其是使用zip()時，但這當然不是最好的處理方式。

為了使事情變得更加輕鬆和快捷，我們可以使用zip編寫乙個lambda表示式，該表示式將對我們的相鄰列表進行分組，如下所示：

a =[1
,2,3
,4,5
,6] group_adjacent =
lambda a, k:
zip(*(
[iter
(a)]
* k)
) group_adjacent(a,3)
# [(1, 2, 3), (4, 5, 6)] 的生成器
group_adjacent(a,2)
# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] 的生成器
group_adjacent(a,
1)

g =
(x **
2for x in
range(4
,10))
print
(next
(g))
# 16
print
(next
(g))
# 25

標準庫中另乙個很棒的模組是collections，本文想介紹的是collections中的counter。使用counter，我們可以輕鬆獲得列表的計數。這對於獲取資料中的值總數，獲取資料的空計數以及檢視資料的唯一值很有用。此時你可能會有疑問：

為什麼不直接使用pandas？

使用pandas當然可以完成此類操作，然而你需要額外安裝pandas庫，此外counter包含許多pandas series不具有的功能。

a = collections.counter([1
,1,2
,2,3
,3,3
,3,4
,5,6
,7]) 
a counter(
) a.most_common(1)
[(3,
4)] a.most_common(3)
[(3,
4),(
1,2)
,(2,
2)]

collection模組中的dequeue具有一些十分有趣的特徵，嘗試下面幾行**來使用這種資料結構：

import collections
q = collections.deque() 1
) 2) q.extend([3
,4]) 
q.extendleft([5
,6]) 
q.pop(
)q.popleft(
)q.rotate(3) 
q.rotate(-3
)print
(q)

這些是一些十分有用的python技巧，這些技巧往往用途廣泛且有用。python標準庫是十分值得大家探索和學習的！

讓python程式設計更加絲滑的一些小技巧

讓Python更加充分的使用Sqlite3

讓 Python 更加充分的使用 Sqlite3

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