九道門免費python線上直播課。據Stack Overflow聲稱，Python是增長最快的編程語言。《福布斯》的最新文章稱，Python去年的增長幅度高達456%。Netflix使用Python，IBM使用Python另外成百上千家公司都在使用Python。別忘了Dropbox。Dropbox也是用Python開發的。據Dice的研究顯示，Python也是熱門的必備技能之一;從《編程語言人氣指數》來看，它也是世界上最受歡迎的編程語言。
與其他編程語言相比，Python具有的一些優點包括：
- 與主要的平臺和操作系統兼容
- 有許多開源框架和工具
- 可讀且可維護的代碼
- 強大的標準庫
- 標準的測試驅動型開發
本文將介紹10個實用的代碼技巧，它們可幫助你完成日常任務。
1. 連接字符串
你需要連接字符串列表時，可以通過逐個添加每個元素、使用for loop來實現此目的。但這麼做效率很低，列表很長的話更是如此。在Python中，字符串不可變，因此對於每一對連接而言，必須將左右字符串複製到新字符串中。
一種更好的方法是使用join()函數，如下所示：
characters = ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
word = "".join(characters)
print(word) # python
2. 使用列表推導
列表推導用於從其他可迭代對象(iterable)創建新列表。列表推導返回列表時，它們由包含表達式的方括號組成，該表達式針對每個元素連同for loop加以執行，以便對每個元素執行迭代處理。列表推導速度更快，因為它針對Python解釋器進行了優化，以便循環期間發現可預測的模式。
比如，假設使用列表推導來查找前五個整數的平方。
m = [x ** 2 for x in range(5)]
print(m) # [0, 1, 4, 9, 16]
現在，假設使用列表推導從兩個列表中查找通用數字：
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]
3. 用enumerate()進行迭代
enumerate()方法為可迭代對象添加一個計數器，並以枚舉對象的形式返回。不妨解決通常名為Fizz Buzz問題的經典編碼面試問題。
編寫一個程序來打印輸出列表中的數字;如果是“3”的倍數，輸出“fizz”，而不是輸出數字;如果是“5”的倍數，輸出“buzz”;如果同時是3和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']
4. 處理列表時使用zip
假設你被賦予一項任務，合併長度相同的多個列表，並打印輸出結果?同樣，有一種更通用的方法獲得所需的結果，只需使用zip()，如以下代碼所示：
countries = ['France', 'Germany', 'Canada']
capitals = ['Paris', 'Berlin', 'Ottawa']
for country, capital in zip(countries,capitals):
print(country, capital) # France Paris
Germany Berlin
Canada Ottawa
5. 使用itertools
Python itertools模塊是用於處理迭代器(iterator)的一系列工具。迭代器有多個工具可用於生成輸入數據的可迭代對象序列。此處以itertools.combinations()為例。itertools.combinations()用於構建組合。這些也是輸入值的可能分組。
不妨舉一個實際例子來闡明上面這點。
假設四支球隊參加比賽。在小組賽階段，每支球隊與另外每支球隊對抗。你的任務是為彼此對抗的每支球隊排出所有可能的組合。
不妨看一下以下代碼：
import itertools
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')]
要注意的重要一點是，值的順序並不重要。由於('Team 1'，'Team 2')和('Team 2'，'Team 1')代表同一對，所以輸出列表中僅包含其中一個。同樣，我們可以使用itertools.permutations()以及該模塊中的其他函數。
6. 使用Python集合
Python集合是容器數據類型，即列表、組集、元組和字典。集合模塊提供了高性能的數據類型以改進你的代碼，大大簡化任務。集合模塊提供了許多函數。我在此處將使用Counter()函數。
Counter()函數拿來可迭代對象(比如列表或元組)後返回Counter Dictionary。字典的鍵將是可迭代對象中的獨特元素，而每個鍵的值將是可迭代對象中的元素計數。
想創建counter對象，將可迭代對象(列表)傳遞給Counter()函數，如以下代碼所示：
from collections import Countercount = Counter(['a','b','c','d','b','c','d','b'])
print(count) # Counter({'b': 3, 'c': 2, 'd': 2, 'a': 1})
7. 將兩個列表轉換成字典
假設我們有兩個列表，一個列表包含學生的姓名，第二個列表包含學生的分數。不妨看看如何將這兩個列表轉換成一個字典。使用zip函數，可以使用以下代碼完成此操作：
students = ["Peter", "Julia", "Alex"]
marks = [84, 65, 77]
dictionary = dict(zip(students, marks))
print(dictionary) # {'Peter': 84, 'Julia': 65, 'Alex': 77}
8. 使用Python生成器
生成器函數讓你可以聲明行為類似迭代器的函數。它們讓程序員能夠以快速、簡單和簡潔的方式生成迭代器。不妨舉例解釋這個概念。
假設你需要為前100000000個完美平方數求總和，從1開始。
是不是看起來很簡單?使用列表推導很容易做到這一點，但問題是輸入量很大。不妨看看以下代碼：
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") # It took 13.197494000000006 Secs to execute this method
增加需要求和的完美平方數時，我們意識到：由於較長的計算時間，這個方法行不通。這時候Python生成器可助一臂之力。將方括號換成圓括號後，我們將列表推導變成了生成器表達式。現在不妨計算所花的時間：
sum((i * i for i in range(1, 100000000)))
print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # It took 9.53867000000001 Secs to execute this method
可以看到，所花的時間已大幅縮短。如果是更龐大的輸入，這個效果會更顯著。
9. 從函數返回多個值
Python能夠從函數調用返回多個值，這是許多其他流行的編程語言缺少的功能。在這種情況下，返回值應是逗號分隔的值列表，然後Python構造一個元組並將其返回給調用方。不妨看看以下代碼：
def multiplication_division(num1, num2):
return num1*num2, num1/num2
product, division = multiplication_division(15, 3)
print("Product=", product, "Quotient =", division) # Product= 45 Quotient = 5.0
10. 使用sorted()函數
Python中對任何序列進行排序很容易，只需使用內置方法sorted()，它為你完成了所有棘手的工作。sorted()可對任何序列(列表和元組)進行排序，始終返回元素以排序的方式顯示的列表。不妨看看對數字列表進行升序排序。
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]
另舉一個例子，對字符串列表進行降序排序。
sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']
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