9个好用的python技巧分享

引言

本文是Python生态系统中一些有用技巧的分享。大多数技巧只是使用标准库中的包，但其他一些技巧会涉及一些第三方包。

在开始阅读本文内容之前，我们首先来回顾一下Python中的Iterables的概念。

根据Python标准文档，Iterable的概念如下：

一种能够一次返回一个成员的对象。

iterables的示例包括：

所有序列类型（如list、str和tuple）
一些非序列类型，如dict、文件对象以及类的实现中定义了__iter__()方法

Iterables是一个需要我们牢记的概念，因为接下来我们展示的许多技巧都使用itertools包。

itertools模块提供了一些函数，用于接收Iterable对象，而不仅仅是打印逐个对象。

Trick 1

在工作学习中，我们经常会需要使用一个简单的函数来实现从一个list来生成新的list,set或dict.此时我们就会用到iterables概念。举例来说：

生成List:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']lower_names = [name.lower() for name in names]

生成Set:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']lower_names = {name.lower() for name in names}

生成Dict:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']lower_names = {name:name.lower() for name in names}

个人建议：

仅当for语句、函数调用和方法调用的数量较少时使用。

Trick 2

有时，我们需要获得两个列表对象之间的所有可能组合。我们首先想到的实现可能如下：

l1 = [1, 2, 3]l2 = [4, 5, 6]combinations = []for e1 in l1:  for e2 in l2:    combinations.append((e1, e2))

或者简化一下，如下：

combinations = [(e1, e2) for e1 in l1 for e2 in l1]

上述实现已经很简洁了，但标准库itertools提供product函数，从而提供了相同的结果。如下所示：

from itertools import productl1 = [1, 2, 3]l2 = [4, 5, 6]combinatios = product(l1, l2)

Trick 3

假设有一个元素列表，我们需要在每对相邻元素之间比较或应用一些操作，这有时称为2个元素的滑动窗口。我们可以采用以下方式：

from itertools import teefrom typing import Iterable
def window2(iterable: Iterable):  it, offset = tee(iter(iterable))  next(offset)  return zip(it, offset)l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]dd = window2(l)for a in dd:    print(a)

运行结果如下：

(1, 2)(2, 3)(3, 4)(4, 5)(5, 6)

Trick 4

有时我们会需要一个类来存储信息，但是如果我们觉得创建一个类并定义其__init__()函数太麻烦时，我们不妨选择使用dataclass。如下所示：

from dataclasses import dataclass@dataclassclass Person:  name: str  age: int  address: str

上述代码创建了一个具有默认构造函数的类，该类以与声明相同的顺序接收相应字段的赋值。

person = Person(name='John', age=12, address='nanjing street')

dataclass的另一个优点是，默认情况下，会生成特殊方法，如__str__、__repr__、__eq__等。

值得一提的是我们在类中声明的成员变量的类型注释（str、int等）并不强制在构造函数中传递的值属于这种类型。也就是说dataclasses构造对象时并不执行数据类型的检查。

关于dataclass的更多用法，可以参考官网。

Trick 5

我们有时希望将一个对象上的操作视为tuple上的操作，一种选择是使用collections.namedtuple,但也存在更类似于dataclass的实现。如下：

from typing import NamedTupleclass Coordinate(NamedTuple):  x: int  y: int

上述定义了一个标准的类可以被当做tuple来使用，如下：

coordinate = Coordinate(10, 15)coordinate.x == coordinate[0] // True coordinate.y == coordinate[1] // True

Trick 6

假如我们有一个dataclass，需要验证输入数据是否符合类型注释。在这种情况下，安装第三方软件包pydantic并将

from dataclasses import dataclass

替换为

from pydantic.dataclasses import dataclass 即可，如下所示：

from pydantic.dataclasses import dataclass@dataclassclass Person:  name: str  age: int  address: str

这将生成一个类，该类具有根据成员变量声明的类型进行输入数据的解析和类型验证。

Pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供友好的错误提醒。

Trick 7

在某些情况下，我们需要生成一些容器中元素频率的基本统计信息。在这种情况下，您可以使用标准结构Counter来接收iterable并根据元素的频率生成相应的统计信息。

from collections import Counterl = [1, 1, 2, 3, 4, 4]frequencys = Counter(l)print(frequencys[1])    // Ouput: 2print(frequencys[2])    // Ouput: 1print(frequencys[2323]) // Ouput: 0

Counter也提供了一些其他方法，比如如most_common，用于检索最常见的元素。

Trick 8

如果我们相对两个list中的元素对做相应的函数处理，我们最容易想到的方法如下：

l1 = [1, 2, 3]l2 = [4, 5, 6]for (e1, e2) in zip(l1, l2):  f(e1, e2)

但是使用函数map可以让代码更加简洁一些。

l1 = [1, 2, 3]l2 = [4, 5, 6]map(f, l1, l2)

Trick 9

有时候我们需要从一个list中随机选择一个元素，此时我们使用random.choice.如下所示：

from random import choicel = [1, 2, 3]random = choice(l)

如果我们需要随机选择多个元素呢？当然是使用random.choices.

from random import choicesl = [1, 2, 3, 4, 5]random_elements = choices(l, k=3)

上述代码中的参数k为我们随机选择元素的个数。

总结

本文重点介绍了在python中9个和迭代相关的使用技巧，可以方便提升大家的工作效率。

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