python語法技巧

目錄：

七、python break continue用法

一、三元表達式

二、用列表推導式來取代map和filter

三、函數式編程

四、fluent python 閱讀筆記

五、enum庫用法

六、python直接賦值和for循環執行效率比較

 

七、python break continue用法

1.break   意思爲結束循環

2.continue  意思爲結束當前循環進入下一個循環

一、三元表達式：

value=  true-expr if condition else false-expr

例如：a='positive' if 3>0 else 'negative'

二、用列表推導式來取代map和filter

a=[1,2,3,4,5] squares=list(map(lambda x:x**2,a)) print(squares) #[1, 4, 9, 16, 25]
squares=[x**2 for x in a] print(squares) #[1, 4, 9, 16, 25]
data=list(map(lambda x:x**2 ,filter(lambda x:x%2==0,a))) print(data)  #[4, 16]
data_one=[x**2 for x in a if x%2==0] 等價於data_one=[x**2 for x in a and x%2==0]

print(data_one) #[4, 16] #字典與集合也有相似的推導機制 chile_ranks={'ghost':1,'habanero':2,'cayenne':3} rank_dict={rank:name for name,rank in chile_ranks.items()} chile_len_set={len(name) for name in rank_dict.values()} print(rank_dict) #{1: 'ghost', 2: 'habanero', 3: 'cayenne'} print(chile_len_set) #{8, 5, 7}

三、函數式編程

能接收其餘函數做爲參數的函數，被稱爲高階函數(high-order function)

表明性高階函數：map() filter() 和 reduce()

map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次做用到序列的每一個元素，

並把結果做爲新的Iterable返回。

lambda_sum=lambda x,y:x+y print(lambda_sum(3,4))  #7
data_list=[1,3,5,6] result=map(lambda x:x+3,data_list) print(list(result))  #[4, 6, 8, 9]
def f(x): return x+3 result_one=list(map(f,data_list)) print(result_one)   #[4, 6, 8, 9]

reduce():把一個函數做用在一個序列[x1,x2,x3,...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果

繼續和序列的下一個元素作累積計算。感受用處不大！本身也能寫，會麻煩一些，若是須要，仍是可用。

from functools import reduce data_list=[1,3,5] print(reduce(lambda x,y:2*x+y,data_list)) #15
def f_reduce(x,y): return 2*x+y print(reduce(f_reduce,data_list))  #15
new_list=data_list[:1] for i in range(1,len(data_list)): new_list.append(2*new_list[i-1]+data_list[i]) print(new_list)  #[1, 5, 15]
print(new_list[-1]) #15

def prod(L): new_list=L[:1] for i in range(1,len(L)): new_list.append(new_list[i-1]*L[i]) return new_list[-1] print(prod([3, 5, 7, 9]))  #945
def prod(L): return reduce(lambda x,y:x*y,L) print(prod([3, 5, 7, 9]))  #945

 三、filter() ，和map()相似，也接收一個函數和一個序列。和map()不一樣的是，filter()把傳入的函數依次做用於每一個元素，

而後根據返回值是True仍是False決定保留仍是丟棄該元素

list(filter(lambda x:x%2==0,[3,4,5]))  #[4]
list(filter(lambda x:x%2==1,[3,4,5]))  #[3,5]

lst=[x**2 for x in range(10)]  #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
x1=[1,3,5] y1=[9,12,13] lst1=[x**2 for (x,y) in zip(x1,y1) if y>10] print(lst1)  #[9, 25]
dict={k:v for k,v in enumerate('vamei') if v not in 'vi'} print(dict)  #{1: 'a', 2: 'm', 3: 'e'}

四、fluent python 閱讀筆記

import os,time,sys,requests POP20_CC=('CN IN US ID BR PK NG BD RU JP ' 'MX PH VN ET EG DE IR TR CD FR').split() BASE_URL='http://flupy.org/data/flags' DEST_DIR='E://' def save_flag(img,filename): path=os.path.join(DEST_DIR,filename) with open(path,'wb') as fp: fp.write(img) def get_flag(cc): url='{}/{cc}/{cc}.gif'.format(BASE_URL, cc=cc.lower()) resp=requests.get(url) return resp.content def show(text): print(text,end=' ') sys.stdout.flush() def download_many(cc_list): for cc in sorted(cc_list): image=get_flag(cc) show(cc) save_flag(image,cc.lower()+'.gif') return len(cc_list) def main(download_many): t0=time.time() count=download_many(POP20_CC) elapsed=time.time()-t0 msg='\n{} flags downloaded in {:.2f}' print(msg.format(count,elapsed)) if __name__=='__main__': main(download_many)

簡單的一個代碼，寫的比較好！將一個腳本任務按照實現流程分爲幾個動做，每一個動做寫一個函數，有以下優勢：

一、代碼清晰

思路清晰，而非鬍子眉毛一把抓，總體任務分爲若干個小動做，一個動做用一個函數來實現。

二、易於擴展

若是代碼某一塊須要修改，能夠僅修改部分函數便可，對其餘函數無影響，也能夠增長其餘功能。

三、寫主函數

代碼中包含有主函數，從主函數開始，便於程序的閱讀，一看到main()，知道從這裏開始閱讀起。

四、不一樣函數之間變量名稱

寫函數的時候能夠以變量名稱、類型方式寫，注意函數內變量一致便可，調用時則使用全局變量中名稱，二者要不同嗎？爲何呢？？

好比這樣改寫download_many函數：

def download_many(POP20_CC):

    for cc in sorted(POP20_CC):
        image=get_flag(cc)
        show(cc)
        save_flag(image,cc.lower()+'.gif')
    return len(POP20_CC)

若是咱們修改主函數，下載10個國家國旗圖片

  POP10_CC=('CN IN US ID BR PK NG BD RU JP').split()

def main(download_many):
    t0=time.time()
    count=download_many(POP10_CC)
    elapsed=time.time()-t0
    msg='\n{} flags downloaded in {:.2f}'
    print(msg.format(count,elapsed))

結果是主函數的修改對download_many函數仍是起做用，由於download_many函數中變量只是至關於x，真正起做用仍是調用時主函數中輸入的參數值，因此你這樣寫也沒有問題。不過用變量cc_list好，閱讀起來不會引發混淆，無論你是下10國國旗仍是20國國旗。若是你download_many中是20國國旗做爲變量，調用時輸入10國國旗爲參數，看起來比較彆扭。

本身之後寫代碼要學習這種寫法！

五、python中實現switch語法結構

https://www.zhihu.com/question/21123544

def case1(somearg): pass
def case2(somearg): pass
def case3(somearg): pass switch={ 1: case1, 2: case2, 3: case3 } switch[case](arg)

 

五、enum庫用法

from enum import Enum
EventType=Enum('EventType','tick bar signal')
EventType.tick
Out[29]: <EventType.tick: 1>
dir(EventType)
Out[30]: ['__class__', '__doc__', '__members__', '__module__', 'bar', 'signal', 'tick']

 

dic ={'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for n,buf in enumerate(dic):
    print(n,buf)
# 0 a
# 1 b
# 2 c

 

六、python直接賦值和for循環執行效率比較

結論：直接賦值比for循環要快

# 下面代碼爲 將一個對象全部屬性 給 另外一個對象，注意test1不行。

from datetime import datetime


class A():
    name = "runoob"


def test(a, b):
    for k, v in a.__dict__.items():
        setattr(b, k, v)


def test1(a, b):
    for k, v in a.__dict__.items():
        b.k = v


def test2(a, b):
    b.a = a.a
    b.b = a.b
    b.c = a.c
    b.d = a.d
    b.e = a.e
    b.f = a.f


def run(f, a, b):
    start = datetime.now()
    for i in range(10000):  # 0000000
        f(a, b)
    end = datetime.now()
    print(end - start)


dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'aa': 1, 'ba': 2, 'ca': 3, 'da': 4, 'ea': 5, 'fa': 6}
a = A()
for k, v in dic.items():
    setattr(a, k, v)
print(a.__dict__)
b = A()
run(test, a, b)
print(b.__dict__)

# test
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}
# 0:00:09.460686
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}

# test1
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}
# 0:00:05.086406
# {'k': 6}

# test2
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}
# 0:00:03.672156
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}

 

# 下面代碼爲 將一個字典全部鍵值對 做爲 一個對象的屬性

print('ok')
from datetime import datetime


class A():
    name = "runoob"


def test(a, b):
    for k, v in a.items():
        setattr(b, k, v)

def test1(a,b):
    for k,v in a.items():
        b.__setattr__(k,v)

def test2(a, b):
    b.a = a['a']
    b.b = a['b']
    b.c = a['c']
    b.d = a['d']
    b.e = a['e']
    b.f = a['f']
    b.aa = a['aa']
    b.ba = a['ba']
    b.ca = a['ca']
    b.da = a['da']
    b.ea = a['ea']
    b.fa = a['fa']


def run(f, a, b):
    start = datetime.now()
    for i in range(10000):  # 0000000
        f(a, b)
    end = datetime.now()
    print(end - start)


a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'aa': 1, 'ba': 2, 'ca': 3, 'da': 4, 'ea': 5, 'fa': 6}
b = A()
run(test1, a, b)
print(b.__dict__)


# 結果：賦值比for循環快