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5 个越早知道越好的 Python 特性

本文作者:skura 编辑:张路 2019-12-29 18:04
导语:Python 有很多特性,初学者很难一开始就掌握所有的特性。现在我想要重点介绍其中五个最重要的特性。

5 个越早知道越好的 Python 特性

 Kirill Sharkovski 发布在 Unsplash 杂志上的照片

雷锋网AI开发者按,Python 是近十年来兴起的编程语言,并且被证明是一种非常强大的语言。我用 Python 构建了很多应用程序,从交互式地图到区块链。Python 有很多特性,初学者很难一开始就掌握所有的特性。

即使你是一个从其他语言(如 C 或 MATLAB)转换过来的程序员,用更高抽象级别的 Python 编写代码绝对是另一种体验。回顾起来,有很多 Python 特性如果我能早点知道,肯定能少走不少弯路。现在我想要重点介绍其中五个最重要的特性。

1.理解 List——压缩代码

很多人会将 lambda、map 和 filter 作为 Python 的「技巧」,每个初学者都应该学习这些技巧。虽然我相信它们是我们应该掌握的特性,但我发现由于缺乏灵活性,它们在大多数时候并不特别有用。

Lambda 是一种在一行中组合函数以供一次性使用的方法。如果函数被多次调用,性能将受到影响。另一方面,map 将函数应用于列表中的所有元素,而 filter 将获取满足用户定义条件的集合中元素的子集。

add_func = lambda z: z ** 2   

is_odd = lambda z: z%2 == 1    

multiply = lambda x,y: x*y   


aList = list(range(10))    

print(aList)    

# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]   

5 个越早知道越好的 Python 特性

 Anastase Maragos 发表在 Unsplash 杂志上的照片

列表理解是一种简洁而灵活的方法,可以使用灵活的表达式和条件从其他列表创建列表。它是由方括号构造的,它有一个表达式或一个函数,只有当元素满足某个条件时,该表达式或函数才应用于列表中的每个元素。它还可以嵌套来处理嵌套列表,并且比使用 map 和 filter 灵活得多。

# Syntax of list comprehension
[ expression(x) for x in aList if optional_condition(x) ]

print(list(map(add_func, aList)))    

print([x ** 2 for x in aList])    

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]    

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]    


print(list(filter(is_odd, aList)))    

print([x for x in aList if x%2 == 1])    

# [1, 3, 5, 7, 9]    

# [1, 3, 5, 7, 9]    

2.列表循环

Python 允许使用负索引,其中 Altruts [-1]== Altrue[LeN(Listor)-1 ]。因此,我们可以通过调用 a list[-2] 等获得列表中的倒数第二个元素。

我们还可以使用语法 aList[start:end:step] 对列表进行切片,其中包含起始元素,但不包含结束元素。因此,aList[2:5] 的结果是 [2,3,4]。我们也可以通过调用 a list[::-1] 来反转列表,我发现这种技术非常优雅。

5 个越早知道越好的 Python 特性

Martin Shreder 发表在 Unsplash 杂志上的照片

列表也可以分解成单独的元素,或者使用星号将元素和子列表混合。

a, b, c, d = aList[0:4]    

print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d}')    

# a = 0, b = 1, c = 2, d = 3   



a, *b, c, d = aList    

print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d}')    

# a = 0, b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], c = 8, d = 9    

3.压缩和枚举:for 循环

Zip 函数创建一个迭代器,该迭代器聚合来自多个列表的元素。它允许在 for 循环中并行遍历列表并并行排序。它可以用星号来解压缩。

numList = [0, 1, 2]    

engList = ['zero', 'one', 'two']    

espList = ['cero', 'uno', 'dos']    

print(list(zip(numList, engList, espList)))    

# [(0, 'zero', 'cero'), (1, 'one', 'uno'), (2, 'two', 'dos')]   



for num, eng, esp in zip(numList, engList, espList):    

print(f'{num} is {eng} in English and {esp} in Spanish.')    

# 0 is zero in English and cero in Spanish.    

# 1 is one in English and uno in Spanish.    

# 2 is two in English and dos in Spanish.    

Eng = list(zip(engList, espList, numList))    

Eng.sort() # sort by engList    

a, b, c = zip(*Eng)   



print(a)    

print(b)    

print(c)    

# ('one', 'two', 'zero')    

# ('uno', 'dos', 'cero')    

# (1, 2, 0)    

5 个越早知道越好的 Python 特性

Erol Ahmed 发表在 Unsplash 杂志上的照片

枚举一开始可能看起来有点吓人,但在许多情况下它是非常方便的。它是一个经常在 for 循环中使用的自动计数器,不需要在 for 循环中创建和初始化计数器变量 by counter=0 和 counter+=1。枚举和 zip 是构造 for 循环时最强大的两个工具。

upperCase = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']    

lowerCase = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']    

for i, (upper, lower) in enumerate(zip(upperCase, lowerCase), 1):    

        print(f'{i}: {upper} and {lower}.')    

# 1: A and a.    

# 2: B and b.    

# 3: C and c.    

# 4: D and d.    

# 5: E and e.    

# 6: F and f.    

4.生成器:内存效率

当我们打算对大量数据进行计算,但希望避免同时分配所有结果所需的内存时,会使用生成器。换句话说,它们会动态生成值,而不会将以前的值存储在内存中,因此我们只能对它们进行一次迭代。

它们通常用于读取大文件或使用关键字 yield 生成无限序列。我经常发现它在我的大多数数据科学项目中很有用。

def gen(n):    # an infinite sequence generator that generates integers >= n    

        while True:    

              yield n    

              n += 1   



G = gen(3)     # starts at 3    

print(next(G)) # 3    

print(next(G)) # 4    

print(next(G)) # 5    

print(next(G)) # 6    

5.虚拟环境:isolation

如果你读完本文中只记得其中一条,那么应该是虚拟环境的使用。

5 个越早知道越好的 Python 特性

Matthew Kwong 发布在 Unsplash 上的照片

Python 应用程序通常使用很多不同的包,这些包来不同的开发人员,具有复杂的依赖关系。不同的应用程序是使用特定的库设置开发的,其中的结果不能使用其他库版本复制。不存在一次安装就满足所有应用要求的情况。

conda create -n venv pip python=3.7  # select python version
source activate venv
...
source deactivate

因此,为每个应用程序创建独立的独立虚拟环境 venv 是非常重要的,这可以使用 pip 或 conda 来完成。

参考文章:

Visualizing Bike Mobility in London using Interactive Maps and Animations

via:https://towardsdatascience.com/5-python-features-i-wish-i-had-known-earlier-bc16e4a13bf4

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