點選上方“機器學習與生成對抗網絡”,關注"星标"擷取有趣、好玩的前沿幹貨!
點選上方“機器學習與生成對抗網絡”,關注"星标"擷取有趣、好玩的前沿幹貨!
文 | Fatos Morina
來源:Python 技術「ID: pythonall」
學 Python 怎樣才最快,當然是實戰各種小項目,隻有自己去想與寫,才記得住規則。本文是 30 個極簡任務,初學者可以嘗試着自己實作;本文同樣也是 30 段代碼,Python 開發者也可以看看是不是有沒想到的用法。
、1
重複元素判定
以下方法可以檢查給定清單是不是存在重複元素,它會使用 set() 函數來移除所有重複元素。
def all_unique(lst):
return len(lst)== len(set(lst))
x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
y = [1,2,3,4,5]
all_unique(x) # False
all_unique(y) # True
2
字元元素組成判定
檢查兩個字元串的組成元素是不是一樣的。
from collections import Counter
def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)
anagram("abcd3", "3acdb") # True
3
記憶體占用
import sys
variable = 30
print(sys.getsizeof(variable)) # 24
4
位元組占用
下面的代碼塊可以檢查字元串占用的位元組數。
def byte_size(string):
return(len(string.encode('utf-8')))
byte_size('') # 4
byte_size('Hello World') # 11
5
列印 N 次字元串
該代碼塊不需要循環語句就能列印 N 次字元串。
n = 2
s ="Programming"
print(s * n)
# ProgrammingProgramming
6 大寫第一個字母
以下代碼塊會使用 title() 方法,進而大寫字元串中每一個單詞的首字母。
s = "programming is awesome"
print(s.title())
# Programming Is Awesome
7
分塊
給定具體的大小,定義一個函數以按照這個大小切割清單。
from math import ceil
def chunk(lst, size):
return list(
map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],
list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))
chunk([1,2,3,4,5],2)
# [[1,2],[3,4],5]
8
壓縮
這個方法可以将布爾型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函數。
def compact(lst):
return list(filter(bool, lst))
compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])
# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]
9
解包
如下代碼段可以将打包好的成對清單解開成兩組不同的元組。
array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
transposed = zip(*array)
print(transposed)
# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]
10 鍊式對比
我們可以在一行代碼中使用不同的運算符對比多個不同的元素。
a = 3
print( 2 < a < 8) # True
print(1 == a < 2) # False
11 逗号連接配接
下面的代碼可以将清單連接配接成單個字元串,且每一個元素間的分隔方式設定為了逗号。
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming
12 元音統計
以下方法将統計字元串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的個數,它是通過正規表達式做的。
import re
def count_vowels(str):
return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE)))
count_vowels('foobar') # 3
count_vowels('gym') # 0
13 首字母小寫
如下方法将令給定字元串的第一個字元統一為小寫。
def decapitalize(string):
return str[:1].lower() + str[1:]
decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
14 展開清單
該方法将通過遞歸的方式将清單的嵌套展開為單個清單。
def spread(arg):
ret = []
for i in arg:
if isinstance(i, list):
ret.extend(i)
else:
ret.append(i)
return ret
def deep_flatten(lst):
result = []
result.extend(
spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
return result
deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
15 清單的差
該方法将傳回第一個清單的元素,其不在第二個清單内。如果同時要回報第二個清單獨有的元素,還需要加一句 set_b.difference(set_a)。
def difference(a, b):
set_a = set(a)
set_b = set(b)
comparison = set_a.difference(set_b)
return list(comparison)
difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]
16 通過函數取差
如下方法首先會應用一個給定的函數,然後再傳回應用函數後結果有差别的清單元素。
def difference_by(a, b, fn):
b = set(map(fn, b))
return [item for item in a if fn(item) not in b]
from math import floor
difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]
difference_by([{ 'x': 2 }, { 'x': 1 }], [{ 'x': 1 }], lambda v : v['x'])
# [ { x: 2 } ]
17 鍊式函數調用
你可以在一行代碼内調用多個函數。
def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):
return a - b
a, b = 4, 5
print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9
18 檢查重複項
如下代碼将檢查兩個清單是不是有重複項。
def has_duplicates(lst):
return len(lst) != len(set(lst))
x = [1,2,3,4,5,5]
y = [1,2,3,4,5]
has_duplicates(x) # True
has_duplicates(y) # False
19 合并兩個字典
下面的方法将用于合并兩個字典。
def merge_two_dicts(a, b):
c = a.copy() # make a copy of a
c.update(b) # modify keys and values of a with the once from b
return c
a={'x':1,'y':2}
b={'y':3,'z':4}
print(merge_two_dicts(a,b))
#{'y':3,'x':1,'z':4}
在 Python 3.5 或更高版本中,我們也可以用以下方式合并字典:
def merge_dictionaries(a, b)
return {**a, **b}
a = { 'x': 1, 'y': 2}
b = { 'y': 3, 'z': 4}
print(merge_dictionaries(a, b))
# {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}
20 将兩個清單轉化為字典
如下方法将會把兩個清單轉化為單個字典。
def to_dictionary(keys, values):
return dict(zip(keys, values))
keys = ["a", "b", "c"]
values = [2, 3, 4]
print(to_dictionary(keys, values))
#{'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}
21 使用枚舉
我們常用 For 循環來周遊某個清單,同樣我們也能枚舉清單的索引與值。
list = ["a", "b", "c", "d"]
for index, element in enumerate(list):
print("Value", element, "Index ", index, )
# ('Value', 'a', 'Index ', 0)
# ('Value', 'b', 'Index ', 1)
#('Value', 'c', 'Index ', 2)
# ('Value', 'd', 'Index ', 3)
22 執行時間
如下代碼塊可以用來計算執行特定代碼所花費的時間。
import time
start_time = time.time()
a = 1
b = 2
c = a + b
print(c) #3
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print("Time: ", total_time)
# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)
23 Try else
我們在使用 try/except 語句的時候也可以加一個 else 子句,如果沒有觸發錯誤的話,這個子句就會被運作。
try:
2*3
except TypeError:
print("An exception was raised")
else:
print("Thank God, no exceptions were raised.")
#Thank God, no exceptions were raised.
24 元素頻率
下面的方法會根據元素頻率取清單中最常見的元素。
def most_frequent(list):
return max(set(list), key = list.count)
list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
most_frequent(list)
25 回文序列
以下方法會檢查給定的字元串是不是回文序列,它首先會把所有字母轉化為小寫,并移除非英文字母符号。最後,它會對比字元串與反向字元串是否相等,相等則表示為回文序列。
def palindrome(string):
from re import sub
s = sub('[\W_]', '', string.lower())
return s == s[::-1]
palindrome('taco cat') # True
26 不使用 if-else 的計算子
這一段代碼可以不使用條件語句就實作加減乘除、求幂操作,它通過字典這一資料結構實作:
import operator
action = {
"+": operator.add,
"-": operator.sub,
"/": operator.truediv,
"*": operator.mul,
"**": pow
}
print(action['-'](50, 25)) # 25
27 Shuffle
該算法會打亂清單元素的順序,它主要會通過 Fisher-Yates 算法對新清單進行排序:
from copy import deepcopy
from random import randint
def shuffle(lst):
temp_lst = deepcopy(lst)
m = len(temp_lst)
while (m):
m -= 1
i = randint(0, m)
temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
return temp_lst
foo = [1,2,3]
shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
28 展開清單
将清單内的所有元素,包括子清單,都展開成一個清單。
def spread(arg):
ret = []
for i in arg:if isinstance(i, list):
ret.extend(i)
else:
ret.append(i)
return ret
spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
29 交換值
不需要額外的操作就能交換兩個變量的值。
def swap(a, b):
return b, a
a, b = -1, 14
swap(a, b) # (14, -1)
spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
30 字典預設值
通過 Key 取對應的 Value 值,可以通過以下方式設定預設值。如果 get() 方法沒有設定預設值,那麼如果遇到不存在的 Key,則會傳回 None。
d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.get('c', 3)) # 3
猜您喜歡:
超100篇!CVPR 2020最全GAN論文梳理彙總!
附下載下傳 | 《Python進階》中文版
附下載下傳 | 經典《Think Python》中文版
附下載下傳 | 《Pytorch模型訓練實用教程》
附下載下傳 | 最新2020李沐《動手學深度學習》
附下載下傳 | 《可解釋的機器學習》中文版
附下載下傳 |《TensorFlow 2.0 深度學習算法實戰》
附下載下傳 | 超100篇!CVPR 2020最全GAN論文梳理彙總!
附下載下傳 |《計算機視覺中的數學方法》分享