5 个越早知道越好的 Python 特性
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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]?????
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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。
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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)?????
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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。
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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。
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- 原文链接：http://news.51cto.com/art/201912/608609.htm
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