这5个Python特性，后悔没早知道

文章来源：51ctoEden Au

作为近 10 年才崛起的编程语言，Python 已被证明是一种非常强大的语言。从交互式映射到区块链，我用 Python 构建过很多应用程序。

对初学者而言，Python 中有很多特性很难一开始就掌握。

即使你是从其他语言转换过来的程序员，用 Python 进行更高级别的抽象编码绝对是另一种体验。有些 Python 特性，我希望自己能早点知道。

本文将介绍其 5 个最重要的特性。

1. 列表推导式：代码更紧凑

很多人认为，lambda、map和filter是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”。虽然我也认为应关注这些功能，但由于它们缺乏灵活性。

实际上，它们在大多数情况下并不是非常有用！

Lambda是一种在1行中编写一个一次性使用的函数的方法。一旦函数被多次调用，性能将受到影响。

另一方面，map 可以将一个函数应用于列表中的所有元素，而 filter 能获取集合中满足用户自定义条件的元素子集。

add_func?=?lambda?z:?z?**?2is_odd?=?lambda?z:?z%2?==?1multiply?=?lambda?x,y:?x*y?aList?=?list(range(10))print(aList)#?[0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9]?

列表推导式是一个简洁而灵活的方法，它使用灵活的表达式和条件通过其他列表来创建新列表。

它用方括号来构造，带有一个表达式或函数，只有当列表中的元素满足某个条件时，该表达式或函数才作用于列表中的每个元素。

并且，它还能用嵌套来处理嵌套列表，并且这会比使用map和filter更灵活。

#?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]?

下载地址：python-list-comprehension.py

https://gist.github.com/edenau/148a56e624297addcbceb1805c2d4554#file-python-list-comprehension-py

2. 列表操作：实现列表的双向操作

Python允许使用反向索引，其中aList[-1] == aList[len(aList)-1] 。所以，我们可以通过调用aList[-2] 来获取列表的倒数第二个元素。

我们还能使用 aList[start:end:step] 语法来对列表进行切片，其中起始元素包含在内，终止元素不包含在内（即 [start,end) 步长为 step 的前闭后开区间）。

因此，调用 aList[2:5] 会得到 [2, 3, 4]。我们也能通过调用 aList[::-1] 来反转列表，这种技术非常优雅。

此外，也可以将列表拆分成单独的元素，或者使用星号将列表拆分成单个元素和子列表的混合形式。

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?=?aListprint(f'a?=?{a},?b?=?{b},?c?=?{c},?d?=?{d}')#?a?=?0,?b?=?[1,?2,?3,?4,?5,?6,?7],?c?=?8,?d?=?9?下载地址：python-unpacking.py?

https://gist.github.com/edenau/da1e354a509d4129db47545f44a5028d#file-python-unpacking-py

3. 压缩和枚举：for 循环更方便

Zip 函数会创建一个迭代器，且该迭代器可以对来自多个列表的元素进行聚合。用它可以在 for 循环中对列表进行并行遍历和排序。

用星号对其进行解压。

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.?

下载地址：python-zip-1.py

https://gist.github.com/edenau/f159058e3d1763ea2ec8cd792e4a8280#file-python-zip-1-py

Eng?=?list(zip(engList,?espList,?numList))Eng.sort()?#?sort?by?engLista,?b,?c?=?zip(*Eng)??print(a)print(b)print(c)#?('one',?'two',?'zero')#?('uno',?'dos',?'cero')#?(1,?2,?0)?

下载地址：python-zip-2.py

https://gist.github.com/edenau/4a2b984cf78daae9fc8ba57a3b0a843b#file-python-zip-2-py

开始时， Enumerate 看起来有点吓人，但在很多情况下使用它确实能方便很多。

它是一个自动计数器，通常会在 for 循环中使用它，这样就不需要再用 counter = 0 和 ?counter += 1 来创建和初始化计数器了。枚举和压缩是两个构造 for 循环的最强工具。

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.?

下载地址：python-enumerate.py

https://gist.github.com/edenau/34fabb07f38dde6b186724f85bd1e7b8#file-python-enumerate-py

4. 生成器：内存更高效

当我们想要对一个大的结果集进行计算，但又不想为所有结果数据同时分配内存时，我们就可以使用生成器（Generator）了。

换句话说，它会动态地生成值，并且不会将先前的值存储在内存中，因此我们只能对它们进行一次迭代操作。

当读取大文件或使用关键字 yield 生成无穷数列时，通常会用它。我发现在我的大多数数据科学项目中，它都能发挥很大作用。

def?gen(n):?#?an?infinite?sequence?generator?that?generates?integers?>=?n?while?True:?yield?n?n?+=?1?G?=?gen(3)?#?starts?at?3print(next(G))?#?3print(next(G))?#?4print(next(G))?#?5print(next(G))?#?6?

下载地址：python-generator.py

https://gist.github.com/edenau/d23b71ff473720ae19fd4514f2232bdb#file-python-generator-py

5. 虚拟环境：实现隔离

如果在本文介绍的 5 个特性中只选一个，那么就是虚拟环境的使用。

Python 应用程序通常会用各种不同的包，这些包可能是由具有复杂依赖关系的不同开发人员开发的。每个应用程序都会用特定的库设置，使用其他库的版本无法实现对某个应用程序安装包的复制。

所以，不存在满足所有应用要求的单个安装包。

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

为每个应用程序创建独立的、自洽的虚拟环境 venv 非常重要，这可以通过使用 pip 或 conda来实现。

发表于: 2020-01-092020-01-09 12:11:00
原文链接：http://news.51cto.com/art/202001/609138.htm
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这5个Python特性，后悔没早知道

1. 列表推导式：代码更紧凑

2. 列表操作：实现列表的双向操作

3. 压缩和枚举：for 循环更方便

4. 生成器：内存更高效

5. 虚拟环境：实现隔离

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