Python 30秒就能學會的漂亮短程式碼

阿新 • • 發佈：2022-04-19

今天給大家帶來一些30秒就能學會的程式碼片段，這些程式碼潛力無限，蘊含了豐富的python程式設計思維，應用領域非常廣泛，而且學

起來非常簡單。

1.“二維列表”

解讀：根據給定的長和寬，以及初始值，返回一個二維列表。

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def initialize_2d_list(w, h, val=None):
    return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]

例：

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>>> initialize_2d_list(2,2)
[[None, None], [None, None]]

 
>>> initialize_2d_list(2,2,0)
[[0, 0], [0, 0]]

2.函式切割陣列

解讀：使用一個函式應用到一個數組的每個元素上，使得這個陣列被切割成兩個部分。如果說，函式應用到元素上返回的值為

True，則該元素被切割到第一部分，否則分為第二部分。

def bifurcate_by(lst, fn):
    return [
      [x for x in lst if fn(x)],
      [x for x in lst if not fn(x)]
    ]

例：

>>> bifurcate_by([' 
beep', 'boop', 'foo', 'bar'], lambda x: x[0] == 'b') 
[['beep', 'boop', 'bar'], ['foo']]

3.“交集點”

解讀：兩個陣列在被一個函式應用後，從第一個陣列中提取出共有的元素的原元素組成一個新的陣列。

def intersection_by(a, b, fn):
    _b = set(map(fn, b))
    return [item for item in a if fn(item) in _b]

例：

>>> from math import 
 floor
>>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor)
[2.1]

4.最大值下標

解讀：返回陣列中最大值的下標。

def max_element_index(arr):
    return arr.index(max(arr))

例：

>>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0])
4

5.陣列對稱差

解讀：找出兩個陣列中不同的元素，併合成為一個新的陣列。

def symmetric_difference(a, b):
    _a, _b = set(a), set(b)
    return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a]

例：

>>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4])
[3, 4]

6.“夾數”

解讀：如果 num 落在一段數字範圍內，則返回num，否則返回離這個範圍最近的邊界：

def clamp_number(num,a,b):
    return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))

例：

>> clamp_number(2,3,10)
3

>> clamp_number(7,3,10)
7

>> clamp_number(124,3,10)
10

7.鍵值對映

解讀：使用物件的鍵重新建立物件，並執行函式為每個物件的鍵建立值。使用dict.keys()遍歷物件的鍵，通過函式生成一個新的

值。

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def map_values(obj, fn):
    ret = {}
    for key in obj.keys():
        ret[key] = fn(obj[key])
    return ret

例：

>>> users = {
...   'fred': { 'user': 'fred', 'age': 40 },
...   'pebbles': { 'user': 'pebbles', 'age': 1 }
... }

>>> map_values(users, lambda u : u['age'])
{'fred': 40, 'pebbles': 1}

>>> map_values(users, lambda u : u['age']+1)
{'fred': 41, 'pebbles': 2}

8.大小寫轉換

解讀：將英文單詞的首字母大寫改為小寫。
upper_rest引數：設定是否將除首字母外的其他字母大小寫轉換。

def decapitalize(s, upper_rest=False):
    return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:])

例：

>>> decapitalize('FooBar')
'fooBar'

>>> decapitalize('FooBar', True)
'fOOBAR'

9.同鍵求和

解讀：對列表中的各個字典裡相同鍵值的物件求和。

def sum_by(lst, fn):
    return sum(map(fn,lst))

例：

>>> sum_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }], lambda v : v['n'])
14

10.一行程式碼求出現次數

解讀：求出列表中某個數出現的次數和。

def count_occurrences(lst, val):
    return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)])

例：

>>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1)
3

11.陣列再分組

對一個列表根據所需要的大小進行細分：

效果如下：

chunk([1,2,3,4,5],2)
# [[1,2],[3,4],5]

return中，map的第二個引數是一個列表，map會將列表中的每一個元素用於呼叫第一個引數的 function 函式，返回包含每次 function 函式返回值的新列表。

12.數字轉陣列

同樣是一則關於map的應用，將整形數字拆分到陣列中：

def digitize(n):
    return list(map(int, str(n)))

效果如下：

digitize(123)
# [1, 2, 3]

它將整形數字n轉化為字串後，還自動對該字串進行了序列化分割，最後將元素應用到map的第一個引數中，轉化為整形後返

回。

13.非遞迴斐波那契

還記得菲波那切數列嗎，前兩個數的和為第三個數的值，如0、1、1、2、3、5、8、13…

如果使用遞迴來實現這個演算法，效率非常低下，我們使用非遞迴的方式實現：

效果如下：

fibonacci(7)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]

這樣看是很簡單，但是思維要繞的過來哦。

14.下劃線化字串

批量統一變數名稱或者字串格式。

效果如下：

snake('camelCase')# 'camel_case'

snake('some text')# 'some_text'

snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'

snake('AllThe-small Things')# "all_the_small_things"