10个小技巧,让你的 Python 代码更加优雅
itomcoil 2025-05-03 14:46 17 浏览
10个小技巧改进的 Python 代码,让你的代码更加简洁、更加 Python 化。
1. 用enumerate代替range
如果你需要遍历一个列表,并且需要同时获取索引和元素,大多数情况可能会使用 range(len(data)) 的语法。
比如我们要遍历一个列表,找到所有的负数:
私信小编01即可获取大量Python学习资源
data = [1, 3, -5, 7, 9, -11]
for i in range(len(data)):
if data[i] < 0:
print(f"索引:{
i},元素:{
data[i]}")
输出:
索引:2,元素:-5
索引:5,元素:-11
虽然这种方法有效,但如果使用 Python 内置的 enumerate 函数会更好,这个函数会返回遍历过程中当前索引和当前元素值作为一个元组,因此可以直接输出索引和值:
data = [1, 3, -5, 7, 9, -11]
for i, v, in enumerate(data):
if v < 0:
print(f"索引:{
i},元素:{
v}")
输出:
索引:2,元素:-5
索引:5,元素:-11
2. 深入理解list,替代for循环
假如我们要创建一个从0~9的平方数的列表,一种简单的方法是先创建一个 list ,然后通过 for 循环每次将一个数的平方 append 到列表的结尾。
squares = []
for i in range(10):
squares.append(i ** 2)
print(squares)
输出:
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
但其实通过列表生成式,我们有一种更快捷的方法,只需要一行代码就能够实现相同的功能。
squares = [i ** 2 for i in range(10)]
print(squares)
输出:
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
3. 通过 Python 内置的sorted()方法对复杂的对象进行排序
排序的需求在很多场景中都很常见,Python中的可迭代对象(列表、元组、字典)都可以进行排序,内置函数 sorted() 让我们甚至都不需要自己实现排序算法。
data = [1, 3, -5, 7, 9, -11]
sortedData = sorted(data)
print(sortedData)
输出:
[-11, -5, 1, 3, 7, 9]
sorted() 方法自动将列表按照升序排序,如果你想按照降序排序,可以使用 sorted() 的参数 reverse = True 。
sorted() 方法同样也适用于元组类型的数据,但是注意排序的结果将返回一个列表。
data = (1, 3, -5, 7, 9, -11)
print(data)
sortedData = sorted(data)
print(sortedData)
输出:
(1, 3, -5, 7, 9, -11)
[-11, -5, 1, 3, 7, 9]
对于复杂的可迭代对象,比如我们可以创建一个列表,列表中的每一个元素都是一个人的字典信息,然后我们按照每个人的年龄进行排序。
我们可以用 sorted() 的 key 参数,传入一个匿名函数,让排序按照我们预想的方式进行。
data = [{
"name": "Alex", "age": 18},
{
"name": "Band", "age": 21},
{
"name": "Coco", "age": 17}]
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x["age"])
print(sorted_data)
输出:
[{'name': 'Coco', 'age': 17}, {'name': 'Alex', 'age': 18}, {'name': 'Band', 'age': 21}]
4. 使用集合Set存储唯一值
如果你有一个包含多个值的列表,并且需要去重,一个不错的技巧是将我们的列表转换为一个集合。
Python的集合是一种无序的数据类型,并且没有重复元素,还提供了不同集合之间的运算,可以求交集、并集和差集。
data = [1, 3, 3, 5, 5, 5, 7, 7, 7, 7, 9, 9, 9, 9, 9]
setData = set(data)
print(setData)
输出:
{1, 3, 5, 7, 9}
5. 使用生成器以节省内存
有时候列表并不是最好的选择。假如我们有一个非常大的列表,有10000个元素,我们想计算所有元素的总和,虽然可以用列表来做,当如果数据量特别大的话我们可能会遇到内存问题,更好的解决方案是使用生成器。
dataList = [i for i in range(10000)]
print(sum(dataList))
dataGen = (i for i in range(10000))
print(sum(dataGen))
输出:
列表生成式与生成器具有相同的语法,不同点在于列表生成式使用的是中括号,而生成器使用的是小括号。
生成器通过类似于懒加载的方式计算我们需要的元素,因此它一次只生成一个元素,并且只在需要的时候才生成。
我们可以使用 sys 的 getsize() 方法看一下列表和生成器的大小。
import sys
dataList = [i for i in range(10000)]
print(sys.getsizeof(dataList), "bytes")
dataGen = (i for i in range(10000))
print(sys.getsizeof(dataGen), "bytes")
输出:
85176 bytes
112 bytes
6. 在字典中获取元素使用.get()并且设置默认值
假设我们有一个字典,其中包括不同的键,比如商品和价格,在我们的代码中的某个点,想要获得商品的价格。
当我们用 [] 简单的访问键时,如果键不在字典中,那么代码将会报错,引发一个 KeyError 。
dataDict = {
"name": "Tesla",
"price": 250000
}
print(dataDict["count"])
报错:
Traceback (most recent call last):
File "mian.py", line 5, in <module>
print(dataDict["count"])
KeyError: 'count'
更好的方式是使用 .get() 方法,此时如果键不存在,则不会引发 KeyError ,而是返回一个默认值,如果我们不指定默认值,它会直接返回None,如果我们指定默认值,那么它会返回我们指定的默认值。
dataDict = {
"name": "Tesla",
"price": 250000
}
print(dataDict.get("count"))
print(dataDict.get("count", 0))
输出:
None
0
7. 计数器collections.Counter
如果你想计算列表中元素的数量,Python中有一个非常方便的工具。
from collections import Counter
data = [1, 3, 3, 5, 5, 5, 7, 7, 7, 7, 9, 9, 9, 9, 9]
counter = Counter(data)
print(counter)
输出:
Counter({9: 5, 7: 4, 5: 3, 3: 2, 1: 1})
Counter 可以统计列表中不同元素的数量,并且按照出现次数降序排列,这比我们自己计算要好得多。
如果你想知道某个元素的个数的话,可以直接通过 [] 访问,如果这个元素不存在,那么将返回0,并且还可以通过 most_common() 方法返回排名靠前的几个元素。
from collections import Counter
data = [1, 3, 3, 5, 5, 5, 7, 7, 7, 7, 9, 9, 9, 9, 9]
counter = Counter(data)
print(counter[7])
print(counter[11])
print(counter.most_common(2))
输出:
4
0
[(9, 5), (7, 4)]
8. 使用f-String格式化字符串(适用于Python 3.6+)
f-String在我看来是最佳的格式化字符串方法,我们只需要在字符串前写一个f,然后在字符串内部可以直接使用大括号来嵌入变量或表达式。
data = {
"name": "Alex", "age": 18}
string = f"I'm {
data['name']} and I am {
data['age']} years old."
print(string)
输出:
I'm Alex and I am 18 years old.
这种方式更简单、更简洁、速度也更快。
9. 使用.join()拼接字符串
假如我们有一个包含不同字符串的列表,我们想把所有的字符串通过空格拼接在一起,千万不要再用 for 循环一个一个遍历然后拼接了,一种更简洁的方法是通过 .joint() 方法,它可以使用指定的字符将字符串拼接起来。
strings = ["Hello", "World", "!"]
print(" ".join(strings))
print("_".join(strings))
输出:
Hello World !
Hello_World_!
10. 使用双星号语法合并字典(适用于Python 3.5+)
如果我们有两个字典,并且希望将其合并成一个,此时我们可以使用双星号 ** 和大括号 {} 语法。
info1 = {
"name": "Alex", "age": 18}
info2 = {
"name": "Alex", "city": "Bei Jing"}
info = {
**info1, **info2}
print(info)
输出:
{'name': 'Alex', 'age': 18, 'city': 'Bei Jing'}
以上就是这篇文章跟大家分享的小技巧。
如果你觉得这篇文章对你有帮助的话,欢迎一键三连~
相关推荐
- selenium(WEB自动化工具)
-
定义解释Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE(7,8,9,10,11),MozillaF...
- 开发利器丨如何使用ELK设计微服务中的日志收集方案?
-
【摘要】微服务各个组件的相关实践会涉及到工具,本文将会介绍微服务日常开发的一些利器,这些工具帮助我们构建更加健壮的微服务系统,并帮助排查解决微服务系统中的问题与性能瓶颈等。我们将重点介绍微服务架构中...
- 高并发系统设计:应对每秒数万QPS的架构策略
-
当面试官问及"如何应对每秒几万QPS(QueriesPerSecond)"时,大概率是想知道你对高并发系统设计的理解有多少。本文将深入探讨从基础设施到应用层面的解决方案。01、理解...
- 2025 年每个 JavaScript 开发者都应该了解的功能
-
大家好,很高兴又见面了,我是"高级前端进阶",由我带着大家一起关注前端前沿、深入前端底层技术,大家一起进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发。1.Iteratorhelpers开发者...
- JavaScript Array 对象
-
Array对象Array对象用于在变量中存储多个值:varcars=["Saab","Volvo","BMW"];第一个数组元素的索引值为0,第二个索引值为1,以此类推。更多有...
- Gemini 2.5编程全球霸榜,谷歌重回AI王座,神秘模型曝光,奥特曼迎战
-
刚刚,Gemini2.5Pro编程登顶,6美元性价比碾压Claude3.7Sonnet。不仅如此,谷歌还暗藏着更强的编程模型Dragontail,这次是要彻底翻盘了。谷歌,彻底打了一场漂亮的翻...
- 动力节点最新JavaScript教程(高级篇),深入学习JavaScript
-
JavaScript是一种运行在浏览器中的解释型编程语言,它的解释器被称为JavaScript引擎,是浏览器的一部分,JavaScript广泛用于浏览器客户端编程,通常JavaScript脚本是通过嵌...
- 一文看懂Kiro,其 Spec工作流秒杀Cursor,可移植至Claude Code
-
当Cursor的“即兴编程”开始拖累项目质量,AWS新晋IDEKiro以Spec工作流打出“先规范后编码”的系统工程思维:需求-设计-任务三件套一次生成,文档与代码同步落地,复杂项目不...
- 「晚安·好梦」努力只能及格,拼命才能优秀
-
欢迎光临,浏览之前点击上面的音乐放松一下心情吧!喜欢的话给小编一个关注呀!Effortscanonlypass,anddesperatelycanbeexcellent.努力只能及格...
- JavaScript 中 some 与 every 方法的区别是什么?
-
大家好,很高兴又见面了,我是姜茶的编程笔记,我们一起学习前端相关领域技术,共同进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发,您的支持是我不断创作的动力在JavaScript中,Array.protot...
- 10个高效的Python爬虫框架,你用过几个?
-
小型爬虫需求,requests库+bs4库就能解决;大型爬虫数据,尤其涉及异步抓取、内容管理及后续扩展等功能时,就需要用到爬虫框架了。下面介绍了10个爬虫框架,大家可以学习使用!1.Scrapysc...
- 12个高效的Python爬虫框架,你用过几个?
-
实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫,为什么呢?因为Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实...
- pip3 install pyspider报错问题解决
-
运行如下命令报错:>>>pip3installpyspider观察上面的报错问题,需要安装pycurl。是到这个网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke...
- PySpider框架的使用
-
PysiderPysider是一个国人用Python编写的、带有强大的WebUI的网络爬虫系统,它支持多种数据库、任务监控、项目管理、结果查看、URL去重等强大的功能。安装pip3inst...
- 「机器学习」神经网络的激活函数、并通过python实现激活函数
-
神经网络的激活函数、并通过python实现whatis激活函数感知机的网络结构如下:左图中,偏置b没有被画出来,如果要表示出b,可以像右图那样做。用数学式来表示感知机:上面这个数学式子可以被改写:...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- ps图案在哪里 (33)
- super().__init__ (33)
- python 获取日期 (34)
- 0xa (36)
- super().__init__()详解 (33)
- python安装包在哪里找 (33)
- linux查看python版本信息 (35)
- python怎么改成中文 (35)
- php文件怎么在浏览器运行 (33)
- eval在python中的意思 (33)
- python安装opencv库 (35)
- python div (34)
- sticky css (33)
- python中random.randint()函数 (34)
- python去掉字符串中的指定字符 (33)
- python入门经典100题 (34)
- anaconda安装路径 (34)
- yield和return的区别 (33)
- 1到10的阶乘之和是多少 (35)
- python安装sklearn库 (33)
- dom和bom区别 (33)
- js 替换指定位置的字符 (33)
- python判断元素是否存在 (33)
- sorted key (33)
- shutil.copy() (33)