告別枯燥，60秒學會一個Python小例子。奔著此出發點，我在過去1個月，將平時經常使用的代碼段換為小例子，分享出來後受到大家的喜歡。 一、基本操作 。 1 鏈式比較 i = 3 print(1 < i < 3) # False print(1 < i <= 3) # True 2 不用else和i ...
告別枯燥，60秒學會一個Python小例子。奔著此出發點，我在過去1個月，將平時經常使用的代碼段換為小例子，分享出來後受到大家的喜歡。
一、基本操作
。
1 鏈式比較
i = 3
print(1 < i < 3) # False
print(1 < i <= 3) # True
2 不用else和if實現計算器
from operator import *
def calculator(a, b, k):
return {
'+': add,
'-': sub,
'*': mul,
'/': truediv,
'**': pow
}[k](a, b)
calculator(1, 2, '+') # 3
calculator(3, 4, '**') # 81
3 函數鏈
from operator import (add, sub)
def add_or_sub(a, b, oper):
return (add if oper == '+' else sub)(a, b)
add_or_sub(1, 2, '-') # -1
4 求字元串的位元組長度
def str_byte_len(mystr):
return (len(mystr.encode('utf-8')))
str_byte_len('i love python') # 13(個位元組)
str_byte_len('字元') # 6(個位元組)
5 尋找第n次出現位置
def search_n(s, c, n):
size = 0
for i, x in enumerate(s):
if x == c:
size += 1
if size == n:
return i
return -1
print(search_n("fdasadfadf", "a", 3))# 結果為7，正確
print(search_n("fdasadfadf", "a", 30))# 結果為-1，正確
6 去掉最高最低求平均
def score_mean(lst):
lst.sort()
lst2=lst[1:(len(lst)-1)]
return round((sum(lst2)/len(lst2)),2)
score_mean([9.1, 9.0,8.1, 9.7, 19,8.2, 8.6,9.8]) # 9.07
7 交換元素
def swap(a, b):
return b, a
swap(1, 0) # (0,1)
二、基礎演算法
1 二分搜索
def binarySearch(arr, left, right, x):
while left <= right:
mid = int(left + (right - left) / 2); # 找到中間位置。求中點寫成(left+right)/2更容易溢出，所以不建議這樣寫
# 檢查x是否出現在位置mid
if arr[mid] == x:
print('found %d 在索引位置%d 處' %(x,mid))
return mid
# 假如x更大，則不可能出現在左半部分
elif arr[mid] < x:
left = mid + 1 #搜索區間變為[mid+1,right]
print('區間縮小為[%d,%d]' %(mid+1,right))
elif x<arr[mid]:
right = mid - 1 #搜索區間變為[left,mid-1]
print('區間縮小為[%d,%d]' %(left,mid-1))
return -1
2 距離矩陣
x,y = mgrid[0:5,0:5]
list(map(lambda xe,ye: [(ex,ey) for ex, ey in zip(xe, ye)], x,y))
[[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4)],
[(1, 0), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4)],
[(2, 0), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4)],
[(3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4)],
[(4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 4)]]
三、列表
1 列印乘法表
for i in range(1,10):
for j in range(1,i+1):
print('{0}*{1}={2}'.format(j,i,j*i),end="\t")
print()
結果：
1*1=1
1*2=2 2*2=4
1*3=3 2*3=6 3*3=9
1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16
1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25
1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36
1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49
1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64
1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
2 嵌套數組完全展開
from collections.abc import *
def flatten(input_arr, output_arr=None):
if output_arr is None:
output_arr = []
for ele in input_arr:
if isinstance(ele, Iterable): # 判斷ele是否可迭代
flatten(ele, output_arr) # 尾數遞歸
else:
output_arr.append(ele) # 產生結果
return output_arr
flatten([[1,2,3],[4,5]], [6,7]) # [6, 7, 1, 2, 3, 4, 5]
3 將list等分為子組
from math import ceil
def divide(lst, size):
if size <= 0:
return [lst]
return [lst[i * size:(i+1)*size] for i in range(0, ceil(len(lst) / size))]
r = divide([1, 3, 5, 7, 9], 2) # [[1, 3], [5, 7], [9]]
4 生成fibonacci序列前n項
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return [1]
fib = [1, 1]
while len(fib) < n:
fib.append(fib[len(fib) - 1] + fib[len(fib) - 2])
return fib
fibonacci(5) # [1, 1, 2, 3, 5]
5 過濾掉各種空值
def filter_false(lst):
return list(filter(bool, lst))
filter_false([None, 0, False, '', [], 'ok', [1, 2]])# ['ok', [1, 2]]
6 返回列表頭元素
def head(lst):
return lst[0] if len(lst) > 0 else None
head([]) # None
head([3, 4, 1]) # 3
7 返回列表尾元素
def tail(lst):
return lst[-1] if len(lst) > 0 else None
print(tail([])) # None
print(tail([3, 4, 1])) # 1
8 對象轉換為可迭代類型
from collections.abc import Iterable
def cast_iterable(val):
return val if isinstance(val, Iterable) else [val]
cast_iterable('foo')# foo
cast_iterable(12)# [12]
cast_iterable({'foo': 12})# {'foo': 12}
9 求更長列表
def max_length(*lst):
return max(*lst, key=lambda v: len(v))
r = max_length([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8])# [4, 5, 6, 7]
10 出現最多元素
def max_frequency(lst):
return max(lst, default='列表為空', key=lambda v: lst.count(v))
lst = [1, 3, 3, 2, 1, 1, 2]
max_frequency(lst) # 1
11 求多個列表的最大值
def max_lists(*lst):
return max(max(*lst, key=lambda v: max(v)))
max_lists([1, 2, 3], [6, 7, 8], [4, 5]) # 8
12 求多個列表的最小值
def min_lists(*lst):
return min(min(*lst, key=lambda v: max(v)))
min_lists([1, 2, 3], [6, 7, 8], [4, 5]) # 1
13 檢查list是否有重覆元素
def has_duplicates(lst):
return len(lst) == len(set(lst))
x = [1, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
has_duplicates(x) # False
has_duplicates(y) # True
14 求列表中所有重覆元素
from collections import Counter
def find_all_duplicates(lst):
c = Counter(lst)
return list(filter(lambda k: c[k] > 1, c))
find_all_duplicates([1, 2, 2, 3, 3, 3]) # [2,3]
15 列表反轉
def reverse(lst):
return lst[::-1]
reverse([1, -2, 3, 4, 1, 2])# [2, 1, 4, 3, -2, 1]
16 浮點數等差數列
def rang(start, stop, n):
start,stop,n = float('%.2f' % start), float('%.2f' % stop),int('%.d' % n)
step = (stop-start)/n
lst = [start]
while n > 0:
start,n = start+step,n-1
lst.append(round((start), 2))
return lst
rang(1, 8, 10) # [1.0, 1.7, 2.4, 3.1, 3.8, 4.5, 5.2, 5.9, 6.6, 7.3, 8.0]
四、字典
1 字典值最大的鍵值對列表
def max_pairs(dic):
if len(dic) == 0:
return dic
max_val = max(map(lambda v: v[1], dic.items()))
return [item for item in dic.items() if item[1] == max_val]
max_pairs({'a': -10, 'b': 5, 'c': 3, 'd': 5})# [('b', 5), ('d', 5)]
2 字典值最小的鍵值對列表
def min_pairs(dic):
if len(dic) == 0:
return []
min_val = min(map(lambda v: v[1], dic.items()))
return [item for item in dic.items() if item[1] == min_val]
min_pairs({}) # []
r = min_pairs({'a': -10, 'b': 5, 'c': 3, 'd': 5})
print(r) # [('b', 5), ('d', 5)]
3 合併兩個字典
def merge_dict2(dic1, dic2):
return {**dic1, **dic2} # python3.5後支持的一行代碼實現合併字典
merge_dict({'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3}) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
4 求字典前n個最大值
from heapq import nlargest
# 返回字典d前n個最大值對應的鍵
def topn_dict(d, n):
return nlargest(n, d, key=lambda k: d[k])
topn_dict({'a': 10, 'b': 8, 'c': 9, 'd': 10}, 3) # ['a', 'd', 'c']
5 求最小鍵值對
d={'a':-10,'b':5, 'c':3,'d':5}
min(d.items(),key=lambda x:x[1]) #('a', -10)
五、集合
1 互為變位詞
from collections import Counter
# 檢查兩個字元串是否 相同字母異序詞，簡稱：互為變位詞
def anagram(str1, str2):
return Counter(str1) == Counter(str2)
anagram('eleven+two', 'twelve+one') # True 這是一對神器的變位詞
anagram('eleven', 'twelve') # False
六、文件操作
1 查找指定文件格式文件
import os
def find_file(work_dir,extension='jpg'):
lst = []
for filename in os.listdir(work_dir):
print(filename)
splits = os.path.splitext(filename)
ext = splits[1] # 拿到擴展名
if ext == '.'+extension:
lst.append(filename)
return lst
find_file('.','md') # 返回所有目錄下的md文件
七、正則和爬蟲
1 爬取天氣數據並解析溫度值
素材來自朋友袁紹
import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
import re
url = 'http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml#input'
with requests.get(url) as res:
content = res.content
html = etree.HTML(content)
通過lxml模塊提取值，lxml比beautifulsoup解析在某些場合更高效
location = html.xpath('//*[@id="around"]//a[@target="_blank"]/span/text()')
temperature = html.xpath('//*[@id="around"]/div/ul/li/a/i/text()')
