Python重要的5大功能,​要是能早点了解就好了!

发表于:2020-1-14 09:46  作者:读芯术   来源:读芯术

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  Python作为近几年超级热门的新兴编程语言,其语言功能十分强大的特点,大家有目共睹,想必不用赘述。
  Python功能众多,小芯曾用Python的交互式地图和区块链等功能创建了许许多多的应用程序,令人振奋。
  但也正因其功能繁多,初学者一开始是很难掌握所有功能的。
  即使你是一名从其他语言(比如C语言或MATLAB语言)转换过来的程序员,用更加抽象的Python编写代码对你来说也绝对是一次不同的体验。
  但功能虽多,总有主次之分。
  为了方便大家早点了解Python的一些大功能,小芯特别整理出了其中5大最重要的功能。
  1. 生成器——内存效率
  打算计算大量的结果,但同时又想避免同时分配所有结果所需内存,这时候会使用生成器。换句话说,它们即时生成值,但不会将先前生成的值存储在内存中,因此只需要将其迭代一次。
  生成器常用于读取大型文件或使用关键字yield生成无穷序列。在大多数数据科学项目中,笔者发现它颇有用处。
   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
  2. 虚拟环境——隔离
  若读完本文,只能记住其中一条,那应该是虚拟环境的使用。
  Python的应用程序经常使用很多不同的软件包,而这些软件包由具有复杂依赖关系的开发人员开发。不同的应用程序由一种特定的库设置开发出来,其结果无法由其他版本的库复制。没有一种安装程序可以满足所有应用程序的要求。
   conda create -n venv pippython=3.7  # select python version
  source activate venv
  ...
  source deactivate
  因此,为每个应用程序创建单独的虚拟环境venv至关重要,可以用 pip或conda完成。
  3. 列表推导——紧致码
  很多人认为lambda、map和filter是每个初学者都应该学习的函数。虽然笔者认为这些函数值得关注,但是由于它们缺乏灵活性,大多时候不是特别有用。
  Lambda是将一次性使用的函数生成为一行的方法。若函数被多次调用,性能就会降低。另一方面,map将一种函数应用于列表中的所有元素,而filter则会获取集合中满足用户定义条件的元素子集。
   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)
  4
  # [0, 1,  2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  列表推导是一种简洁灵活的方法,可从其他具有灵活表达式和条件的列表中创建新列表。它由一个带有表达式或函数的方括号构成,只有当元素满足特定条件时,才能应用于列表中的每个元素。它也可以通过嵌套来处理嵌套列表,这比用map和filter要灵活得多。
   # 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]
   4. 列表操作——循环列表
  Python允许在aList[-1]== aList[len(aList)-1]中出现负索引。因此,可以通过调用aList[-2]等其他元素来获取列表中的倒数第二个元素。
  还可以用aList[start:end:step]语法对列表进行切片,该语法包括起始元素,但不包括终止元素。因此,调用aList[2:5]会得到[2, 3, 4]。也可以通过调用aList[::-1]来反转列表,笔者发现这种技巧非常简洁。
  列表也可以解压缩为单独的元素,或者解压缩为元素和子列表,两者混在一起,用星号标出。
   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
  5. 压缩(Zipping)和列举(enumerate) ——for循环
  压缩 (Zip)函数创建了一种迭代程序,该程序可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进行并行分类。用星号即可将其解压缩。
   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)
  乍一看,列举(Enumerate) 可能有点吓人,但是后来就会发现,在很多情况下使用列举都很方便。它是一种经常用于for循环的自动计数器,因此无需在counter = 0 和counter += 1的情况下创建并初始化变量计数器。列举(enumerate) 和压缩(zip)是创建for循环时会用到的两种功能最强大的工具。
   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.
  当然,除了这5种功能,Python还有许许多多其他好用的功能,欢迎大家给小芯留言自己最感兴趣的功能。根据大家的留言,小芯会在下次Python文章中继续为大家介绍更多大家感兴趣的功能~

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