Python: 早点知道这些就不会这样了

现在在Python 2的代码中都用import from future来导入Python 3的输出和除法。现在用到的几乎所有库都支持Python 3,因此会很快迁移到Python 3中。

mynumber = 5

print "Python 2:"
print "The number is %d" % (mynumber)
print mynumber / 2,
print mynumber // 2

from __future__ import print_function
from __future__ import division

print("nPython 3:")
print("The number is {}".format(mynumber))
print(mynumber / 2, end=" ")
print(mynumber // 2)

输出:
Python 2:
The number is 5
2 2

Python 3:
The number is 5
2.5 2

enumerate(list)

很明显,迭代列表时,应该同时迭代其中的元素及其索引,但在很长一段时间内,我都尴尬的使用计数变量或切片。

mylist = ["It"s", "only", "a", "model"]

for index, item in enumerate(mylist):
    print(index, item)

输出:
0 It"s
1 only
2 a
3 model

链式比较操作符

由于我以前使用的是静态语言(在这些语言中该用法有二义性),从来没有将两个比较操作符放在一个表达式中。在许多语言中,4 > 3 > 2会返回False,因为4 > 3的结果是布尔值,而True > 2将得出False。

mynumber = 3

if 4 > mynumber > 2:
    print("Chained comparison operators work! n" * 3)

输出:
Chained comparison operators work!
Chained comparison operators work!
Chained comparison operators work!

collections.Counter

Python的集合库看上去是最好的。在计算需要集合中元素的个数时,StackOverflow找到的答案是创建有序字典,但我坚持使用一个代码片段来创建字典,计算结果中元素出现的频率。直到有一天,我发现可以用collections.deque。

from collections import Counter
from random import randrange
import pprint

mycounter = Counter()

for i in range(100):
    random_number = randrange(10)
    mycounter[random_number] += 1

for i in range(10):
    print(i, mycounter[i])

输出:
0 10
1 10
2 13
3 6
4 6
5 11
6 10
7 14
8 12
9 8

字典推导

Python开发者的一个重要标志就是理解列表推导,但最终我发现字典推导也很有用,特别是在交换字典的键和值的时候。

my_phrase = ["No", "one", "expects", "the", "Spanish", "Inquisition"]
my_dict = {key: value for value, key in enumerate(my_phrase)}
print(my_dict)
reversed_dict = {value: key for key, value in my_dict.items()}
print(reversed_dict)

输出:
{"Inquisition": 5, "No": 0, "expects": 2, "one": 1, "Spanish": 4, "the": 3}
{0: "No", 1: "one", 2: "expects", 3: "the", 4: "Spanish", 5: "Inquisition"}

用subprocess执行shell命令

import subprocess
output = subprocess.check_output("dir", shell=True)
print(output)

注意,用os库完成这个特定命令比用subprocess更好。我只想有一个大家都熟悉的命令。同时,一般来说,在subprocess中使用shell=True参数是非常糟糕的主意,在这里使用这个参数仅仅是为了能在一个IPython notebook单元中放置命令的输出。不要自己使用这个参数!下面是用os模块执行shell命令

import os
os.system("dir")

注意,这里的dir命令会立刻在shell中输出,不能够保存到文件(变量)中,如果想要保存到变量中,可以使用popen:

import os
output = os.popen("dir")
print output.read()

字典的.get()和.iteritems()方法

字典的get()方法可以设置默认值,当用get()查找的键不存在时,返回方法中的默认值参数是很有用的。与列表中的enumerate()相同,可以用键值元组迭代字典中的元素。

my_dict = {‘name’: ‘Lancelot’, ‘quest’: ‘Holy Grail’, ‘favourite_color’: ‘blue’}

print(my_dict.get("airspeed velocity of an unladen swallow", "African or European?n"))

for key, value in my_dict.iteritems():
    print(key, value, sep=": ")

输出:

African or European?

quest: Holy Grail
name: Lancelot
favourite_color: blue

如果要用for迭代输出字典,就要用到字典的iteritems()方法,这个方法在python3.x中已经废除了,取代的是items()方法,items()方法在python2.x中也存在

用于交换元素的元组解包

在VB中,每当需要交换两个变量时,都要用要一个愚蠢的临时变量:c = a; a = b; b = c

a = "Spam"
b = "Eggs"

print(a, b)

a, b = b, a
print(a, b)

输出:
Spam Eggs
Eggs Spam

内省工具Introspection tools

我知道dir()方法,我本以为help()方法和IPython中的?魔法命令是一样的,但help()的功能更强大。

my_dict = {"That": "an ex-parrot!"}

help(my_dict)

输出:

Help on dict object:

class dict(object)
 | dict() -> new empty dictionary
 | dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object"s
 | (key, value) pairs
 | dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
 | d = {}
 | for k, v in iterable:
 | d[k] = v
 | dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
 | in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)
 |
 | Methods defined here:
 |
 | __cmp__(...)
 | x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
 |
 | __contains__(...)
 | D.__contains__(k) -> True if D has a key k, else False
 |
 | __delitem__(...)
 | x.__delitem__(y) <==> del x[y]
 |
 | __eq__(...)
 | x.__eq__(y) <==> x==y
 |

[TRUNCATED FOR SPACE]

 | 
 | update(...)
 | D.update([E, ]**F) -> None. Update D from dict/iterable E and F.
 | If E present and has a .keys() method, does: for k in E: D[k] = E[k]
 | If E present and lacks .keys() method, does: for (k, v) in E: D[k] = v
 | In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k]
 |
 | values(...)
 | D.values() -> list of D"s values
 |
 | viewitems(...)
 | D.viewitems() -> a set-like object providing a view on D"s items
 |
 | viewkeys(...)
 | D.viewkeys() -> a set-like object providing a view on D"s keys
 |
 | viewvalues(...)
 | D.viewvalues() -> an object providing a view on D"s values
 |
 | ----------------------------------------------------------------------
 | Data and other attributes defined here:
 |
 | __hash__ = None
 |
 | __new__ =
 | T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2016-05-26

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