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社区首页 >专栏 >速查表!Python学习的必备法宝,随查随用

速查表!Python学习的必备法宝,随查随用

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统计学家
发布2020-05-04 14:42:59
4880
发布2020-05-04 14:42:59
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开源最前线(ID:OpenSourceTop) 综合整理 项目地址:https://github.com/gto76/python-cheatsheet

大多数的cheatsheet都是简单的语法规则列表,如果你手头有一份cheatsheet会让你的工作效率大大提升。

近日,有一叫Python-cheatsheet项目在Hacker News、Reddit、Github等网站上成功引起了广大程序员的注意。

Python-cheatsheet是一份超全的Python速查表,最大的特点就是你无需安装和配置,在线就能使用,内容十分全面

目前,python-cheatsheet已经过在Github上获得 12521 个Star,2572 个Fork(Github地址:https://github.com/gto76/python-cheatsheet

清单的开头就对这份内容进行一个梳理,可以看出内容涵盖:容器、类型、语法、系统、数据、库,以及Advanced Python等。你只要点击相关知识点,就会跳转到相关的详情页,下面以Main和List为例

Main

代码语言:javascript
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if __name__ ==  __main__ :     # Runs main() if file wasn t imported.
    main()

List

代码语言:javascript
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<list> = <list>[from_inclusive : to_exclusive : ±step_size]
代码语言:javascript
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<list>.append(<el>)            # Or: <list> += [<el>]
<list>.extend(<collection>)    # Or: <list> += <collection>
代码语言:javascript
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<list>.sort()
<list>.reverse()
<list> = sorted(<collection>)
<iter> = reversed(<list>)
代码语言:javascript
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sum_of_elements  = sum(<collection>)
elementwise_sum  = [sum(pair) for pair in zip(list_a, list_b)]
sorted_by_second = sorted(<collection>, key=lambda el: el[1])
sorted_by_both   = sorted(<collection>, key=lambda el: (el[1], el[0]))
flatter_list     = list(itertools.chain.from_iterable(<list>))
product_of_elems = functools.reduce(lambda out, x: out * x, <collection>)
list_of_chars    = list(<str>)
代码语言:javascript
复制
index = <list>.index(<el>)     # Returns index of first occurrence or raises ValueError.
<list>.insert(index, <el>)     # Inserts item at index and moves the rest to the right.
<el> = <list>.pop([index])     # Removes and returns item at index or from the end.
<list>.remove(<el>)            # Removes first occurrence of item or raises ValueError.
<list>.clear()                 # Removes all items. Also works on dict and set.

整份文档基本都是代码,只有个别内容会添加一些简短的文字说明,对于用法创建者为了减少使用者的负担,只给了最常见的用法,用最简洁的方式给你最需要的用法.

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-04-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 机器学习与统计学 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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