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让你的 Python 代码优雅又地道

pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。...有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。...d = defaultdict(int) for color in colors: d[color] += 1 用字典分组 — 第I部分和第II部分 names = ['raymond', 'rachel...用namedtuple提高多个返回值的可读性 # 老的testmod返回值 doctest.testmod() # (0, 4) # 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。...两个冲突的原则： 一行不要有太多逻辑 不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则： 一行代码的逻辑等价于一句自然语言 列表解析和生成器 result = [] for i in range(

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如何写出优雅又地道的Python代码？

pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。...有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。...d = defaultdict(int) for color in colors: d[color] += 1 用字典分组 — 第I部分和第II部分 names = ['raymond', 'rachel...用namedtuple提高多个返回值的可读性 # 老的testmod返回值 doctest.testmod() # (0, 4) # 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。...两个冲突的原则： 一行不要有太多逻辑 不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则： 一行代码的逻辑等价于一句自然语言 列表解析和生成器 result = [] for i in range(

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让你的 Python 代码优雅又地道

pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。...有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。...d = defaultdict(int) for color in colors:     d[color] += 1 用字典分组 — 第I部分和第II部分 names = ['raymond', 'rachel...用namedtuple提高多个返回值的可读性 # 老的testmod返回值 doctest.testmod() # (0, 4) # 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。...supportLists]· [endif]不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则： [if !

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让你的 Python 代码优雅又地道

pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。...有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。...d = defaultdict(int) for color in colors: d[color] += 1 用字典分组 — 第I部分和第II部分 names = ['raymond', 'rachel...用namedtuple提高多个返回值的可读性 # 老的testmod返回值 doctest.testmod() # (0, 4) # 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。...两个冲突的原则： 一行不要有太多逻辑 不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则： 一行代码的逻辑等价于一句自然语言 列表解析和生成器 result = [] for i in range(

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让你的 Python 代码优雅又地道

pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。...有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。...d=defaultdict(int)forcolorincolors:d[color]+=1 用字典分组 — 第I部分和第II部分 names=['raymond','rachel','matthew'...用namedtuple提高多个返回值的可读性 # 老的testmod返回值doctest.testmod()# (0, 4)# 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。...两个冲突的原则： 一行不要有太多逻辑 不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则： 一行代码的逻辑等价于一句自然语言 列表解析和生成器 result=[]foriinrange(10):s=

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对比几段代码，看看你是 Python 菜鸟还是老鸟（另有福利）

）用法还可以实现多个返回值的函数。...7、判断一个值是否为True、是否为空列表、是否是None，普通写法： if x == True: pass if len(y) == 0: pass if z == None:...pass pythonic 写法： if x: pass if not y: pass if z is None: pass 8、根据键名获取字典中对应的值，普通写法： value...于是你不得不增加更多的判断。 pythonic 写法： value = dct.get(key, 0) 改用 get 方法，不存在时会得到 None，或者指定的默认值（这里是 0）。...最后，留2个小作业，也是我标题上提到的“福利”： 判断一个列表 A 是否为另一个列表 B 的“子集”，也就是列表 A 中的元素是否都在列表 B 中。 计算 1 加到 100 的和。

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Python 进阶指南（编程轻松进阶）：六、编写 Python 风格的代码

例如，您需要'Zophie\'s chair'中的\,因此 Python 将第二个引号解释为字符串的一部分，而不是标记字符串结尾的符号。...如果是，方法调用返回'cats'键的值。如果没有，它将返回第二个参数0。使用get()方法为不存在的键指定默认值比使用if-else语句更短，可读性更好。...条件表达式：Python 的“丑陋”三元运算符 三元运算符（正式名称为条件表达式，有时在 Python 中称为三元选择表达式）根据条件将表达式计算为两个值之一。...您可以在一行代码中将多个变量设置为相同的值： >>> # Pythonic Example >>> spam = eggs = bacon = 'string' >>> print(spam, eggs...相反，您可以将多个值放入一个元组中，并使用in运算符检查该元组中是否存在变量值，如下例所示： >>> # Pythonic Example >>> spam = 'cat' >>> spam in ('

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用这10个小技巧加速Python编程

编码很有趣，而Python编码更有趣，因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是，大多数时候都有一些首选的实现方法，有些人将其称为Pythonic。...如果有意尝试使用Pythonic编码，那么这些技术将很快成为我们工具包的一部分，并且我们会发现在项目中使用它们变得越来越自然。因此，让我们探索其中的一些简单技巧。...但是，我们必须编写成对的引号将每个字符串括起来，这对于“懒惰”的人来说有点繁琐。因此，我更喜欢利用字符串的split()方法来创建字符串列表，如下面的代码片段所示。...，并根据字符串创建字符串列表。...取而代之的是，技巧是取反分数，因此，当您按默认的升序排序时，由于这些值的取反，分数将反向排序。但是，此方法有一个警告，因为取反只能用于数字值，而不能用于字符串。

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如何让pandas根据指定列的指进行partition

将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。...不断将原有数据放入其中，然后到时候直接遍历keys，根据两个list构建pd，排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...groupby 同样是上面那个问题，有人提到可以使用groupby方法。groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。...df.groupby('ColumnName')可以进行遍历，结果是一个(name,subDF)的二元组，name为分组的元素名称，subDF为分组后的DataFrame 对df.groupby('ColumnName

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让你的Python代码更加Pythonic

这就是著名的“python之禅”，简言之，就是要写符合pythonic的代码，简洁、优雅、可读性强。 下面选取了一些常见的Python规范和代码风格，大家可以进行参考和学习。...可以将一个可迭代的（Iterable）对象（列表、字符串等）组成一个索引序列，可以同时获得索引和值。...解压列表/元组的元素，赋值给不同的变量 a, b, c = [1,2,3] print(a, b, c) 输出：1 2 3 函数中的解包操作 在函数调用中，* 能够将元组或列表解包成不同的参数。...) 函数是 Python 内置函数，它可以将多个序列（列表、元组、字典、集合、字符串等）中对应位置的元素重新组合，生成一个个新的元组。...常见的真值为False的情况： 常量：None and False.

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相见恨晚的 Python 内置库：itertools

来源 : 忆先 01 前言 很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic，一来更符合规范且容易阅读，二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。...3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。...itertools.accumulate(range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45] itertools.chain 连接多个列表或者迭代器...按照分组函数的值对元素进行分组 >>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x  8)                                                                                                ...0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)] itertools.product产生多个列表和迭代器的

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

对于那些写Pythonic风格的人来说，这个设计看起来很自然。然而，这个循环将会严重影响效率。原因有几个： 首先，它需要初始化一个将记录输出的列表。...这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。 .itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...bin列表应用分组。

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让你的Python代码更加pythonic

何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等。 我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。...所以很python可以理解为：只有python能做到的，区别于其他语言的写法，其实就是python的惯用和特有写法。 置换两个变量的值。...相比于NP，P的写法简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高，代码越少也就越不容易出错。我认为好的程序员在写代码时，应该追求代码的正确性，简洁性和可读性，这恰恰就是pythonic的精神所在。...(key,default)方法用于获取字典中key的值，若不存在该key，则将key赋默认值default。...for i in xrange(len(array)): print i, array[i] #0 1 #1 2 #2 3 #3 4 #4 5 使用enumerate可以一次性将索引和值取出

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手把手教你学会Python函数式编程

例如，假设你最初将A设置为5，然后更改A的值。这时在变量内部值的意义上，你改变了A的状态。 在函数式范式中，你不用告诉计算机做什么而是告诉他这个东西是什么。...魔术方法就像是一个API，可以帮助你的对象变得更加Pythonic。...一等公民被定义为具有以下一个或多个特征： 在运行时创建 在数据结构中分配变量或元素 作为函数的参数传递 作为函数的结果返回 Python中的所有函数都可以用作高阶函数。...这打破了Python之禅的一个规则，因此函数式编程的这些部分不被视为“pythonic”。 另一个话题是Lambda。在Python中，lambda函数是一个普通函数。 Lambda是语法糖。...根据你是否为dict提供值，它会知道你是在写dict推导还是set推导。 总结 函数式编程美观而纯粹。函数式代码可以很干净，但也可能很乱。一些Python程序员不喜欢Python中的函数式编程。

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