あなたが知らない 30 の Python 言語の機能とコツ

Python を学び始めて以来、私は頻繁に使用する「トリック」のリストを維持することに決めました。 「これはいける！」と思うコードを見つけたら（StackOverflow やオープンソース ソフトウェアなどで）、理解できるまで試してからリストに追加します。 。この投稿はクリーンアップされたリストの一部です。経験豊富な Python プログラマーであれば、すでに知っているものもあれば、まだ知らないものも発見できるかもしれません。あなたが Python を学習している、またはプログラミングを学び始めたばかりの C、C++、または Java プログラマーであれば、私と同じように、それらの多くが非常に役立つことに気づくでしょう。

各トリックや言語の機能は、過剰な説明をせずに例を通してのみ検証できます。例をわかりやすくするように努めましたが、慣れによっては、一部の例はまだ少し複雑に見えるかもしれません。したがって、例を見てよくわからない場合は、タイトルから Google を通じて詳細なコンテンツを取得するのに十分な情報が得られます。

リストは難易度別に並べ替えられており、よく使用される言語の機能とテクニックが先頭にあります。

1.30 最大要素と最小要素 (heapq.nlargest および heapq.nsmallest)

>>> a = [random.randint(0, 100) for __ in xrange(100)]

>>> heapq.nsmallest(5) 、a)

[3, 3, 5, 6, 8]

>>> heapq.nlargest(5, a)

[100, 100, 99, 98, 98]

1.31 デカルト積 (itertools. product)

>>> for p in itertools.product([1, 2, 3], [4, 5]):

(1, 4)

(1, 5)

(2, 4)

(2, 5)

(3, 4)

(3, 5)

>>> for p in itertools.product([0, 1],repeat=4):

... print '.join(str(x) for

0111

1000

1001

1010

1011

1100

1101

1110

1111

1.32 組み合わせと置換 (itertools.combinations および itertools.combinations_with_replacement) )

>>> for c in itertools.combinations([1, 2 , 3, 4, 5], 3):

... print ''.join(str(x) for x in c)

...

123

124

125

134

print ''.join( str(x)for >> for p in itertools .permutations([1, 2, 3, 4]):

... print ''.join(str(x) for x in p)

...

1234

1243

1324

3124

3142

3214

3241

3412

3421

4123

4132

4213

4231

4312

4321

1.34 リンク反復 (itertools.chain)

>>> a = [1, 2, 3 、4]

>>> のp in itertools.chain( itertools.combinations(a, 2), itertools.combinations(a, 3)):

... print p

...

(1, 2)

(1, 3) )

(1, 4)

(2, 3)

(2, 4)

(3, 4)

(1, 2, 3)

(1, 2, 4)

( 1, 3, 4)

(2, 3, 4)

>>> itertools.chain.from_iterable(itertools.combinations(a, n) for n in range(len(a) + 1)) のサブセット用

...サブセットを印刷します

...

()

(1,)

(2,)

(3,)

(4,)

(1, 2)

( 1, 3)

(1, 4)

(2, 3)

(2, 4)

(3, 4)

(1, 2, 3)

(1, 2, 4)

(1, 3 , 4)

(2, 3, 4)

(1, 2, 3, 4)

1.35 指定された値で行をグループ化します (itertools.groupby)

>>> 演算子インポートからitemgetter

>> > import itertools

>>> open('contactlenses.csv', 'r') を infile として使用します:

... data = [line.strip().split(',') for infile の行]

...

>>> data = data[1:]

>>> def print_data(rows):

... print 'n'.join('t'.join( '{:

...

>>> print_data(data)

若い 近視 いいえ なし

若い 近視いいえ 普通 柔らかい

若い 近視 はいなし

若い 近視 はい 普通 難しい

若いハイパーメトロピー いいえ普通 柔らかい

若い ハイパーメトロープ はい 減少しました なし

若い ハイパーメトロープ はい 正常 ハード

老視前 近視 いいえ軽減された なし

老眼前 近視 なし

老視前 近視 なし

老視前 近視はい 正常 ハード

老視前 遠視 いいえ 軽減されたなし

老視前 遠視 いいえ ソフト

老視前 遠視es 軽減 なし

老眼前症 はい 正常 なし

老視 近視 なし 軽減された なし

老視 近視いいえ 通常 なし

presbyopic Myope yes redument none sort(key=itemgetter(-1))

>>> 値については、 itertools.groupby(data, lambda r: r[-1]) でグループ化します:

... print '------ ----'

... print 'グループ: ' + 値

... print_data(group)

...

-----------

グループ: ハード

若い 近視 はい 普通 難しい

若い ハイパーメトロープはい 普通 ハード

老視前 近視 はい 普通ハード

老眼 近視 はい 普通 ハード

-----------

グループ: なし

若い近視 いいえ なし

若い 近視 はい減少しました なし

若い ハイパーメトロープ 減少しました なし

若い遠視 はい 軽減されました なし

老視前 近視 いいえ軽減されました なし

老視前 近視 はい 軽減されました なし

老眼前 遠視 いいえ削減 なし

老視前 遠視 はい 軽減 なし

老視前 遠視 はい正常 なし

老眼 近視 なし なし

老眼 近視 なし

老眼 近視はい 軽減されました なし

老視 遠視 いいえ 軽減されましたなし

老眼 遠視 はい縮小なし

老視前 遠視 いいえ ソフト

老眼視いいえ ノーマル ソフト