必見の Python 言語の機能とスキル 30 選 (3)

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しました。 「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、それらの多くは私と同じように非常に役立つことに気づくでしょう。

それぞれの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、例を読んでもまだよくわからない場合は、タイトルから Google を通じて詳細な内容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.nsm

allest)

>>> 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]):

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

...

print

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

...

0000

0001

0010

0011

0100 0101

0110

0111

1000

1001

1010

1011

1100

1101

1110

1111

1.32 の組み合わせと置き換え組み合わせ (itertools.combinations と itertools.combinations_with_replacement)

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

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

245

345

>> > for c in itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):

... print ''.join(str (x は c の x)

...

11

12

13

22

23

33

1.33 並べ替え(itertools.permutations)

>> gt;> in itertools.permutations([1, 2, 3, 4]):

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

...

1234

1243

1324

1342

1423

1432

2134

2143

2314

2341

2413

2431

3124

3142

3214

3241

3412

3421

4123

4132

4213

4231

4312

4321

1.34 リンクされた反復(itertools.chain)

>>> a = [1, 2, 3, 4]

>>> for 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))

... サブセットを印刷

...

()

(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)

> >> オペレーターから itemgetter をインポート

>>>

>>> infile として open('contactlenses.csv', 'r') を使用:

... data = [line.strip().split(',') for line in file]

...

> >>データ = データ[1:]

>>> def print_data(rows):

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

。 ..

>>> print_data(data)

若い 近視 私オペ いいえ 普通 柔らかい

若い 近視 はい減りました なし

若い 近視 はい 難しい

よウン ハイパーメトロピー いいえ普通 柔らかい

若いはい 減少しました なし

若い ハイパーメトロピー はい 普通 難しい

老視前 近視 なし 軽減された なし

老視前 近視いいえなし

老眼前 近視 はい 普通 難しい

老視前老眼 遠視 いいえ なし

老視前 遠視 いいえ正常 ソフト

老視前 遠視 はい 軽減 なし

斜視 遠視 はい 正常 なし

老眼 近視 いいえ 軽減されました なし

老眼 近視いいえ 正常 なし

老視 近視 はい 軽減なし

老視症 近視 はい 難度

老眼症遠視 いいえ なし正常 柔らかい

老眼 遠視 はい 軽減されました なし

老眼 遠視 はい 正常 なし

>>> data.sort(key=itemgetter(-1))

>>>値の場合、 itertools.groupby(data, lambda r: r[-1]) のグループ:

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

... print 'Group: ' + 値

... print_data(グループ)

...

-----------

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 難しい

老視前 近視 はい ハード

老眼 はい正常 難しい

----------

グループ: なし

若い 近視 なし軽減されました なし

若い 近視 はい 軽減されました なし

若い ハイパーメトロープいいえ 減少しました なし

若い ハイパーメトロープ はい 減少しましたなし

老視前 近視 なし 軽減された なし

老視前 近視はい 軽減されました なし

老眼前症 いいえ 軽減されましたなし

老視前 軽減 なし

老視前 はい正常 なし

老眼 近視 なし 軽減なし

老眼 近視 いいえ 正常 なし

老眼 近視はい 軽減されました なし

老視症 遠視 いいえ 軽減されましたなし

老視症 遠視 はい 軽減されました なし

老視症比喩 はい 普通 なし

-----------

グループ: ソフト

若い 近視 いいえ 普通 ソフト

若い遠視 いいえ

老視前 近視 いいえ普通 ソフト

老視前 遠視 なし 普通 ソフト

老視ハイパーメトロロープ いいえ 普通 ソフト

以上が必見の Python 言語の機能とスキル 30 選 (3)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。