人生苦短，我用 Python。
程序员的追求就是不写代码，早日财务自由。不对，一不小心把实话说出来了，应该是将代码写得简洁，优雅。
Python 程序员的追求则是 Pythonic，正好在 Python 这门语言中，「隐藏」了特别多方法，可以使代码变得简洁，优雅，与众不同。
我在这里总结了一些常用操作，特别是关于列表和字典，分享给大家。
这个方法有点意思，无意中发现的。
>>> s = "programming is awesome" >>> print(s.title()) Programming Is Awesome
第一种方式：使用 +。
>>> a + b [1, 2, 3, 4, 5, 6]
第二种方式：使用 extend 关键字。
>>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6]
后两种方式明显更加优雅，推荐使用。需要说明的一点是，如果列表很大的话，+ 会比较慢，使用 extend 更好。
使用 set() 对列表元素进行去重。
>>> a = [1, 2, 3, 4, 2, 3] >>> list(set(a)) [1, 2, 3, 4]
使用 sort() 或内建函数 sorted() 对列表进行排序。它们之间的区别有两点：
# sort() >>> a = [1, 2, 3, 4, 2, 3] >>> a.sort() >>> a [1, 2, 2, 3, 3, 4] >>> >>> a = [1, 2, 3, 4, 2, 3] >>> a.sort(reverse=True) >>> a [4, 3, 3, 2, 2, 1] # sorted() >>> a = [1, 2, 3, 4, 2, 3] >>> sorted(a) [1, 2, 2, 3, 3, 4] >>> a = [1, 2, 3, 4, 2, 3] >>> sorted(a, reverse=True) [4, 3, 3, 2, 2, 1]
使用 enumerate() 函数可以同时输出索引和元素值。
>>> a = ['python', 'go', 'java'] >>> for i, v in enumerate(a): ... print(i, v) # output 0 python 1 go 2 java
使用 max() 函数可以快速查找出一个列表中出现频率最高的某个元素。
>>> a = [1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 4, 2] >>> b = max(set(a), key=a.count) >>> b 4
需要说明的一点是，当列表中有两个元素出现的次数相同时，会返回第一个出现的元素。
>>> a = [1, 2] >>> b = max(set(a), key=a.count) >>> b 1
前面的代码给出了出现最频繁的值。如果想要知道列表中所有元素的出现次数，那么可以使用 collections 模块。
collections 是 Python 中的一个宝藏模块，它提供了很多特性。Counter 方法正好可以完美解决这个需求。
>>> from collections import Counter
>>>
>>> a = [1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 4, 2]
>>> Counter(a)
Counter({4: 4, 2: 2, 3: 2, 1: 1, 5: 1})使用 zip() 函数，可以将两个列表合并成字典。
>>> a = ['one', 'tow', 'three']
>>> b = [1, 2, 3]
>>> dict(zip(a, b))
{'one': 1, 'tow': 2, 'three': 3}求两个列表的交集，并集和差集。
# list_operate.py
def main():
list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [4, 5, 6, 7, 8]
# 求交集的两种方式
res_a = [i for i in list_a if i in list_b]
res_b = list(set(list_a).intersection(set(list_b)))
print(f"res_a is: {res_a}")
print(f"res_b is: {res_b}")
# 求并集
res_c = list(set(list_a).union(set(list_b)))
print(f"res_c is: {res_c}")
# 求差集的两种方式，在B中但不在A中
res_d = [i for i in list_b if i not in list_a]
res_e = list(set(list_b).difference(set(list_a)))
print(f"res_d is: {res_d}")
print(f"res_e is: {res_e}")
if __name__ == '__main__':
main()# 1、创建空字典
a = {}
b = dict()
# 2、有初始值，从输入的便利程度来说，我更喜欢第二种
a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
b = dict(a=1, b=2, c=3)
# 3、key 来自一个列表，而 value 相同, 使用 fromkeys，那是相当的优雅
keys = ['a', 'b', 'c']
value = 100
d = dict.fromkeys(keys, value)
# 4、key 来自一个列表，而 value 也是一个列表，使用 zip
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]
d = dict(zip(keys, values))m = {'a': 1}
n = {'b': 2, 'c': 3}
# 合并，两种方式
# 1、使用 update
m.update(n)
# 2、使用 **
{**m, **n}在 Python2 中判断某个 key 是否存在，可以使用 has_key，但这个方法在 Python3 中已经被移除了。
另一种方法是使用 in 关键字，不仅兼容 Python2 和 Python3，速度还更快，强烈推荐。
d = {'a': 1, 'b': 2}
if 'a' in d:
print('hello')d = {'a': 1, 'b': 2}
# 1、直接用 key 取值，但这种方式不好，如果 key 不存在会报错，推荐使用 get
a = d['a']
# 2、使用 get，如果 key 不存在还可以赋默认值
a = d.get('a')
c = d.get('c', 3)d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
# 遍历 key
for key in d.keys():
pass
# 遍历 value
for value in d.values():
pass
# 遍历 key 和 value
for key, value in d.items():
pass列表推导式和字典推导式是我相当喜欢的功能，简洁高效。map 和 filter 我都已经快不会用了。
l = [1, 2, 3]
{n: n * n for n in l}
{1: 1, 2: 4, 3: 9}d = {'a': 1, 'b': 2, 'e': 9, 'c': 5, 'd': 7}
# 按 key 排序
sorted(d.items(), key=lambda t: t[0])
# 按 key 倒序
sorted(d.items(), key=lambda t: t[0], reverse=True)
# 按 value 排序
sorted(d.items(), key=lambda t: t[1])还有一个需求是我在开发过程经常碰到的，就是有一个列表，列表的元素是字典，然后按字典的 value 对列表进行排序。
l = [{'name': 'a', 'count': 4}, {'name': 'b', 'count': 1}, {'name': 'd', 'count': 2}, {'name': 'c', 'count': 6}]
sorted(l, key=lambda e: e.__getitem__('count'))
# 倒序
sorted(l, key=lambda e: e.__getitem__('count'), reverse=True)以上是我写的 Python 代码，同事都说好的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
