摘要:在长数据结构(字典、列表)中,需要进行查询和过滤。Python以其简单和效率而闻名,因为语法非常简单,并且有许多强大的数据结构构建在其中,例如,我们可以使用演绎列表生成许多简洁的代码。

其实,python很容易掌握,我们通常需要养成记录的习惯,好的代码要记录,学会总结,很快就融会贯通!以下是行家分享的6个高效万用代码,收藏好,不谢!

1.简洁的表达式


Python以其简单和效率而闻名,因为语法非常简单,并且有许多强大的数据结构构建在其中,例如,我们可以使用演绎列表生成许多简洁的代码。比如我们可以用if else组合,本来需要2-3行代码写的,一行搞定!

2.排序


忽略一条线的想法,“在某些地方有一条河流和湖泊”,然后数据结构如数组必须涉及排序,取最大值,取最小值。这个heapq库非常有用,特别是我们正在取的一些头部数据的列表,比如最大的少数,最小的少数经常使用,非常实用的移动!甚至不说,只是退一步!

3.查询

要记住哦排序和查询是好朋友。在长数据结构(字典、列表)中,需要进行查询和过滤。有时,我们需要从一个长列表中找到某种元素。怎么办?很简单。使用高级功能过滤器。

1).用lambda配合filter过滤

lambda是一个非常简洁的函数表达方式,短小精悍,加上配合filter一起使用,非常漂亮。例如,通过字符串中的内置函数启动,可以非常方便地过滤出列表中所需的数据!(Python3稍微改一下再filter之外再加一个list,不然生成的是迭代器地址)

注释:规则是一种非常好的过滤方法,有时好的规则顶几十行代码,精通定期数据分析,数据清理是一项必要的技能!

4.碾平list

有时,我们会遇到复杂的数据结构,如列表中的列表、嵌套层,非常麻烦。


这是用递归来解决的,这个想法很简单明了,但递归必须要有出口,设计时要注意。

5.带条件的推导列表

推导列表应该是我最喜欢的一种热方法。它的进化有很多诀窍。这些是很常见的。读几次,记住它!


06.漂亮的添加字典的方法

设计数据结构时需要字典!很多时候我们会用带下面的字典更新的方法,当然更好的是collections模块里面的defaultdict!


dictupdate还是比较平易近人的,这个dict(dict,**options)用法我第一次看到的时候也是楞了一些,什么鬼,现在见多了,也就习惯了!

Python有大量的Rubik多维数据集和内置函数,它们有很多技巧,而且对于不同的应用程序场景也有一些简单的用途。

Python就是这么有趣好玩,持续关注我吧

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