Python 30秒就能学会的漂亮短代码

今天给大家带来一些30秒就能学会的代码片段，这些代码潜力无限，蕴含了丰富的python编程思维，应用领域非常广泛，而且学起来非常简单。

1."二维列表"

解读：根据给定的长和宽，以及初始值，返回一个二维列表。

definitialize_2d_list(w, h, val=None):return[[val forx inrange(w)] fory inrange(h)]

例：

>>> initialize_2d_list(2,2)[[None, None], [None, None]]>>> initialize_2d_list(2,2,0)[[0, 0], [0, 0]]

2.函数切割数组

解读：使用一个函数应用到一个数组的每个元素上，使得这个数组被切割成两个部分。如果说，函数应用到元素上返回的值为True，则该元素被切割到第一部分，否则分为第二部分。

defbifurcate_by(lst, fn):return[[x forx inlst iffn(x)],[x forx inlst ifnotfn(x)]]

例：

>>> bifurcate_by(["beep", "boop", "foo", "bar"], lambdax: x[0] == "b") [["beep", "boop", "bar"], ["foo"]]

3."交集点"

解读：两个数组在被一个函数应用后，从第一个数组中提取出共有的元素的原元素组成一个新的数组。

defintersection_by(a, b, fn):_b = set(map(fn, b))return[item foritem ina iffn(item) in_b]

例：

>>> from math import floor>>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor)[2.1]

4.最大值下标

解读：返回数组中最大值的下标。

defmax_element_index(arr):returnarr.index(max(arr))

例：

>>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0])4

5.数组对称差

解读：找出两个数组中不同的元素，并合成为一个新的数组。

defsymmetric_difference(a, b):_a, _b = set(a), set(b)return[item foritem ina ifitem notin_b] + [item foritem inb ifitem notin_a]

例：

>>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4])[3, 4]

6."夹数"

解读：如果 num 落在一段数字范围内，则返回num，否则返回离这个范围最近的边界：

defclamp_number(num,a,b):returnmax(min(num, max(a,b)),min(a,b))

例：

>> clamp_number(2,3,10)3>> clamp_number(7,3,10)7>> clamp_number(124,3,10)10

7.键值映射

解读：使用对象的键重新创建对象，并运行函数为每个对象的键创建值。使用dict.keys()遍历对象的键， 通过函数生成一个新的值。

defmap_values(obj, fn):ret = {}forkey inobj.keys():ret[key] = fn(obj[key])returnret

例：

>>> users = {... "fred": { "user": "fred", "age": 40},... "pebbles": { "user": "pebbles", "age": 1}... }>>> map_values(users, lambdau : u["age"]){"fred": 40, "pebbles": 1}>>> map_values(users, lambdau : u["age"]+1){"fred": 41, "pebbles": 2}

8.大小写转换

解读：将英文单词的首字母大写改为小写。upper_rest参数：设定是否将除首字母外的其他字母大小写转换。

defdecapitalize(s, upper_rest=False):returns[:1].lower() + (s[1:].upper() ifupper_rest elses[1:])

例：

>>> decapitalize("FooBar")"fooBar">>> decapitalize("FooBar", True)"fOOBAR"

9.同键求和

解读：对列表中的各个字典里相同键值的对象求和。

defsum_by(lst, fn):returnsum(map(fn,lst))

例：

>>> sum_by([{ "n": 4}, { "n": 2}, { "n": 8}], lambdav : v["n"])14

10.一行代码求出现次数

解读：求出列表中某个数出现的次数和。

defcount_occurrences(lst, val):returnlen([x forx inlst ifx == val andtype(x) == type(val)])

例：

>>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1)3

11.数组再分组

对一个列表根据所需要的大小进行细分：

效果如下：

chunk([1,2,3,4,5],2)# [[1,2],[3,4],5]

return中，map的第二个参数是一个列表，map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数的 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

12.数字转数组

同样是一则关于map的应用，将整形数字拆分到数组中：

defdigitize(n):returnlist(map(int, str(n)))

效果如下：

digitize(123)# [1, 2, 3]

它将整形数字n转化为字符串后，还自动对该字符串进行了序列化分割，最后将元素应用到map的第一个参数中，转化为整形后返回。

13.非递归斐波那契

还记得菲波那切数列吗，前两个数的和为第三个数的值，如0、1、1、2、3、5、8、13....

如果使用递归来实现这个算法，效率非常低下，我们使用非递归的方式实现：

效果如下：

fibonacci(7)# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]

这样看是很简单，但是思维要绕的过来哦。

14.下划线化字符串

批量统一变量名称或者字符串格式。

效果如下：

snake("camelCase")# "camel_case"snake("some text")# "some_text"snake("some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens")# "some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens"snake("AllThe-small Things")# "all_the_small_things"

re.sub用于替换字符串中的匹配项。这里其实是一个“套娃”用法，一开始可能不太好理解，需要慢慢理解。

第一个替换，是将s字符串中，使用" "替换"-"。

第二个替换，是针对第一个替换后的字符串，对符合"([A-Z]+)"正则表达式的字符区段（全大写的单词）用r" \1"替换，也就是用空格区分开每一个单词。

第三个替换，是对第二个替换后的字符串，对符合"([A-Z][a-z]+)"正则表达式的字符区段（也就是首字母大写，其他字母小写的词语）用r" \1"替换，也是将单词用空格分隔开。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。

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