兵贵神速！掌握这10个python技巧，让你代码工作如鱼得水！

　　1000个读者心中有1000个哈姆雷特,要问1000个程序员“什么才是好的语言”,Java、Python、PHP、C++也都有自己的位置。但要问编程语言流行指数非，那真的非Python莫属了。

　　据Stack Overflow数据显示，Python是使用量增长快的编程语言。

　　福布斯发布的一篇报告指出，python的使用量在去年增长了456%。Netfix、IBM以及其它数以百计的公司都在使用python。包括Dropbox也是由python创建的。Dice的研究表明，python是世界上热门的技巧之一，根据编程语言的流行度指数来看，python同时也是受欢迎的编程语言。

　　Python为何有如此大的魅力呢？

　　那是因为，与其它编程语言相比，Python有以下5点优势：

　　1、和主流平台、操作系统兼容。

　　2、包含许多开源框架和工具。

　　3、编码具有可读性和可维护性

　　4、强大的标准库

　　5、标准的测试驱动开发

　　较低的学习门槛和广阔的发展前景使得Python越来越受欢迎。今天，小芯就继续给大家带来有关python非常有用的10个代码小技巧，帮助你完成日常工作，请注意查收和学习哟~

　　图源：Unsplash

　　10个Python小技巧

　　1.用ZIP处理列表

　　假设要合并相同长度的列表并打印结果。同样有一种更通用的方式，即用zip（）函数获得想要的结果，代码如下：

　　countries=['France','Germany','Canada']

　　capitals=['Paris','Berlin','Ottawa']

　　for country,capital in zip(countries,capitals):

　　print(country,capital)#FranceParis

　　GermanyBerlin

　　CanadaOttawa

　　2.使用python collections

　　Python collections是容器数据类型，即列表、集合、元组、字典。Collections模块提供了可以增强代码的高性能数据类型，使工作更加简洁容易。它还提供了许多功能，以下使用Counter()函数进行演示。

　　Counter()函数采用一个可迭代对象（如列表或元组），并返回一个Counter字典。字典的键是迭代器中存在的元素，每个键的值是该元素在迭代器中出现次数的计数。

　　为创建一个Counter对象，将一个迭代的（列表）传递给Counter（）函数，代码如下。

　　fromcollections import Countercount=Counter(['a','b','c','d','b','c','d','b'])

　　print(count)#Counter({'b':3,'c':2,'d':2,'a':1})

　　3.使用itertools

　　Python的itertools模块是用于处理迭代器的工具集合。Itertools包含多种工具，用于生成输入数据的可迭代结果。这里以itertools.combinations()为例。itertools.combinations()用于构建组合。这些是输入量的可能组合项。

　　举一个现实中的例子来阐明以上观点：

　　假设一个锦标赛中有4个队伍，在联赛阶段，每个队伍都要与其他每个队伍进行比赛。任务是列出所有比赛队伍的可能组合。

　　代码如下：

　　importitertools

　　friends=['Team 1','Team 2','Team 3','Team 4']

　　list(itertools.combinations(friends,r=2))#[('Team 1','Team 2'),('Team 1','Team 3'),('Team 1','Team 4'),('Team 2','Team 3'),('Team 2','Team 4'),('Team 3','Team 4')]

　　需要注意的是，值的顺序不重要。因为('Team 1','Team 2')和('Team 2','Team 1')代表同一对，所以输出列表只需包含其中一个。相似的，可以使用itertools.permutations()以及来自该模块的其他函数。如需更完整的参考资料，请查阅此教程。

　　4.从函数中返回多个值

　　Python可从函数调用中返回多个值，这是许多其他流行编程语言所不具备的功能。在这种情况下，返回值应为逗号分隔的值列表，然后python构造一个元组并返回给调用方。代码示例如下：

　　defmultiplication_division(num1,num2):

　　return num1*num2,num1/num2product,division=multiplication_division(15,3)

　　print("Product=",product,"Quotient=",division)#Product=45 Quotient=5.0

　　5.使用列表推导式

　　列表推导式用于从其他可迭代对象中创建新列表。列表推导式返回列表时，由包含表达式的方括号组成，该表达式对于每个元素以及用于循环遍历每个元素的for循环执行。由于对python解释器进行了优化，可以在循环期间发现可预测的模式，因此列表推导速度更快。

　　如下，使用列表推导式计算个整数的平方：

　　m=[x**2 for x in range(5)]

　　print(m)#[0,1,4,9,16]

　　再如，使用列表推导式查找两个列表中的公共数字

　　list_a=[1,2,3,4]

　　list_b=[2,3,4,5]

　　common_num=[a for a in list_a for b in list_b if a==b]

　　print(common_num)#[2,3,4]

　　6.将两个列表转换为一个字典

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　　假设有两个列表，一个列表内容为学生姓名，另一个内容为学生分数。使用zip函数，将这两个列表转换为一个字典，代码如下：

　　students=["Peter","Julia","Alex"]

　　marks=[84,65,77]

　　dictionary=dict(zip(students,marks))

　　print(dictionary)#{'Peter':84,'Julia':65,'Alex':77}

　　7.字符串拼接

　　拼接字符串时可用for循环来逐个添加元素，但这非常低效（特别是当列表很长时）。在python中，字符串是不可变的，因此拼接字符串时，必须将左、右字符串复制到新的字符串中。

　　更好的方法是使用join()函数，如下所示：

　　characters=['p','y','t','h','o','n']

　　word="".join(characters)

　　print(word)#python

　　8.使用sorted()函数

　　在python中使用内置函数sorted()可以轻而易举地对任何序列进行排序，它能完成很多艰难的工作。sorted()可对任何序列（列表、元组）进行排序，并返回已排序的元素列表。如下对数字进行升序排列：

　　sorted([3,5,2,1,4])#[1,2,3,4,5]

　　如下对字符串进行降序排列:

　　sorted(['france','germany','canada','india','china'],reverse=True)#['india','germany','france','china','canada']

　　9.用enumerate()迭代

　　Enumerate（）方法向可迭代对象添加一个计数器，并以枚举对象的形式返回。

　　以下是一个经典的编码方面的面试问题（通常被称为Fizz Buzz问题）。

　　编写一个程序来打印列表中的数字。若数字是3的倍数，输出“fizz”；是5的倍数，输出“buzz”；既是3又是5的倍数，输出“fizzbuzz”。

　　numbers=[30,42,28,50,15]

　　for i,num in enumerate(numbers):

　　if num%3==0 and num%5==0:

　　numbers<i>='fizzbuzz'

　　elif num%3==0:

　　numbers<i>='fizz'

　　elif num%5==0:

　　numbers<i>='buzz'

　　print(numbers)#['fizzbuzz','fizz',28,'buzz','fizzbuzz']

　　10.使用python generators（生成器）

　　generator函数允许创建类似迭代器的函数。他们允许程序员以一种简单的方式创建迭代器。下面通过一个例子来解释这个概念。

　　假设要对从1开始的前100000000个完全平方数求和。

　　看起来很容易对吧。使用列表推导式可以很轻松的做到这一点，但是它的输入量过大。下面为一示例：

　　t1=time.clock()

　　sum([i*i for i in range(1,100000000)])

　　t2=time.clock()

　　time_diff=t2-t1

　　print(f"It took{time_diff}Secs to execute this method")#Ittook 13.197494000000006 Secs to execute this method

　　在增加求和的完全平方数时，由于需要大量计算时间，这种方法并不够灵活。这时python生成器就派上用场了。将方括号替换为圆括号后，列表推导式更改为生成器表达式。现在计算花费的时间：

　　t1=time.clock()

　　sum((i*i for i in range(1,100000000)))

　　t2=time.clock()

　　time_diff=t2-t1

　　print(f"It took{time_diff}Secs to execute this method")#Ittook 9.53867000000001 Secs to execute this method

　　如上，所花费时间已大大减少。输入量越大，减少效果越显著。

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