作為一名程序員，除了需要具備解決問題的思路以外，代碼的質(zhì)量和簡(jiǎn)潔性也很關(guān)鍵。因?yàn)閺囊粋€(gè)人的代碼可以直接看出你的基本功。對(duì)于Python而言，這就意味著你需要對(duì)Python的內(nèi)置功能和庫有很深入的了解。

本篇給大家介紹一些很強(qiáng)大的功能，它們能讓面試官眼前一亮，覺得你很高級(jí)，這可以很大程度上給你加分。對(duì)于這些功能，我們從Python內(nèi)置函數(shù)開始，然后是Python對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的天然支持，最后是Python強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫。

選擇正確的內(nèi)置功能

Python有一個(gè)大型標(biāo)準(zhǔn)庫，但只有一個(gè)內(nèi)置函數(shù)的小型庫，這些函數(shù)總是可用的，不需要導(dǎo)入。它們每一個(gè)都值得我們仔細(xì)研究，但是在研究前，我還是給大家一些小的提示，尤其是在其中一些函數(shù)的情況下，可以用什么替代更好。

1. 使用enumerate()而不是range()進(jìn)行迭代

在面試中，這種情況可能比任何其他情況都要多：您有一個(gè)元素列表，您需要遍歷列表，同時(shí)訪問索引和值。

有一個(gè)名為FizzBuzz的經(jīng)典編碼面試問題可以通過迭代索引和值來解決。在FizzBuzz中，你將獲得一個(gè)整數(shù)列表，任務(wù)是執(zhí)行以下操作：

用“fizz”替換所有可被3整除的整數(shù)

用“buzz”替換所有可被5整除的整數(shù)

將所有可被3和5整除的整數(shù)替換為“fizzbuzz”

通常，開發(fā)人員將使用range()解決此問題：

numbers = [45, 22, 14, 65, 97, 72]

for i in range(len(numbers)):

if numbers[i] % 3 == 0 and numbers[i] % 5 == 0:

numbers[i] = 'fizzbuzz'

elif numbers[i] % 3 == 0:

numbers[i] = 'fizz'

elif numbers[i] % 5 == 0:

numbers[i] = 'buzz'

numbers

Out[4]: ['fizzbuzz', 22, 14, 'buzz', 97, 'fizz']

Range允許你通過索引訪問數(shù)字元素，并且對(duì)于某些特殊情況也是一個(gè)很有用的工具。但在這種情況下，我們希望同時(shí)獲取每個(gè)元素的索引和值，更優(yōu)雅的解決方案使用enumerate()：

numbers = [45, 22, 14, 65, 97, 72]

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'

numbers

Out[8]: ['fizzbuzz', 22, 14, 'buzz', 97, 'fizz']

對(duì)于每個(gè)元素，enumerate()返回一個(gè)計(jì)數(shù)器和元素值。計(jì)數(shù)器默認(rèn)為0，也是元素的索引。如果不想在0開始你的計(jì)數(shù)，只需使用可選的start參數(shù)來設(shè)置偏移量：

numbers = [45, 22, 14, 65, 97, 72]

for i, num in enumerate(numbers, start=5):

print(i, num)

5 45

6 22

7 14

8 65

9 97

10 72

通過使用start參數(shù)，我們?cè)L問所有相同的元素，從第一個(gè)索引開始，但現(xiàn)在我們的計(jì)數(shù)從指定的整數(shù)值開始。

2. 使用遞推式構(gòu)造列表而不是map()和filter()

“我認(rèn)為刪除filter()和map()是非常有爭(zhēng)議的?！?/p>

- Guido van Rossum，Python的創(chuàng)造者

我們看一個(gè)列表推導(dǎo)式和map的例子， 將列表中的每個(gè)值平方

numbers = [4, 2, 1, 6, 9, 7]

[x*x for x in numbers]

Out[13]: [16, 4, 1, 36, 81, 49]

list(map(lambda x: x*x, numbers))

Out[14]: [16, 4, 1, 36, 81, 49]

再來看一個(gè)filter的例子， 選擇列表中所有的奇數(shù)

[x for x in numbers if x % 2]

Out[15]: [1, 9, 7]

list(filter(lambda x: x % 2, numbers))

Out[16]: [1, 9, 7]

就像我們?cè)趍ap中看到的那樣，filter和列表推導(dǎo)方法返回相同的值，但列表推導(dǎo)更容易理解。

就像Python創(chuàng)始人說的那樣，對(duì)于這一點(diǎn)還是非常有爭(zhēng)議的，有很多程序員認(rèn)為列表推導(dǎo)式和map和filter可以實(shí)現(xiàn)相同的功能，而兩者相比列表推導(dǎo)式或者說列表生成式更容易閱讀和理解，那么map和filter還有存在的必要嗎？就我個(gè)人而言，我覺得我不贊同這個(gè)觀點(diǎn)， 我覺得map和filter應(yīng)該保留。況且性能方面會(huì)好一點(diǎn)。

3. 使用斷點(diǎn)breakpoint()調(diào)試而不是print()

你可能通過在代碼中添加print并查看打印出的內(nèi)容來調(diào)試一個(gè)小問題。這種方法起初效果很好，但很快變得很麻煩。另外，在編碼面試設(shè)置中，你幾乎不希望在整個(gè)代碼中調(diào)用print()。

相反，你應(yīng)該使用調(diào)試器。對(duì)于不是很瑣碎的錯(cuò)誤，它幾乎總是比使用print()更快，并且鑒于調(diào)試是編寫軟件的重要部分，它表明你知道如何使用可以在工作中快速開發(fā)的工具。

如果你使用的是Python 3.7，則無需導(dǎo)入任何內(nèi)容，只需在代碼中要放入調(diào)試器的位置調(diào)用breakpoint()：

# Some complicated code with bugs

breakpoint()

調(diào)用breakpoint()會(huì)將你帶入pdb，這是默認(rèn)的Python調(diào)試器。在Python 3.6及更早版本中，你可以通過顯式導(dǎo)入pdb來執(zhí)行相同的操作：

import pdb; pdb.set_trace()

像breakpoint()一樣，pdb.set_trace()會(huì)將你帶入pdb調(diào)試器。它不是那么簡(jiǎn)潔，而且需要記住的多一點(diǎn)。你可能想要嘗試其他調(diào)試器，但pdb是標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分，因此它始終可用。無論你喜歡哪種調(diào)試器，在進(jìn)行編碼面試設(shè)置之前，都值得嘗試使用它們來適應(yīng)工作流程。

4. 使用f-Strings格式化字符串

Python有很多不同的方法來處理字符串格式化，有時(shí)候不知道使用哪個(gè)。在coding的面試中，如果使用Python 3.6+，建議的格式化方法是Python的f-strings。

f-strings支持使用字符串格式化迷你語言，以及強(qiáng)大的字符串插值。這些功能允許你添加變量甚至有效的Python表達(dá)式，并在添加到字符串之前在運(yùn)行時(shí)對(duì)它們進(jìn)行評(píng)估：

name = "張亞飛"

age = 24

f"My name is {name} and I'm {age / 10:.5f} decades old."

Out[19]: "My name is 張亞飛 and I'm 2.40000 decades old."

f-string允許你將Maria放入字符串中，并在一個(gè)簡(jiǎn)潔的操作中添加具有所需格式的年齡。需要注意的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)是，如果你輸出用戶生成的值，那么可能會(huì)帶來安全風(fēng)險(xiǎn)，在這種情況下，模板字符串可能是更安全的選擇。

5. 使用sorted()對(duì)復(fù)雜列表進(jìn)行排序

大量的編碼面試問題需要進(jìn)行某種排序，并且有多種有效的方法可以進(jìn)行排序。除非面試官希望你實(shí)現(xiàn)自己的排序算法，否則通常最好使用sorted()。你可能已經(jīng)看到了排序的最簡(jiǎn)單用法，例如按升序或降序排序數(shù)字或字符串列表：

sorted([6,5,3,7,2,4,1])

Out[20]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

sorted(['cat', 'dog', 'cheetah', 'rhino', 'bear'], reverse=True)

Out[21]: ['rhino', 'dog', 'cheetah', 'cat', 'bear']

默認(rèn)情況下，sorted()已按升序?qū)斎脒M(jìn)行排序，而reverse關(guān)鍵字參數(shù)則按降序排序。

值得了解的是可選關(guān)鍵字key，它允許你在排序之前指定將在每個(gè)元素上調(diào)用的函數(shù)。添加函數(shù)允許自定義排序規(guī)則，如果要對(duì)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行排序，這些規(guī)則特別有用：

animals = [

{'type': 'penguin', 'name': 'Stephanie', 'age': 8},

{'type': 'elephant', 'name': 'Devon', 'age': 3},

{'type': 'puma', 'name': 'Moe', 'age': 5},

]

sorted(animals, key=lambda animal: animal['age'])

Out[23]:

[{'type': 'elephant', 'name': 'Devon', 'age': 3},

{'type': 'puma', 'name': 'Moe', 'age': 5},

{'type': 'penguin', 'name': 'Stephanie', 'age': 8}]

通過傳入一個(gè)返回每個(gè)元素年齡的lambda函數(shù)，可以輕松地按每個(gè)字典的單個(gè)值對(duì)字典列表進(jìn)行排序。在這種情況下，字典現(xiàn)在按年齡按升序排序。

有效利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

算法在面試中得到了很多關(guān)注，但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能更為重要。在coding面試環(huán)境中，選擇正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生重大影響。除了理論數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之外，Python還在其標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)中內(nèi)置了強(qiáng)大而方便的功能。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在面試中非常有用，因?yàn)樗鼈兡J(rèn)為你提供了許多功能，讓你可以將時(shí)間集中在問題的其他部分。

1. 使用set存儲(chǔ)唯一值

我們通常需要從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中刪除重復(fù)元素。新的開發(fā)人員有時(shí)會(huì)在列表應(yīng)該使用集合時(shí)執(zhí)行此操作，這會(huì)強(qiáng)制執(zhí)行所有元素的唯一性。

假裝你有一個(gè)名為get_random_word()的函數(shù)。它將始終從一小組單詞中返回一個(gè)隨機(jī)選擇：

import random

all_words = "Never underestimate the heart of a championship".split()

def get_random_word():

return random.choice(all_words)

你應(yīng)該重復(fù)調(diào)用get_random_word()以獲取1000個(gè)隨機(jī)單詞，然后返回包含每個(gè)唯一單詞的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以下是兩種常見的次優(yōu)方法和一種好的方法。

方法一：糟糕的做法

將值存儲(chǔ)在列表中，然后將列表轉(zhuǎn)換為集合：

words = []

for _ in range(1000):

words.append(get_random_word())

set(words)

Out[30]: {'Never', 'a', 'championship', 'heart', 'of', 'the', 'underestimate'}

方法二：更糟糕的做法

為避免從列表轉(zhuǎn)換為集合，你現(xiàn)在可以在不使用任何其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的情況下將值存儲(chǔ)在列表中。然后，通過將新值與列表中當(dāng)前的所有元素進(jìn)行比較來測(cè)試唯一性：

words = []

for _ in range(1000):

word = get_random_word()

if word not in words:

words.append(word)

words

Out[33]: ['a', 'championship', 'Never', 'of', 'the', 'underestimate', 'heart']

這比第一種方法更糟糕，因?yàn)槟惚仨殞⒚總€(gè)新單詞與列表中已有的每個(gè)單詞進(jìn)行比較。這意味著隨著單詞數(shù)量的增加，查找次數(shù)呈二次方式增長(zhǎng)。換句話說，時(shí)間復(fù)雜度在O(N^2)的量級(jí)上增長(zhǎng)。

優(yōu)秀的方法

現(xiàn)在，你完全跳過使用列表，而是從頭開始使用一組：

words = set()

for _ in range(1000):

words.add(get_random_word())

words

Out[35]: {'Never', 'a', 'championship', 'heart', 'of', 'the', 'underestimate'}

除了從頭開始使用集合之外，這可能與其他方法沒有太大的不同。如果你考慮.add()中發(fā)生了什么，它甚至聽起來像第二種方法：得到單詞，檢查它是否已經(jīng)在集合中，如果沒有，則將其添加到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

那么為什么使用與第二種方法不同的集合呢？

它們是不同的，因?yàn)榧洗鎯?chǔ)元素的方式允許接近恒定時(shí)間檢查值是否在集合中，而不像需要線性時(shí)間查找的列表。查找時(shí)間的差異意味著添加到集合的時(shí)間復(fù)雜度以O(shè)(N)的速率增長(zhǎng)，這在大多數(shù)情況下比第二種方法的O(N^2)好得多。

2. 使用生成器節(jié)省內(nèi)存

前面提到，列表推導(dǎo)是方便的工具，但有時(shí)會(huì)導(dǎo)致不必要的內(nèi)存使用。想象一下，你被要求找到前1000個(gè)完美正方形的總和，從1開始。你知道列表推導(dǎo)，所以你快速編寫一個(gè)有效的解決方案：

sum([i * i for i in range(1, 1001)])

Out[36]: 333833500

解決方案會(huì)列出1到1,000,000之間的每個(gè)完美平方，并對(duì)值進(jìn)行求和。你的代碼會(huì)返回正確的答案，但隨后您的面試官會(huì)開始增加您需要總和的完美正方形的數(shù)量。

起初，你的功能不斷彈出正確的答案，但很快就開始放慢速度，直到最后這個(gè)過程似乎永遠(yuǎn)持續(xù)下去。這不是你想要在面試中發(fā)生的一件事。

這里發(fā)生了什么？

它正在列出你要求的每個(gè)完美的方塊，并將它們?nèi)考悠饋?。具?000個(gè)完美正方形的列表在計(jì)算機(jī)術(shù)語中可能不會(huì)很大，但是1億或10億是相當(dāng)多的信息，并且很容易占用計(jì)算機(jī)的可用內(nèi)存資源。這就是這里發(fā)生的事情。

值得慶幸的是，有一種解決內(nèi)存問題的快捷方法。你只需用括號(hào)替換方括號(hào)：

sum((i * i for i in range(1, 1001)))

Out[37]: 333833500

換出括號(hào)會(huì)將列表推導(dǎo)更改為生成器表達(dá)式。當(dāng)你知道要從序列中檢索數(shù)據(jù)，但不需要同時(shí)訪問所有數(shù)據(jù)的時(shí)候，生成器表達(dá)式非常適合。

生成器表達(dá)式返回生成器對(duì)象，而不是創(chuàng)建列表。該對(duì)象知道它在當(dāng)前狀態(tài)中的位置（例如，i = 49）并且僅在被要求時(shí)計(jì)算下一個(gè)值。

因此，當(dāng)sum通過重復(fù)調(diào)用.__ next __()來迭代生成器對(duì)象時(shí)，生成器檢查i

等于多少，計(jì)算i * i，在內(nèi)部遞增i，并將正確的值返回到sum。該設(shè)計(jì)允許生成器用于大量數(shù)據(jù)序列，因?yàn)橐淮沃挥幸粋€(gè)元素存在于內(nèi)存中。

3. 使用.get()和.setdefault()在字典中定義默認(rèn)值

最常見的編程任務(wù)之一涉及添加，修改或檢索可能在字典中或可能不在字典中的項(xiàng)。Python字典具有優(yōu)雅的功能，可以使這些任務(wù)簡(jiǎn)潔明了，但開發(fā)人員通常會(huì)在不需要時(shí)檢查值。

想象一下，你有一個(gè)名為cowboy的字典，你想得到那個(gè)cowboy的名字。一種方法是使用條件顯式檢查key：

boy = {'age': 32, 'horse': 'mustang', 'hat_size': 'large'}

if 'name' in boy:

name = boy['name']

else:

name = 'The Man with No Name'

name

Out[40]: 'The Man with No Name'

此方法首先檢查字典中是否存在name鍵，如果存在，則返回相應(yīng)的值。否則，它返回默認(rèn)值。

雖然清楚地檢查key確實(shí)有效，但如果使用.get()，它可以很容易地用一行代替：

name = boy.get('name', 'The Man with No Name')

name

Out[43]: 'The Man with No Name'

get()執(zhí)行與第一種方法相同的操作，但現(xiàn)在它們會(huì)自動(dòng)處理。如果key存在，則返回適當(dāng)?shù)闹?。否則，將返回默認(rèn)值。

但是，如果你想在仍然訪問name的key時(shí)使用默認(rèn)值更新字典呢？ .get()在這里沒有真正幫助你，所以你只需要再次顯式檢查這個(gè)值：

if 'name' not in boy:

boy['name'] = 'The Man with No Name'

name = cowboy['name']

name = boy['name']

檢查values并設(shè)置默認(rèn)值是一種有效的方法，并且易于閱讀，但Python再次使用.setdefault()提供了更優(yōu)雅的方法：

name = cowboy.setdefault('name', 'The Man with No Name')

.setdefault()完成與上面代碼片段完全相同的操作。它檢查cowboy中是否存在名稱，如果是，則返回該值。否則，它將cowboy ['name']設(shè)置為The Man with No Name并返回新值。

利用Python的標(biāo)準(zhǔn)庫

默認(rèn)情況下，Python提供了許多功能，這些功能只是一個(gè)導(dǎo)入語句。它本身就很強(qiáng)大，但知道如何利用標(biāo)準(zhǔn)庫可以增強(qiáng)你的編碼面試技巧。

從所有可用模塊中挑選最有用的部分很困難，因此本節(jié)將僅關(guān)注其實(shí)用功能的一小部分。希望這些對(duì)您在編碼訪談中有用，并且您希望了解更多有關(guān)這些和其他模塊的高級(jí)功能的信息。

1. 使用collections.defaultdict()處理缺少的字典鍵

當(dāng)你為單個(gè)鍵設(shè)置默認(rèn)值時(shí)，.get()和.setdefault()可以正常工作，但通常需要為所有可能的未設(shè)置鍵設(shè)置默認(rèn)值，尤其是在面試環(huán)境中進(jìn)行編程時(shí)。

假裝你有一群學(xué)生，你需要記錄他們?cè)诩彝プ鳂I(yè)上的成績(jī)。輸入值是具有格式（student_name，grade）的元組列表，但是你希望輕松查找單個(gè)學(xué)生的所有成績(jī)而無需迭代列表。

存儲(chǔ)成績(jī)數(shù)據(jù)的一種方法是使用將學(xué)生姓名映射到成績(jī)列表的字典：

student_grades = {}

grades = [

('elliot', 91),

('neelam', 98),

('bianca', 81),

('elliot', 88),

]

for name, grade in grades:

if name not in student_grades:

student_grades[name] = []

student_grades[name].append(grade)

student_grades

Out[51]: {'elliot': [91, 88], 'neelam': [98], 'bianca': [81]}

在這種方法中，你迭代學(xué)生并檢查他們的名字是否已經(jīng)是字典中的屬性。如果沒有，則將它們添加到字典中，并將空列表作為默認(rèn)值。然后將實(shí)際成績(jī)附加到該學(xué)生的成績(jī)列表中。

但是有一個(gè)更簡(jiǎn)潔的方法，可以使用defaultdict，它擴(kuò)展了標(biāo)準(zhǔn)的dict功能，允許你設(shè)置一個(gè)默認(rèn)值，如果key不存在，它將按默認(rèn)值操作：

from collections import defaultdict

student_grades = defaultdict(list)

for name, grade in grades:

student_grades[name].append(grade)

student_grades

Out[53]: defaultdict(list, {'elliot': [91, 88], 'neelam': [98], 'bianca': [81]})

在這種情況下，你將創(chuàng)建一個(gè)defaultdict，它使用不帶參數(shù)的list構(gòu)造函數(shù)作為默認(rèn)方法。沒有參數(shù)的list返回一個(gè)空列表，因此如果名稱不存在則defaultdict調(diào)用list()，然后再把學(xué)生成績(jī)添加上。如果你想更炫一點(diǎn)，你也可以使用lambda函數(shù)作為值來返回任意常量。

利用defaultdict可以使代碼更簡(jiǎn)潔，因?yàn)槟悴槐負(fù)?dān)心key的默認(rèn)值。相反，你可以在defaultdict里處理它們一次，然后key就終存在了。

2. 使用collections.Counter計(jì)算Hashable對(duì)象

假如你有一長(zhǎng)串沒有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)或大寫字母的單詞，你想要計(jì)算每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。

你可以使用字典或defaultdict增加計(jì)數(shù)，但collections.Counter提供了一種更清晰，更方便的方法。 Counter是dict的子類，它使用0作為任何缺失元素的默認(rèn)值，并且更容易計(jì)算對(duì)象的出現(xiàn)次數(shù)：

from collections import Counter

words = "if there was there was but if there was not there was not".split()

counts = Counter(words)

counts

Out[57]: Counter({'if': 2, 'there': 4, 'was': 4, 'but': 1, 'not': 2})

當(dāng)你將單詞列表傳遞給Counter時(shí)，它會(huì)存儲(chǔ)每個(gè)單詞以及該單詞在列表中出現(xiàn)的次數(shù)。

如果你好奇兩個(gè)最常見的詞是什么？只需使用.most_common（）：

counts.most_common(2)

Out[58]: [('there', 4), ('was', 4)]

.most-common（）是一個(gè)方便的方法，只需按計(jì)數(shù)返回n個(gè)最頻繁的輸入。

3. 使用字符串常量訪問公共字符串組

現(xiàn)在有一個(gè)瑣事需要判斷！‘A’>‘a(chǎn)’是真是假？

這是假的，因?yàn)锳的ASCII代碼是65，但a是97，65不大于97。為什么答案很重要？因?yàn)槿绻阆霗z查一個(gè)字符是否是英語字母表的一部分，一種流行的方法是看它是否在A和Z之間（在ASCII圖表上是65和122）。

檢查ascii代碼是可行的，但是在面試時(shí)卻很笨拙，很容易弄亂，特別是當(dāng)你記不清是小寫還是大寫的ascii字符排在第一位的時(shí)候。這時(shí)候，使用定義在字符串模塊中的常量要容易得多。

你可以使用is_upper()，它返回字符串中的所有字符是否都是大寫字母：

import string

def is_upper(word):

for letter in word:

if letter not in string.ascii_uppercase:

return False

return True

is_upper('Thanks Geir')

Out[60]: False

is_upper('LOL')

Out[61]: True

is_upper()迭代word中的字母，并檢查字母是否為string.ascii_大寫字母的一部分。如果你打印出string.ascii_大寫，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它只是一個(gè)字符串，該值設(shè)置為文本“ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ”。

所有字符串常量都只是經(jīng)常引用的字符串值的字符串。其中包括以下內(nèi)容：

string.ascii_letters

string.ascii_uppercase

string.ascii_lowercase

string.digits

string.hexdigits

string.octdigits

string.punctuation

string.printable

string.whitespace

這些更容易使用，更重要的是，更容易閱讀。

4. 使用Itertools生成排列和組合

面試官喜歡給出真實(shí)生活的場(chǎng)景，讓面試看起來不那么嚇人，所以這里有一個(gè)人為的例子：你去游樂園，決定找出每一對(duì)可能坐在過山車上的朋友。

除非生成這些配對(duì)是面試問題的主要目的，否則很可能生成所有可能的配對(duì)只是朝著工作算法前進(jìn)的一個(gè)乏味的步驟。你可以自己用嵌套for循環(huán)計(jì)算它們，也可以使用強(qiáng)大的itertools庫。

itertools有多個(gè)工具來生成可重復(fù)輸入數(shù)據(jù)序列，但現(xiàn)在我們只關(guān)注兩個(gè)常見函數(shù)：itertools.permutations()和itertools.combinations()。

itertools.permutations()構(gòu)建所有排列的列表，這意味著它是輸入值的每個(gè)可能分組的列表，其長(zhǎng)度與count參數(shù)匹配。r關(guān)鍵字參數(shù)允許我們指定每個(gè)分組中有多少值：

import itertools

friends = ['Monique', 'Ashish', 'Devon', 'Bernie']

list(itertools.permutations(friends, r=2))

Out[73]:

[('Monique', 'Ashish'),

('Monique', 'Devon'),

('Monique', 'Bernie'),

('Ashish', 'Monique'),

('Ashish', 'Devon'),

('Ashish', 'Bernie'),

('Devon', 'Monique'),

('Devon', 'Ashish'),

('Devon', 'Bernie'),

('Bernie', 'Monique'),

('Bernie', 'Ashish'),

('Bernie', 'Devon')]

對(duì)于排列，元素的順序很重要，因此(“sam”、“devon”)表示與(“devon”、“sam”)不同的配對(duì)，這意味著它們都將包含在列表中。

itertools.combinations()生成組合。這些也是輸入值的可能分組，但現(xiàn)在值的順序無關(guān)緊要。因?yàn)?‘sam’、‘devon’)和(‘devon’、‘sam’)代表同一對(duì)，所以輸出列表中只會(huì)包含它們中的一個(gè)：

list(itertools.combinations(friends, r=2))

Out[74]:

[('Monique', 'Ashish'),

('Monique', 'Devon'),

('Monique', 'Bernie'),

('Ashish', 'Devon'),

('Ashish', 'Bernie'),

('Devon', 'Bernie')]

由于值的順序與組合有關(guān)，因此同一輸入列表的組合比排列少。同樣，因?yàn)槲覀儗設(shè)置為2，所以每個(gè)分組中都有兩個(gè)名稱。

.combinations和.permutations只是強(qiáng)大庫的一個(gè)小例子，但是當(dāng)你試圖快速解決算法問題時(shí)，即使這兩個(gè)函數(shù)也非常有用。

在下一次面試中，你可以放心地使用一些不太常見但功能更強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)特性。從整體上來說，要了解該語言有很多東西，但本文應(yīng)該為大家提供一個(gè)起點(diǎn)，讓大家能夠更深入地了解該語言，同時(shí)在面試時(shí)更有效地使用Python。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python coding_Python终极coding的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。