盡管從表面上看，Python似乎是任何人都可以學習的一種簡單語言，但確實如此，許多人可能驚訝地知道一個人可以熟練掌握該語言。 Python是其中的一門很容易學習的東西，但可能很難掌握。 在Python中，通常有多種處理方法，但是很容易做錯事情，或者重新發明標準庫并浪費時間，這僅僅是因為您不知道模塊的存在。

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不幸的是，Python標準庫是一個巨大的野獸，此外，其生態系統絕對是巨大的。 盡管可能有200萬千兆字節的Python模塊，但是您可以使用通常與Python中的科學計算相關的標準庫和軟件包學習一些有用的技巧。

№1：反向串

盡管看似基本，但使用char循環反轉字符串可能非常繁瑣且令人討厭。 幸運的是，Python包含一個簡單的內置操作來精確地執行此任務。 為此，我們只需訪問字符串上的索引::-1。

a = "!dlrow olleH"

backward = a[::-1]

№2：變暗作為變量

在大多數語言中，為了將數組放入一組變量中，我們需要迭代遍歷值或按位置訪問暗點，如下所示：

firstdim = array[1]

但是，在Python中，有一種更酷的方法。 為了將值列表更改為變量，我們可以簡單地將變量名設置為等于數組，且數組長度相同：

array = [5, 10, 15, 20]

five, ten, fift, twent = array

№3：Itertools

如果您打算花任何時間在Python上花費任何時間，那么您肯定會想要熟悉itertools。 Itertools是標準庫中的一個模塊，可讓您不斷解決迭代問題。 它不僅使編寫復雜的循環變得容易得多，而且使您的代碼更快，更簡潔。 這只是Itertools用法的一個示例，但有數百個：

c = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

# Let's convert this matrix to a 1 dimensional list.import itertools as

itnewlist = list(it.chain.from_iterable(c))

№4：智能開箱

迭代地解壓縮值可能會非常耗時且費力。 幸運的是，Python有幾種很酷的方式可以解壓縮列表! 一個例子是*，它將填充未分配的值并將它們添加到變量名下的新列表中。

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]

№5：枚舉

如果您不了解枚舉，則可能應該熟悉它。 枚舉將允許您獲取列表中某些值的索引。 當使用數組而不是數據框架時，這在數據科學中特別有用。

for i,w in enumerate(array):

print(i,w)

№6：名字切片

在Python中拆分列表非常簡單! 可以使用各種各樣的出色工具，但是肯定有價值的一個功能是可以命名列表的片段。 這對于Python中的線性代數特別有用。

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

LASTTHREE = slice(-3, None)

slice(-3, None, None)

print(a[LASTTHREE])

№7：組相鄰列表

當然可以在for循環中相當容易地對相鄰循環進行分組，特別是通過使用zip()，但這當然不是最好的處理方式。 為了使事情變得更加輕松和快捷，我們可以使用zip編寫一個lambda表達式，該表達式將對我們的相鄰列表進行分組，如下所示：

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))

group_adjacent(a, 3)

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

group_adjacent(a, 2)

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

group_adjacent(a, 1)

№8：生成器的next()迭代

在編程的大多數正常情況下，我們可以使用一個計數器來訪問一個索引并獲取我們的倉位號，該計數器將只是添加到以下值的值：

array1 = [5, 10, 15, 20]

array2 = (x ** 2 for x in range(10))

counter = 0for i in array1:

# This code wouldn't work because 'i' is not in array2.

# i = array2[i]

i = array2[counter]

# ^^^ This code would because we are accessing the position of i

但是，我們可以使用next()代替它。 Next使用一個迭代器，該迭代器將當前位置存儲在內存中，并在后臺遍歷列表。

g = (x ** 2 for x in range(10))

print(next(g))

print(next(g))

№9：Counter

標準庫中另一個很棒的模塊是集合，我今天想向您介紹的是集合中的計數器。 使用Counter，我們可以輕松獲得列表的計數。 這對于獲取數據中的值總數，獲取數據的空計數以及查看數據的唯一值很有用。 我知道你在想什么

"為什么不只使用Pandas?"

這當然是正確的觀點。 但是，使用Pandas進行自動化無疑會更加困難，并且只是在部署算法時需要將其添加到虛擬環境中的另一個依賴項。 此外，Python中的計數器類型具有Pandas系列所沒有的許多功能，這使其在某些情況下更加有用。

A = collections.Counter([1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7])

A

Counter({3: 4, 1: 2, 2: 2, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1})

A.most_common(1)

[(3, 4)]

A.most_common(3)

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

№10：出隊

收集模塊中另一個很棒的事情是出隊。 看看我們可以用這種類型做的所有整潔的事情!

import collections

Q = collections.deque()

Q.append(1)

Q.appendleft(2)

Q.extend([3, 4])

Q.extendleft([5, 6])

Q.pop()

Q.popleft()

Q.rotate(3)

Q.rotate(-3)

print(Q)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的你认识的python有你想的那么神吗_Python的10个神奇的技巧的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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