Python代码大全可复制(30 个超实用Python代码)

Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用它的简单和易用性造就了它如此流行的原因在本文中，我们将会介绍 30 个简短的代码片段，你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。

1检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素它使用了 set() 属性，该属性将会从列表中删除重复的元素def all_unique(lst): return len(lst) == len(set(lst)) x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6] y = [1,2,3,4,5] all_unique(x) # False all_unique(y) # True 。

2变位词检测两个字符串是否互为变位词（即互相颠倒字符顺序）from collections import Counter def anagram(first, second): return Counter(first) == Counter(second) anagram("abcd3", "3acdb") # True

3检查内存使用情况以下代码段可用来检查对象的内存使用情况import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 24 4字节大小计算以下方法将以字节为单位返回字符串长度。

def byte_size(string): return(len(string.encode( utf-8 ))) byte_size( ) # 4 byte_size( Hello World ) # 11

5重复打印字符串 N 次以下代码不需要使用循环即可打印某个字符串 n 次n = 2; s ="Programming"; print(s * n); # ProgrammingProgramming 6

首字母大写以下代码段使用 title() 方法将字符串内的每个词进行首字母大写s = "programming is awesome" print(s.title()) # Programming Is Awesome 。

7分块以下方法使用 range() 将列表分块为指定大小的较小列表from math import ceil def chunk(lst, size): return list( map(lambda x: lst[x * size:x * size + size], list(range(0, ceil(len(lst) / size))))) chunk([1,2,3,4,5],2) # [[1,2],[3,4],5] 。

8压缩以下方法使用 fliter() 删除列表中的错误值（如：False, None, 0 和“”）def compact(lst): return list(filter(bool, lst)) compact([0, 1, False, 2, , 3, a , s , 34]) # [ 1, 2, 3, a , s , 34 ]

9间隔数

以下代码段可以用来转换一个二维数组array = [[ a , b ], [ c , d ], [ e , f ]] transposed = zip(*array) print(transposed) # [( a , c , e ), ( b , d , f )] 。

10链式比较以下代码可以在一行中用各种操作符进行多次比较a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False 11逗号分隔以下代码段可将字符串列表转换为单个字符串，列表中的每个元素用逗号分隔。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming

12计算元音字母数以下方法可计算字符串中元音字母（‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’）的数目import re def count_vowels(str): return len(len(re.findall(r [aeiou] , str, re.IGNORECASE))) count_vowels( foobar ) # 3 count_vowels( gym ) # 0 。

13首字母恢复小写以下方法可用于将给定字符串的第一个字母转换为小写def decapitalize(string): return str[:1].lower() + str[1:] decapitalize( FooBar ) # fooBar decapitalize( FooBar ) # fooBar 。

14平面化以下方法使用递归来展开潜在的深度列表def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retdef deep_flatten(lst): result = [] result.extend( spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst)))) return resultdeep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5] 。

15差异该方法只保留第一个迭代器中的值，从而发现两个迭代器之间的差异def difference(a, b): set_a = set(a) set_b = set(b) comparison = set_a.difference(set_b) return list(comparison)difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3] 。

16寻找差异下面的方法在将给定的函数应用于两个列表的每个元素后，返回两个列表之间的差值def difference_by(a, b, fn): b = set(map(fn, b)) return [item for item in a if fn(item) not in b]from math import floordifference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]difference_by([{ x : 2 }, { x : 1 }], [{ x : 1 }], lambda v : v[ x ]) # [ { x: 2 } ] 。

17链式函数调用以下方法可在一行中调用多个函数def add(a, b): return a + bdef subtract(a, b): return a - ba, b = 4, 5print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9 。

18检查重复值以下方法使用 set() 方法仅包含唯一元素的事实来检查列表是否具有重复值def has_duplicates(lst): return len(lst) != len(set(lst)) x = [1,2,3,4,5,5]y = [1,2,3,4,5]has_duplicates(x) # Truehas_duplicates(y) # False 。

19合并两个词典以下方法可用于合并两个词典def merge_two_dicts(a, b): c = a.copy() # make a copy of a c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from b return ca = { x : 1, y : 2}b = { y : 3, z : 4}print(merge_two_dicts(a, b)) # { y : 3, x : 1, z : 4} 。

在Python 3.5及更高版本中，你还可以执行以下操作：def merge_dictionaries(a, b) return {**a, **b}a = { x : 1, y : 2}b = { y : 3, z : 4}print(merge_dictionaries(a, b)) # { y : 3, x : 1, z : 4}

20将两个列表转换成一个词典以下方法可将两个列表转换成一个词典def to_dictionary(keys, values): return dict(zip(keys, values)) keys = ["a", "b", "c"] values = [2, 3, 4]print(to_dictionary(keys, values)) # { a : 2, c : 4, b : 3} 。

21使用枚举以下方法将字典作为输入，然后仅返回该字典中的键list = ["a", "b", "c", "d"]for index, element in enumerate(list): print("Value", element, "Index ", index, )# ( Value , a , Index , 0)# ( Value , b , Index , 1)#( Value , c , Index , 2)# ( Value , d , Index , 3) 。

22计算所需时间以下代码段可用于计算执行特定代码所需的时间import timestart_time = time.time()a = 1b = 2c = a + bprint(c) #3end_time = time.time()total_time = end_time - start_timeprint("Time: ", total_time)# ( Time: , 1.1205673217773438e-05) 。

23Try else 指令你可以将 else 子句作为 try/except 块的一部分，如果没有抛出异常，则执行该子句try: 2*3except TypeError: print("An exception was raised")else: print("Thank God, no exceptions were raised.")#Thank God, no exceptions were raised. 。

24查找最常见元素以下方法返回列表中出现的最常见元素def most_frequent(list): return max(set(list), key = list.count) list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]most_frequent(list) 。

25回文以下方法可检查给定的字符串是否为回文结构该方法首先将字符串转换为小写，然后从中删除非字母数字字符最后，它会将新的字符串与反转版本进行比较def palindrome(string): from re import sub s = sub( [W_] , , string.lower()) return s == s[::-1]palindrome( taco cat ) # True 。

26没有 if-else 语句的简单计算器以下代码段将展示如何编写一个不使用 if-else 条件的简单计算器import operatoraction = { "+": operator.add, "-": operator.sub, "/": operator.truediv, "*": operator.mul, "**": pow}print(action[ - ](50, 25)) # 25 。

27元素顺序打乱以下算法通过实现 Fisher-Yates算法 在新列表中进行排序来将列表中的元素顺序随机打乱from copy import deepcopyfrom random import randintdef shuffle(lst): temp_lst = deepcopy(lst) m = len(temp_lst) while (m): m -= 1 i = randint(0, m) temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m] return temp_lst foo = [1,2,3]shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3] 。

28列表扁平化以下方法可使列表扁平化，类似于JavaScript中的[].concat(…arr)def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retspread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 。

29变量交换以下是交换两个变量的快速方法，而且无需使用额外的变量def swap(a, b): return b, aa, b = -1, 14swap(a, b) # (14, -1) 30获取缺失键的默认值。

以下代码段显示了如何在字典中没有包含要查找的键的情况下获得默认值d = { a : 1, b : 2}print(d.get( c , 3)) # 3 以上是你在日常工作中可能会发现的有用方法的简短列表。

它主要基于这个GitHub项目（https://github.com/30-seconds/30_seconds_of_knowledge），你可以在其中找到许多其他有用的代码片段，包括Python及其他编程语言和技术。

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