各种python代码大全：这14个短代码
各种python代码大全：这14个短代码>>>frommathimportfloor >>>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。defintersection_by(a b fn): _b=set(map(fn b)) return[itemforiteminaiffn(item)in_b] 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
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。
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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[[valforxinrange(w)]foryinrange(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[
[xforxinlstiffn(x)]
[xforxinlstifnotfn(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[itemforiteminaiffn(item)in_b]
例：
>>>frommathimportfloor
>>>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[itemforiteminaifitemnotin_b] [itemforiteminbifitemnotin_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={}
forkeyinobj.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_restelses[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([xforxinlstifx==valandtype(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('sometext')#'some_text'
snake('some-mixed_stringWithspaces_underscores-and-hyphens')#'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'
snake('AllThe-smallThings')#"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。
