这篇教程3 个超有用的 Python 编程小技巧写得很实用,希望能帮到您。
1、如何按照字典的值的大小进行排序
我们知道,字典的本质是哈希表,本身是无法排序的,但 Python 3.6 之后,字典是可以按照插入的顺序进行遍历的,这就是有序字典,其中的原理,可以阅读 Python3.6 之后字典是有序的? 。 知道了这一点,就好办了,先把字典的键值对列表排序,然后重新插入新的字典,这样新字典就可以按照值的大小进行遍历输出。 代码如下: >>> xs = {'a': 4, 'b': 3, 'c': 2, 'd': 1}>>> for k,v in xs.items():#遍历字典... print(k,v)...a 4b 3c 2d 1>>> new_order = sorted(xs.items(), key=lambda x: x[1]) #对字典的键值对列表排序>>> new_xs = { k : v for k,v in new_order} #有序列表插入新的字典>>> new_xs{'d': 1, 'c': 2, 'b': 3, 'a': 4}>>> for k,v in new_xs.items(): ##新字典的输出就是有序的... print(k,v)...d 1c 2b 3a 4 对列表的排序,你还可以使用如下方法: >>> import operator>>> sorted(xs.items(), key=operator.itemgetter(1))[('d', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
2、优雅的一次性判断多个条件
假如有三个条件,只要有一个为真就可以通过,也许你会这么写: x, y, z = 0, 1, 0if x == 1 or y == 1 or z == 1: print('passed') 实际上,以下三种方法更加 Pythonic if 1 in (x, y, z): print('passed')if x or y or z: print('passed')if any((x, y, z)): print('passed') 最后一个用到了 Python 内置的方法 any() ,any 接受一个可迭代对象作为参数,比如列表或元组,只要其中一个为真,则 any() 方法返回真, 用法示例如下: >>> any(['a',(2,4),3,True]) True>>> any(['a',(2,4),3,False])True>>> any(['a',(),3,False]) True>>> any(['',(),0,False]) False>>> any(('a',(),3,False))True>>> any(('',(),0,False)) False## 注意空的可迭代对象返回 False>>> any(())False>>> any([])False>>> any('')False>>> any({})False 与 any() 对应的,就是方法 all() ,只有全部为真,才为真,注意空的可迭代对象一直返回真。 >>> all(['a',(2,4),1,True]) //list都为"真"True>>> all(['a',(),1,True]) //list元素中有空tupleFalse>>> all(['a',(2,4),0,True])False>>> all(['a',(2,4),3,False])False ## 注意空的可迭代对象返回 True>>>all([])True >>> all(())True>>> all({})True>>> all('')True 查看帮助文档,可以在解释器输入 help: >>> help(all)Help on built-in function all in module __builtin__:all(...) all(iterable) -> bool Return True if bool(x) is True for all values x in the iterable. If the iterable is empty, return True.
3、如何优雅的合并两个字典
操作符可以解包字典,这在合并字典时非常有用,比如: >>> x = {'a': 1, 'b': 2}>>> y = {'b': 3, 'c': 4}>>> z = {**x, **y}>>> z{'c': 4, 'a': 1, 'b': 3} 如果在 Python2.x 中,需要这么做: >>> z = dict(x, **y)>>> z{'a': 1, 'c': 4, 'b': 3} 到此这篇关于3 个超有用的 Python 编程小技巧的文章就介绍到这了,更多相关3 个Python 编程小技巧内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net! Python图像分割之均匀性度量法分析 Python中引用传参四种方式介绍 |