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。
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。
-
def initialize_2d_list(w, h, val=None):
-
return [[val
for x in
range(w)]
for y in
range(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。
-
def bifurcate_by(lst, fn):
-
return [
-
[x
for x in lst
if fn(x)],
-
[x
for x in lst
if not fn(x)]
-
]
例：
-
>>> bifurcate_by([
'beep',
'boop',
'foo',
'bar'], lambda x: 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。
-
def interp_by(a, b, fn):
-
_b = set(
map(fn, b))
-
return [item
for item in a
if fn(item) in _b]
例：
-
>>> from math
import floor
-
>>> interp_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。
-
def max_element_index(arr):
-
return arr.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。
-
def symmetric_difference(a, b):
-
_a, _b = set(a), set(b)
-
return [item
for item in a
if item not in _b] + [item
for item in b
if item not in _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：
-
def clamp_number(num,a,b):
-
return max(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。
-
def map_values(obj, fn):
-
ret = {}
-
for key in obj.keys():
-
ret[key] = fn(obj[key])
-
return ret
例：
-
>>> users = {
-
...
'fred': {
'user':
'fred',
'age':
40 },
-
...
'pebbles': {
'user':
'pebbles',
'age':
1 }
-
... }
-
-
>>> map_values(users, lambda u : u[
'age'])
-
{
'fred':
40,
'pebbles':
1}
-
-
>>> map_values(users, lambda u : 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。
-
def decapitalize(s, upper_rest=False):
-
return s[:
1].lower() + (s[
1:].upper()
if upper_rest
else s[
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。
-
def sum_by(lst, fn):
-
return sum(
map(fn,lst))
例：
-
>>> sum_by([{
'n':
4 }, {
'n':
2 }, {
'n':
8 }], lambda v : 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。
-
def count_occurrences(lst, val):
-
return
len([x
for x in lst
if x == val and
type(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：
-
def digitize(n):
-
return list(
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(
'some text')#
'some_text'
-
-
snake(
'some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')#
'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'
-
-
snake(
'AllThe-small Things')#
"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，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。
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