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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
分享幾個簡單易懂的Python技巧，能夠極大的提高工作效率哦！

今天和大家來分享幾個關(guān)于Python的小技巧，都是非常簡單易懂的內(nèi)容，希望大家看了之后能夠有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)：成立于2013年為各行業(yè)開拓出企業(yè)自己的“網(wǎng)站建設(shè)”服務(wù)，為上1000+公司企業(yè)提供了專業(yè)的網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)頁設(shè)計和網(wǎng)站推廣服務(wù)， 按需搭建網(wǎng)站由設(shè)計師親自精心設(shè)計，設(shè)計的效果完全按照客戶的要求，并適當(dāng)?shù)奶岢龊侠淼慕ㄗh，擁有的視覺效果，策劃師分析客戶的同行競爭對手，根據(jù)客戶的實際情況給出合理的網(wǎng)站構(gòu)架，制作客戶同行業(yè)具有領(lǐng)先地位的。

01. 將字符串倒轉(zhuǎn) 

 
 
 
      
  
  
  1. my_string = "ABCDE"  
    2.   
  
  
  2. reversed_string = my_string[::-1]  
    3.   
  
  
  3. print(reversed_string)  
    4.   
  
  
  4. --------------------------------------  
    5.   
  
  
  5. # Output  
    6.   
  
  
  6. # EDCBA 
    7.

02. 將英文單詞的首字母大寫

通過title()方法來實現(xiàn)首字母的大寫

 
 
 
      
  
  
  1. my_string = "my name is xiao ming"  
    2.   
  
  
  2. # 通過title()來實現(xiàn)首字母大寫  
    3.   
  
  
  3. new_string = my_string.title() 
    4.   
  
  
  4.  print(new_string)  
    5.   
  
  
  5. -------------------------------------  
    6.   
  
  
  6. # output  
    7.   
  
  
  7. # My Name Is Xiao Ming 
    8.

03. 給字符串去重 

 
 
 
      
  
  
  1. my_string = "aabbbbbccccddddeeeff"  
    2.   
  
  
  2. # 通過set()來進(jìn)行去重  
    3.   
  
  
  3. temp_set = set(my_string)  
    4.   
  
  
  4. # 通過join()來進(jìn)行連接  
    5.   
  
  
  5. new_string = ''.join(temp_set)  
    6.   
  
  
  6. print(new_string)  
    7.   
  
  
  7. --------------------------------  
    8.   
  
  
  8. # output  
    9.   
  
  
  9. # dfbcae 
    10.

04. 拆分字符串

Python split()通過指定分隔符對字符串進(jìn)行切片，默認(rèn)的分隔符是" "

 
 
 
      
  
  
  1. string_1 = "My name is xiao ming"  
    2.   
  
  
  2. string_2 = "sample, string 1, string 2"  
    3.   
  
  
  3. # 默認(rèn)的分隔符是空格，來進(jìn)行拆分  
    4.   
  
  
  4. print(string_1.split())  
    5.   
  
  
  5. # 根據(jù)分隔符"，"來進(jìn)行拆分  
    6.   
  
  
  6. print(string_2.split(','))  
    7.   
  
  
  7. ------------------------------------  
    8.   
  
  
  8. # output  
    9.   
  
  
  9. # ['My', 'name', 'is', 'xiao', 'ming']  
    10.   
  
  
  10. # ['sample', ' string 1', ' string 2'] 
    11.

05. 將字典中的字符串連詞成串 

 
 
 
      
  
  
  1. list_of_strings = ['My', 'name', 'is', 'Xiao', 'Ming']  
    2.   
  
  
  2. # 通過空格和join來連詞成句  
    3.   
  
  
  3. print(' '.join(list_of_strings))  
    4.   
  
  
  4. -----------------------------------------  
    5.   
  
  
  5. # output  
    6.   
  
  
  6. # My name is Xiao Ming 
    7.

06. 查看列表中各元素出現(xiàn)的個數(shù) 

 
 
 
      
  
  
  1. from collections import Counter  
    2.   
  
  
  2. my_list = ['a','a','b','b','b','c','d','d','d','d','d']  
    3.   
  
  
  3. count = Counter(my_list)   
    4.   
  
  
  4. print(count)   
    5.   
  
  
  5. # Counter({'d': 5, 'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})  
    6.   
  
  
  6. print(count['b']) # 單獨的“b”元素出現(xiàn)的次數(shù)  
    7.   
  
  
  7. # 3  
    8.   
  
  
  8. print(count.most_common(1)) # 出現(xiàn)頻率最多的元素  
    9.   
  
  
  9. # [('d', 5)] 
    10.

07. 合并兩字典 

 
 
 
      
  
  
  1. dict_1 = {'apple': 9, 'banana': 6}  
    2.   
  
  
  2. dict_2 = {'grape': 4, 'orange': 8}  
    3.   
  
  
  3. # 方法一  
    4.   
  
  
  4. combined_dict = {**dict_1, **dict_2}  
    5.   
  
  
  5. print(combined_dict)  
    6.   
  
  
  6. # 方法二  
    7.   
  
  
  7. dict_1.update(dict_2)  
    8.   
  
  
  8. print(dict_1)  
    9.   
  
  
  9. # 方法三  
    10.   
  
  
  10. print(dict(dict_1.items() | dict_2.items()))  
    11.   
  
  
  11. ---------------------------------------  
    12.   
  
  
  12. # output   
    13.   
  
  
  13. # {'apple': 9, 'banana': 6, 'grape': 4, 'orange': 8}  
    14.   
  
  
  14. # {'apple': 9, 'banana': 6, 'grape': 4, 'orange': 8}  
    15.   
  
  
  15. # {'apple': 9, 'banana': 6, 'grape': 4, 'orange': 8} 
    16.

08. 查看程序運行的時間 

 
 
 
      
  
  
  1. import time  
    2.   
  
  
  2. start_time = time.time()  
    3.   
  
  
  3. ########################  
    4.   
  
  
  4. # 具體的程序..........  
    5.   
  
  
  5. ########################  
    6.   
  
  
  6. end_time = time.time()  
    7.   
  
  
  7. time_taken_in_micro = (end_time- start_time) * (10 ** 6)  
    8.   
  
  
  8. print(time_taken_in_micro) 
    9.

09. 列表的扁平化

有時候會存在列表當(dāng)中還嵌套著列表的情況，

 
 
 
      
  
  
  1. from iteration_utilities import deepflatten  
    2.   
  
  
  2. l = [[1,2,3],[4,[5],[6,7]],[8,[9,[10]]]]  
    3.   
  
  
  3. print(list(deepflatten(l, depth=3)))  
    4.   
  
  
  4. -----------------------------------------  
    5.   
  
  
  5. # output  
    6.   
  
  
  6. # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 
    7.

10. 查看列表當(dāng)中是否存在重復(fù)值 

 
 
 
      
  
  
  1. def unique(l):  
    2.   
  
  
  2.     if len(l)==len(set(l)):  
    3.   
  
  
  3.         print("不存在重復(fù)值")  
    4.   
  
  
  4.     else: 
    5.   
  
  
  5.          print("存在重復(fù)值")  
    6.   
  
  
  6. unique([1,2,3,4])  
    7.   
  
  
  7. # 不存在重復(fù)值  
    8.   
  
  
  8. unique([1,1,2,3])  
    9.   
  
  
  9. # 存在重復(fù)值 
    10.

11. 數(shù)組的轉(zhuǎn)置 

 
 
 
      
  
  
  1. array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]  
    2.   
  
  
  2. transposed = zip(*array)  
    3.   
  
  
  3. print(list(transposed))   
    4.   
  
  
  4. ------------------------------------------  
    5.   
  
  
  5. # output  
    6.   
  
  
  6. # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')] 
    7.

12. 找出兩列表當(dāng)中的不同元素 

 
 
 
      
  
  
  1. def difference(a, b):  
    2.   
  
  
  2.     setset_a = set(a)  
    3.   
  
  
  3.     setset_b = set(b)  
    4.   
  
  
  4.     comparison = set_a.difference(set_b)  
    5.   
  
  
  5.     return list(comparison)  
    6.   
  
  
  6. # 返回第一個列表的不同的元素  
    7.   
  
  
  7. difference([1,2,6], [1,2,5])  
    8.   
  
  
  8. # [6] 
    9.

13. 將兩列表變成鍵值對

將兩個列表合并成一個鍵值對的字典

 
 
 
      
  
  
  1. def to_dictionary(keys, values):  
    2.   
  
  
  2.     return dict(zip(keys, values))      
    3.   
  
  
  3. keys = ["a", "b", "c"]      
    4.   
  
  
  4. values = [2, 3, 4]  
    5.   
  
  
  5. print(to_dictionary(keys, values))  
    6.   
  
  
  6. -------------------------------------------  
    7.   
  
  
  7. # output  
    8.   
  
  
  8. # {'a': 2, 'b': 3, 'c': 4} 
    9.

14. 對字典進(jìn)行排序

根據(jù)字典當(dāng)中的值對字典進(jìn)行排序

 
 
 
      
  
  
  1. d = {'apple': 9, 'grape': 4, 'banana': 6, 'orange': 8}  
    2.   
  
  
  2. # 方法一  
    3.   
  
  
  3. sorted(d.items(), key = lambda x: x[1]) # 從小到大排序  
    4.   
  
  
  4. # [('grape', 4), ('banana', 6), ('orange', 8), ('apple', 9)]  
    5.   
  
  
  5. sorted(d.items(), key = lambda x: x[1], reverse = True) # 從大到小排序  
    6.   
  
  
  6. # [('apple', 9), ('orange', 8), ('banana', 6), ('grape', 4)]  
    7.   
  
  
  7. # 方法二  
    8.   
  
  
  8. from operator import itemgetter  
    9.   
  
  
  9. print(sorted(d.items(), key = itemgetter(1)))  
    10.   
  
  
  10. # [('grape', 4), ('banana', 6), ('orange', 8), ('apple', 9)] 
    11.

15. 列表中最大/最小值的索引 

 
 
 
      
  
  
  1. list1 = [20, 30, 50, 70, 90]  
    2.   
  
  
  2. def max_index(list_test):  
    3.   
  
  
  3.     return max(range(len(list_test)), key = list_test.__getitem__)  
    4.   
  
  
  4. def min_index(list_test):  
    5.   
  
  
  5.     return min(range(len(list_test)), key = list_test.__getitem__)  
    6.   
  
  
  6. max_index(list1)  
    7.   
  
  
  7. # 4  
    8.   
  
  
  8. min_index(list1)  
    9.   
  
  
  9. # 0  
    10.

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