Python3的編程技巧有哪些？很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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高效處理數(shù)據(jù)類型方法：

處理數(shù)據(jù)

In [1]: from random import randint

In [2]: data=[randint(-10,10) for _ in range(10)]

In [3]: data
Out[3]: [-3, -4, 3, 4, 7, -2, -4, 1, 7, -9]

#過(guò)濾列表中的負(fù)數(shù)
In [9]: list(filter(lambda x:x>=0,data))
Out[9]: [3, 4, 7, 1, 7]

[for x in data if x>=0]
# 列表生成式解法
[x for x in data if x>=0]

#哪個(gè)更快,列表解析更快,遠(yuǎn)快于迭代
In [15]: %timeit [x for x in data if x>=0]
581 ns ± 23.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [16]: %timeit filter(lambda x:x>=0,data)
237 ns ± 4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

#得到20個(gè)同學(xué)的成績(jī)
d={x:randint(60,100)for x in range(1,21)}
#字典解析式,iteritems同時(shí)迭代字典，
#
#得到分?jǐn)?shù)大于90的同學(xué)
{k:v for k,v in d.items() if v>90}


#集合解析
In [35]: {x for x in s if x %3 ==0}
Out[35]: {-9, -3, 3}

#為元祖中的每個(gè)元素命名，提高程序可讀性
#元祖存儲(chǔ)空間小，訪問(wèn)速度快
#定義常量
NAME = 0
AGE=1
SEX=2
EMAIL=3
#拆包用法，定義類似其他語(yǔ)言的枚舉類型，也就是定義數(shù)值常量
NAME,AGE,SEX,EMAIL=range(4)

#案例
student=('Jim',16,'male','jin@163.com')
#name
print(student[0])
#age
print(student[1])
#通過(guò)常量可以優(yōu)化為
print(student[NAME])
print(student[AGE])

#namedtuple是繼承自tuple的子類，namedtuple和tuple比較有更酷的特性
#namedtuple創(chuàng)建一個(gè)和tuple類似的對(duì)象，而且對(duì)象擁有可以訪問(wèn)的屬性。這對(duì)象更像帶有數(shù)據(jù)屬性的類，不過(guò)數(shù)據(jù)屬性是只讀的。
from collections import namedtuple
Student = namedtuple('Student',['name','age','sex','email'])
s=Student('Jim',16,'male','jim@163.com')
s.name 
s.age

#統(tǒng)計(jì)序列中元素出現(xiàn)的頻度
from random import randint
data=[randint(0,20) for _ in range(30)]
#創(chuàng)建字典{0:0,1:0,...}
#方法1
c=dict.fromkeys(data,0)
In [52]: for x in data:
  ...:   c[x]+=1

#方法2，統(tǒng)計(jì)詞頻
from collections import Counter
c2=Counter(data)#講序列傳入Counter的構(gòu)造器，得到Counter對(duì)象是元素頻度的字典
#使用most_common統(tǒng)計(jì)詞頻
In [58]: c2.most_common(3)
Out[58]: [(10, 4), (20, 3), (8, 3)]
#統(tǒng)計(jì)英文作文詞頻
import re
txt=open('emmmm.txt').read()
#分割后賦給Counter
c3=Counter(re.split('\W',txt))
#找到頻率最高的10個(gè)單詞
c3.most_common(10)

#內(nèi)置函數(shù)是以c的速度運(yùn)行，如sorted
from random import randint 
d={x:randint(60,100) for x in 'xyzabc'}
#{'a': 91, 'b': 65, 'c': 76, 'x': 85, 'y': 84, 'z': 72}
# sorted(d)
In [15]: zip(d.values(),d.keys())
Out[15]: <zip at 0x108b34dc8>

In [16]: list(zip(d.values(),d.keys()))
Out[16]: [(68, 'x'), (70, 'y'), (77, 'z'), (72, 'a'), (65, 'b'), (69, 'c')]

#快速找到多個(gè)字典中的公共鍵
#In [1]: from random import randint,sample

In [2]: sample('abcdefg',3)
Out[2]: ['c', 'a', 'b']


In [4]: sample('abcdefg',randint(3,6))
Out[4]: ['b', 'a', 'd']

In [5]: s1={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}

In [9]: s1
Out[9]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'f': 3, 'g': 3}

In [10]: s1={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}

In [11]: s1
Out[11]: {'b': 2, 'd': 3, 'g': 3}

In [12]: s1
Out[12]: {'b': 2, 'd': 3, 'g': 3}

In [13]: s2={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}

In [15]: s3={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
#for循環(huán)遍歷方法，找到s2,s3都有的k
In [19]: res=[]

In [20]: for k in s1:
  ...:   if k in s2 and k in s3:
  ...:     res.append(k
  ...:     )
  ...:     
  ...:     

In [21]: res
Out[21]: ['b']
#通過(guò)字典的keys()方法，找到三個(gè)字典同樣的key
In [26]: s1.keys()&s2.keys()&s3.keys()
Out[26]: {'b'}
#通過(guò)map得到一個(gè)迭代器對(duì)象
#In [27]: map(dict.keys,[s1,s2,s3])
Out[27]: <map at 0x108891b70>

In [28]: list(map(dict.keys,[s1,s2,s3]))
Out[28]: 
[dict_keys(['g', 'd', 'b']),
 dict_keys(['g', 'a', 'c', 'b', 'f']),
 dict_keys(['d', 'f', 'b', 'c', 'e', 'a'])]
#通過(guò)reduce取出同樣結(jié)果
In [30]: from functools import reduce

In [31]: reduce(lambda a,b:a&b,map(dict.keys,[s1,s2,s3]))
Out[31]: {'b'}

#使得
from time import time
from random import randint
from collections import OrderedDict

d=OrderedDict()
players = list("ABCDEFGH")
start=time()
for i in range(8):
  input()
  p=players.pop(randint(0,8-i))
  end=time()
  print(i+1,p,end-start)
  d[p]=(i+1,end-start)
print('')
print('-'*20)
for k in d:
  print(k,d[k])
#查看用戶歷史記錄功能,標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)collections的deque，雙端循環(huán)隊(duì)列，存在內(nèi)容中，pickle存儲(chǔ)到文件
from random import randint
from collections import deque
N = randint(0,100)
history = deque([],5)
def guess(K):
  if K ==N:
   print('正確')
   return True
  if K < N:
   print('%s is less-than N'%K)
  else:
    print("%s is greater-than N"%K)
  return False
while True:
  line = input("請(qǐng)輸入一個(gè)數(shù)字：")
  if line.isdigit():
   k=int(line)
   history.append(k)
   if guess(k):
     break
  elif line =='history' or line =='h&#63;':
    print(list(history))

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文章起源：http://aaarwkj.com/article16/cdhsdg.html

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