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Python不像想象那么简单！学会这些小技巧，离精通更进一步( 二 )


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7.Itertools
如果深入学习Python ， 那你肯定要熟悉itertools 。 itertools是标准库中的一个模块 ， 它可以不断地解决迭代问题 。 它不仅使编写复杂循环大幅度变容易 ， 而且还使代码更简洁快速 。 有数百种Itertools的使用示例 ， 来看看其中一个：
c = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # Let's convert this matrix to a 1 dimensional list. import itertools as it newlist = list(it.chain.from_iterable(c))
8.分组相邻列表
在for循环中 ， 对相邻循环进行分组当然很容易 ， 特别是使用zip() ， 但这肯定不是最好的方法 。 为了更轻松便捷地实现这一点 ， 可以用zip编写一个lambda表达式 ， 该表达式将对相邻列表进行分组 ， 如下所示：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k)) group_adjacent(a, 3) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)] group_adjacent(a, 2) [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] group_adjacent(a, 1)
Python不像想象那么简单！学会这些小技巧，离精通更进一步
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9.计数器
集合也是模块中很好的标准库 ， 这里向大家介绍的是集合中的计数器 。 使用计数器 ， 可以轻松获得一个列表的计数 。 这对于获取数据中的值总数、数据的空计数 ， 以及查看数据的唯一值非常有用 。
“为什么不直接使用Pandas呢？”使用Pandas来实现这一点无疑会困难得多 ， 而且这只是在部署算法时需要添加到虚拟环境中的另一个依赖项 。 另外 ， Python中的计数器类型有很多Pandas系列没有的特性 ， 这使其在某些情况下更有用 。
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图源：unsplash
A = collections.Counter([1, 1, 2,2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7]) A Counter({3: 4, 1: 2, 2: 2, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1}) A.most_common(1) [(3, 4)] A.most_common(3) [(3, 4), (1, 2), (2, 2)]
10.出队
如下所示 ， 出队能让代码非常整洁：
import collections Q = collections.deque() Q.append(1) Q.appendleft(2) Q.extend([3, 4]) Q.extendleft([5, 6]) Q.pop() Q.popleft() Q.rotate(3) Q.rotate(-3) print(Q)
Python不像想象那么简单！学会这些小技巧，离精通更进一步
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这些是笔者一直爱用的Python技巧 ， 都非常通用和实用 ， 实践中总有机会能用到 。 Python的标准库函数工具箱变得越来越多样 ， 还有很多笔者也没听说过的工具 。 学无止境 ， 这多么令人兴奋！
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