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雷鋒網(wǎng)AI開發(fā)者按，Python 是近十年來興起的編程語言，并且被證明是一種非常強大的語言。我用 Python 構(gòu)建了很多應(yīng)用程序，從交互式地圖到區(qū)塊鏈。Python 有很多特性，初學(xué)者很難一開始就掌握所有的特性。

即使你是一個從其他語言（如 C 或 MATLAB）轉(zhuǎn)換過來的程序員，用更高抽象級別的 Python 編寫代碼絕對是另一種體驗?；仡櫰饋?，有很多 Python 特性如果我能早點知道，肯定能少走不少彎路?，F(xiàn)在我想要重點介紹其中五個最重要的特性。

1.理解 List——壓縮代碼

很多人會將 lambda、map 和 filter 作為 Python 的「技巧」，每個初學(xué)者都應(yīng)該學(xué)習(xí)這些技巧。雖然我相信它們是我們應(yīng)該掌握的特性，但我發(fā)現(xiàn)由于缺乏靈活性，它們在大多數(shù)時候并不特別有用。

Lambda 是一種在一行中組合函數(shù)以供一次性使用的方法。如果函數(shù)被多次調(diào)用，性能將受到影響。另一方面，map 將函數(shù)應(yīng)用于列表中的所有元素，而 filter 將獲取滿足用戶定義條件的集合中元素的子集。

add_func = lambda z: z ** 2   

is_odd = lambda z: z%2 == 1    

multiply = lambda x,y: x*y   

aList = list(range(10))    

print(aList)    

# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]   

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列表理解是一種簡潔而靈活的方法，可以使用靈活的表達(dá)式和條件從其他列表創(chuàng)建列表。它是由方括號構(gòu)造的，它有一個表達(dá)式或一個函數(shù)，只有當(dāng)元素滿足某個條件時，該表達(dá)式或函數(shù)才應(yīng)用于列表中的每個元素。它還可以嵌套來處理嵌套列表，并且比使用 map 和 filter 靈活得多。

# Syntax of list comprehension
[ expression(x) for x in aList if optional_condition(x) ]

print(list(map(add_func, aList)))    

print([x ** 2 for x in aList])    

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]    

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]    

print(list(filter(is_odd, aList)))    

print([x for x in aList if x%2 == 1])    

# [1, 3, 5, 7, 9]    

# [1, 3, 5, 7, 9]    

2.列表循環(huán)

Python 允許使用負(fù)索引，其中 Altruts [-1]＝= Altrue[LeN（Listor）-1 ]。因此，我們可以通過調(diào)用 a list[-2] 等獲得列表中的倒數(shù)第二個元素。

我們還可以使用語法 aList[start:end:step] 對列表進行切片，其中包含起始元素，但不包含結(jié)束元素。因此，aList[2:5] 的結(jié)果是 [2，3，4]。我們也可以通過調(diào)用 a list[：：-1] 來反轉(zhuǎn)列表，我發(fā)現(xiàn)這種技術(shù)非常優(yōu)雅。

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列表也可以分解成單獨的元素，或者使用星號將元素和子列表混合。

a, b, c, d = aList[0:4]    

print(f'a = {a}, b = , c = {c}, d = cyskhfp')    

# a = 0, b = 1, c = 2, d = 3   

a, *b, c, d = aList    

print(f'a = {a}, b = , c = {c}, d = psfx4g9')    

# a = 0, b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], c = 8, d = 9    

3.壓縮和枚舉：for 循環(huán)

Zip 函數(shù)創(chuàng)建一個迭代器，該迭代器聚合來自多個列表的元素。它允許在 for 循環(huán)中并行遍歷列表并并行排序。它可以用星號來解壓縮。

numList = [0, 1, 2]    

engList = ['zero', 'one', 'two']    

espList = ['cero', 'uno', 'dos']    

print(list(zip(numList, engList, espList)))    

# [(0, 'zero', 'cero'), (1, 'one', 'uno'), (2, 'two', 'dos')]   

for num, eng, esp in zip(numList, engList, espList):    

print(f'{num} is {eng} in English and {esp} in Spanish.')    

# 0 is zero in English and cero in Spanish.    

# 1 is one in English and uno in Spanish.    

# 2 is two in English and dos in Spanish.    

Eng = list(zip(engList, espList, numList))    

Eng.sort() # sort by engList    

a, b, c = zip(*Eng)   

print(a)    

print(b)    

print(c)    

# ('one', 'two', 'zero')    

# ('uno', 'dos', 'cero')    

# (1, 2, 0)    

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枚舉一開始可能看起來有點嚇人，但在許多情況下它是非常方便的。它是一個經(jīng)常在 for 循環(huán)中使用的自動計數(shù)器，不需要在 for 循環(huán)中創(chuàng)建和初始化計數(shù)器變量 by counter=0 和 counter+=1。枚舉和 zip 是構(gòu)造 for 循環(huán)時最強大的兩個工具。

upperCase = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']    

lowerCase = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']    

for i, (upper, lower) in enumerate(zip(upperCase, lowerCase), 1):    

        print(f'{i}: {upper} and {lower}.')    

# 1: A and a.    

# 2: B and b.    

# 3: C and c.    

# 4: D and d.    

# 5: E and e.    

# 6: F and f.    

4.生成器：內(nèi)存效率

當(dāng)我們打算對大量數(shù)據(jù)進行計算，但希望避免同時分配所有結(jié)果所需的內(nèi)存時，會使用生成器。換句話說，它們會動態(tài)生成值，而不會將以前的值存儲在內(nèi)存中，因此我們只能對它們進行一次迭代。

它們通常用于讀取大文件或使用關(guān)鍵字 yield 生成無限序列。我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)它在我的大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)項目中很有用。

def gen(n):    # an infinite sequence generator that generates integers >= n    

        while True:    

              yield n    

              n += 1   

G = gen(3)     # starts at 3    

print(next(G)) # 3    

print(next(G)) # 4    

print(next(G)) # 5    

print(next(G)) # 6    

5.虛擬環(huán)境：isolation

如果你讀完本文中只記得其中一條，那么應(yīng)該是虛擬環(huán)境的使用。

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Python 應(yīng)用程序通常使用很多不同的包，這些包來不同的開發(fā)人員，具有復(fù)雜的依賴關(guān)系。不同的應(yīng)用程序是使用特定的庫設(shè)置開發(fā)的，其中的結(jié)果不能使用其他庫版本復(fù)制。不存在一次安裝就滿足所有應(yīng)用要求的情況。

conda create -n venv pip python=3.7  # select python version
source activate venv
...
source deactivate

因此，為每個應(yīng)用程序創(chuàng)建獨立的獨立虛擬環(huán)境 venv 是非常重要的，這可以使用 pip 或 conda 來完成。

參考文章：

Visualizing Bike Mobility in London using Interactive Maps and Animations

via：https://towardsdatascience.com/5-python-features-i-wish-i-had-known-earlier-bc16e4a13bf4

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