京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:豆豆
来源:Python 技术
众所周知,Python 以简洁著称,这个从我们写的第一行 Python 代码中就能看出来。今天派森酱就给大家整理了一些经典的一行代码操作,可能有些你还不知道,但对你未来的工作(装逼)肯定有大用处。
平时的编码过程中,进制转换是非常常用的一个功能,尤其是涉及到一些算法的时候更是频繁。事实上 Python 已经内置了各个进制转换的 Api,咱们直接调用即可。
In [1]: int('1100', 2) Out[1]: 12 In [2]: int('30', 8) Out[2]: 24 In [3]: int('ac9', 16) Out[3]: 2761
斐波纳契数列是一个很经典的数列,其通项公式为第一项和第二项都为 1,从第三项开始,每一项都等于前两项之和。
In [4]: fibonacci = lambda x: x if x <= 1 else fibonacci(x - 1) + fibonacci(x - 2) In [5]: fibonacci(15) Out[5]: 610
快速排序是初级工程师常考的一个算法题,整个算法写下来的话基本都需要八九行,来看看 Python 是如何一行代码搞定快速排序的。
In [6]: quick_sort = lambda l: l if len(l) <= 1 else quick_sort([x for x in l[1:] if x < l[0]]) + [l[0]] + quick_sort([x for x in l[1:] if x >= l[0]]) In [7]: quick_sort([18, 20, 12, 99, 200, 59, 66, 34, 22]) Out[7]: [12, 18, 20, 22, 34, 59, 66, 99, 200]
文件操作也是我们常用的操作之一,但你见过用 print 函数来写入文件的么。
print("Hello, Python!", file=open('file.txt', 'w'))
顾名思义,字母异位词就是通过交换单词中字母的顺序,两个单词最终是一样的。
In [9]: from collections import Counter
In [10]: s1, s2 = 'apple', 'orange' In [11]: 'anagram' if Counter(s1) == Counter(s2) else 'not an anagram' Out[11]: 'not an anagram'
对于数据分析工作者,经常会接触到矩阵,那么就需要熟悉对矩阵的各种操作。而矩阵转换就是常规操作之一。
In [12]: num_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] In [13]: result = list(list(x) for x in zip(*num_list)) In [14]: result Out[14]: [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
虽然现在很多常用的算法都被封装成 Api 直接调用就好了,但并不意味着我们的工作就不需要写算法了。在写算法的过程中会用到一些常见的字典数,比如大写字母、小写字母、数字等。而这些 Python 都考虑到了,直接调用即可。
In [15]: import string In [16]: string.ascii_lowercase
Out[16]: 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' In [17]: string.ascii_uppercase
Out[17]: 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' In [18]: string.digits
Out[18]: '0123456789'
在对接外部接口或者数据处理时,嵌套列表是非常常见的数据结构,但显然整合成一个列表更容易处理。
In [19]: num_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] In [20]: result = [item for sublist in num_list for item in sublist] In [21]: result Out[21]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
推导式是 Python 的精华所在,极大的方便了我们创建列表和字典。
In [22]: num_list = [num for num in range(0, 10)] In [23]: num_list Out[23]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] In [24]: num_set = {num for num in range(0, 10)} In [25]: num_set Out[25]: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} In [26]: num_dict = {x: x * x for x in range(1, 5)} In [27]: num_dict Out[27]: {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
今天派森酱带大家一起梳理了一些看起来比较有用(装逼)的一行代码操作,方便小伙伴们在以后的工作中提高工作效率,更愉快的摸鱼。
关于 Python 的简洁操作,你还有什么独家秘笈想和大家分享呢,可以在评论区多多交流哦~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21