Debe mejorar la eficiencia! 8 funciones incorporadas de Python súper fáciles de usar


Debe mejorar la eficiencia!  8 funciones incorporadas de Python súper fáciles de usar

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Autor: No quiero dejar de comer

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Hay muchas funciones integradas en Python, que no son tan conocidas como print, pero son extremadamente potentes. Si se usa bien, puede mejorar en gran medida la eficiencia del código.

Esta vez, clasificaremos las 8 funciones integradas útiles de Python.

1 、 conjunto ()

Cuando necesita deduplicar una lista, la función set () es útil.

 

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set ([iterable]) se usa para crear un set. Los elementos en el set están desordenados y no se repiten.

Después de crear el objeto de colección, también puede usar las funciones de unión, intersección y diferencia.

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2 、 eval ()

Alguien preguntó cómo escribir una unidad aritmética de cuatro en python, ingresar una fórmula de cadena y producir directamente el resultado.

Usar eval () para hacerlo es muy simple:

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eval (str_expression) convierte una cadena en una expresión y la ejecuta.

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3 、 ordenado ()

En el proceso de procesamiento de datos, a menudo utilizamos operaciones de clasificación, como ordenar los elementos en listas, diccionarios y tuplas hacia adelante / atrás.

En este momento, se necesita sorted (), que puede ordenar cualquier objeto iterable y devolver la lista.

Opere la lista en orden ascendente:

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Invierta la operación de tupla:

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Use el parámetro: clave, de acuerdo con las reglas personalizadas, ordene por longitud de cadena:

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De acuerdo con las reglas personalizadas, ordene la lista de tuplas:

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4 、 invertido ()

Si necesita invertir los elementos de una secuencia, la función reverse () puede ayudarlo.

reverse () acepta una secuencia, invierte los elementos en la secuencia y finalmente devuelve el iterador.

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5 、 mapa ()

Al realizar el procesamiento de texto, suponga que desea capitalizar cada palabra en la secuencia.

En este momento, puede usar la función map ().

 

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map () asignará la secuencia especificada de acuerdo con la función provista, y finalmente regresará al iterador.

Es decir, la función map () procesará cada elemento de la secuencia utilizando el método especificado y finalmente regresará a su secuencia procesada.

Por ejemplo, al cuadrado cada número en la lista:

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6 、 reducir ()

Anteriormente dije que para cuadrar cada número en la lista, use la función map ().

Entonces quiero multiplicar cada elemento de la lista, ¿qué debo hacer?

En este momento, se utiliza la función reduce ().

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reduce () acumulará los elementos en la secuencia de parámetros.

El primer y el segundo elemento realizan primero la operación de la función, y luego el resultado generado realiza la operación de la función con el tercer elemento, y así sucesivamente, y finalmente genera el resultado de la operación acumulativa de todos los elementos.

Como otro ejemplo, conecta las letras en una cadena.

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Es posible que haya notado que la función reduce () ya no es una función incorporada en python3, sino que se trasladó al módulo functools.

La función reduce () se presenta aquí porque es muy importante.

7 、 filtro ()

Si desea eliminar números pares de una lista de números, ¿qué debe hacer?

 

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La función filter () completa fácilmente la tarea, se utiliza para filtrar secuencias, filtrar elementos que no cumplen las condiciones y devolver un objeto iterador.

La función filter () es similar a las funciones map () y reduce (), y asigna cada elemento de la secuencia a una función, y finalmente devuelve el resultado.

Intentemos nuevamente, cómo elegir la palabra que contiene la letra w de muchas palabras.

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8 、 enumerate ()

En tal escena, cada elemento de la secuencia y su número de secuencia correspondiente se imprimen al mismo tiempo. Usemos la función enumerate () como aspecto.

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Enumerar se traduce en enumeración y enumeración, por lo que la función enumerate () se usa para etiquetar secuencialmente los elementos en la secuencia y devolver un iterador compuesto por (elemento, índice).

Como otro ejemplo, marque la cadena y devuelva cada letra y su índice.

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Origin www.cnblogs.com/python0921/p/12697652.html
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