這42個Python小例子，太走心~
- 2019 年 12 月 5 日
- 筆記
Python小例子
一、基本操作
1 鏈式比較
i = 3 print(1 < i < 3) # False print(1 < i <= 3) # True
2 不用else和if實現計算器
from operator import * def calculator(a, b, k): return { '+': add, '-': sub, '*': mul, '/': truediv, '**': pow }[k](a, b) calculator(1, 2, '+') # 3 calculator(3, 4, '**') # 81
3 函數鏈
from operator import (add, sub) def add_or_sub(a, b, oper): return (add if oper == '+' else sub)(a, b) add_or_sub(1, 2, '-') # -1
4 求字元串的位元組長度
def str_byte_len(mystr): return (len(mystr.encode('utf-8'))) str_byte_len('i love python') # 13(個位元組) str_byte_len('字元') # 6(個位元組)
5 尋找第n次出現位置
def search_n(s, c, n): size = 0 for i, x in enumerate(s): if x == c: size += 1 if size == n: return i return -1 print(search_n("fdasadfadf", "a", 3))# 結果為7，正確 print(search_n("fdasadfadf", "a", 30))# 結果為-1，正確
6 去掉最高最低求平均
def score_mean(lst): lst.sort() lst2=lst[1:(len(lst)-1)] return round((sum(lst2)/len(lst2)),2) score_mean([9.1, 9.0,8.1, 9.7, 19,8.2, 8.6,9.8]) # 9.07
7 交換元素
def swap(a, b): return b, a swap(1, 0) # (0,1)
二、基礎演算法
1 二分搜索
def binarySearch(arr, left, right, x): while left <= right: mid = int(left + (right - left) / 2); # 找到中間位置。求中點寫成(left+right)/2更容易溢出，所以不建議這樣寫 # 檢查x是否出現在位置mid if arr[mid] == x: print('found %d 在索引位置%d 處' %(x,mid)) return mid # 假如x更大，則不可能出現在左半部分 elif arr[mid] < x: left = mid + 1 #搜索區間變為[mid+1,right] print('區間縮小為[%d,%d]' %(mid+1,right)) elif x<arr[mid]: right = mid - 1 #搜索區間變為[left,mid-1] print('區間縮小為[%d,%d]' %(left,mid-1)) return -1
2 距離矩陣
x,y = mgrid[0:5,0:5] list(map(lambda xe,ye: [(ex,ey) for ex, ey in zip(xe, ye)], x,y)) [[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4)], [(1, 0), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4)], [(2, 0), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4)], [(3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4)], [(4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 4)]]
三、列表
1 列印乘法表
for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): print('{0}*{1}={2}'.format(j,i,j*i),end="t") print()
結果：
1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3=9 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16 1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25 1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36 1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49 1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64 1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
2 嵌套數組完全展開
from collections.abc import * def flatten(input_arr, output_arr=None): if output_arr is None: output_arr = [] for ele in input_arr: if isinstance(ele, Iterable): # 判斷ele是否可迭代 flatten(ele, output_arr) # 尾數遞歸 else: output_arr.append(ele) # 產生結果 return output_arr flatten([[1,2,3],[4,5]], [6,7]) # [6, 7, 1, 2, 3, 4, 5]
3 將list等分為子組
from math import ceil def divide(lst, size): if size <= 0: return [lst] return [lst[i * size:(i+1)*size] for i in range(0, ceil(len(lst) / size))] r = divide([1, 3, 5, 7, 9], 2) # [[1, 3], [5, 7], [9]]
4 生成fibonacci序列前n項
def fibonacci(n): if n <= 1: return [1] fib = [1, 1] while len(fib) < n: fib.append(fib[len(fib) - 1] + fib[len(fib) - 2]) return fib fibonacci(5) # [1, 1, 2, 3, 5]
5 過濾掉各種空值
def filter_false(lst): return list(filter(bool, lst)) filter_false([None, 0, False, '', [], 'ok', [1, 2]])# ['ok', [1, 2]]
6 返回列表頭元素
def head(lst): return lst[0] if len(lst) > 0 else None head([]) # None head([3, 4, 1]) # 3
7 返回列表尾元素
def tail(lst): return lst[-1] if len(lst) > 0 else None print(tail([])) # None print(tail([3, 4, 1])) # 1
8 對象轉換為可迭代類型
from collections.abc import Iterable def cast_iterable(val): return val if isinstance(val, Iterable) else [val] cast_iterable('foo')# foo cast_iterable(12)# [12] cast_iterable({'foo': 12})# {'foo': 12}
9 求更長列表
def max_length(*lst): return max(*lst, key=lambda v: len(v)) r = max_length([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8])# [4, 5, 6, 7]
10 出現最多元素
def max_frequency(lst): return max(lst, default='列表為空', key=lambda v: lst.count(v)) lst = [1, 3, 3, 2, 1, 1, 2] max_frequency(lst) # 1
11 求多個列表的最大值
def max_lists(*lst): return max(max(*lst, key=lambda v: max(v))) max_lists([1, 2, 3], [6, 7, 8], [4, 5]) # 8
12 求多個列表的最小值
def min_lists(*lst): return min(min(*lst, key=lambda v: max(v))) min_lists([1, 2, 3], [6, 7, 8], [4, 5]) # 1
13 檢查list是否有重複元素
def has_duplicates(lst): return len(lst) == len(set(lst)) x = [1, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 4, 5, 6] y = [1, 2, 3, 4, 5] has_duplicates(x) # False has_duplicates(y) # True
14 求列表中所有重複元素
from collections import Counter def find_all_duplicates(lst): c = Counter(lst) return list(filter(lambda k: c[k] > 1, c)) find_all_duplicates([1, 2, 2, 3, 3, 3]) # [2,3]
15 列表反轉
def reverse(lst): return lst[::-1] reverse([1, -2, 3, 4, 1, 2])# [2, 1, 4, 3, -2, 1]
16 浮點數等差數列
def rang(start, stop, n): start,stop,n = float('%.2f' % start), float('%.2f' % stop),int('%.d' % n) step = (stop-start)/n lst = [start] while n > 0: start,n = start+step,n-1 lst.append(round((start), 2)) return lst rang(1, 8, 10) # [1.0, 1.7, 2.4, 3.1, 3.8, 4.5, 5.2, 5.9, 6.6, 7.3, 8.0]
四、字典
1 字典值最大的鍵值對列表
def max_pairs(dic): if len(dic) == 0: return dic max_val = max(map(lambda v: v[1], dic.items())) return [item for item in dic.items() if item[1] == max_val] max_pairs({'a': -10, 'b': 5, 'c': 3, 'd': 5})# [('b', 5), ('d', 5)]
2 字典值最小的鍵值對列表
def min_pairs(dic): if len(dic) == 0: return [] min_val = min(map(lambda v: v[1], dic.items())) return [item for item in dic.items() if item[1] == min_val] min_pairs({}) # [] r = min_pairs({'a': -10, 'b': 5, 'c': 3, 'd': 5}) print(r) # [('b', 5), ('d', 5)]
3 合併兩個字典
def merge_dict2(dic1, dic2): return {**dic1, **dic2} # python3.5後支援的一行程式碼實現合併字典 merge_dict({'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3}) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
4 求字典前n個最大值
from heapq import nlargest # 返回字典d前n個最大值對應的鍵 def topn_dict(d, n): return nlargest(n, d, key=lambda k: d[k]) topn_dict({'a': 10, 'b': 8, 'c': 9, 'd': 10}, 3) # ['a', 'd', 'c']
5 求最小鍵值對
d={'a':-10,'b':5, 'c':3,'d':5} min(d.items(),key=lambda x:x[1]) #('a', -10)
五、集合
1 互為變位詞
from collections import Counter # 檢查兩個字元串是否 相同字母異序詞，簡稱：互為變位詞 def anagram(str1, str2): return Counter(str1) == Counter(str2) anagram('eleven+two', 'twelve+one') # True 這是一對神器的變位詞 anagram('eleven', 'twelve') # False
六、文件操作
1 查找指定文件格式文件
import os def find_file(work_dir,extension='jpg'): lst = [] for filename in os.listdir(work_dir): print(filename) splits = os.path.splitext(filename) ext = splits[1] # 拿到擴展名 if ext == '.'+extension: lst.append(filename) return lst find_file('.','md') # 返回所有目錄下的md文件
七、正則和爬蟲
1 爬取天氣數據並解析溫度值
素材來自朋友袁紹
import requests from lxml import etree import pandas as pd import re url = 'http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml#input' with requests.get(url) as res: content = res.content html = etree.HTML(content)
通過lxml模組提取值，lxml比beautifulsoup解析在某些場合更高效
location = html.xpath('//*[@id="around"]//a[@target="_blank"]/span/text()') temperature = html.xpath('//*[@id="around"]/div/ul/li/a/i/text()')
結果：
['香河', '涿州', '唐山', '滄州', '天津', '廊坊', '太原', '石家莊', '涿鹿', '張家口', '保定', '三河', '北京孔廟', '北京國子監', '中國地質博物館', '月壇公 園', '明城牆遺址公園', '北京市規劃展覽館', '什剎海', '南鑼鼓巷', '天壇公園', '北海公園', '景山公園', '北京海洋館'] ['11/-5°C', '14/-5°C', '12/-6°C', '12/-5°C', '11/-1°C', '11/-5°C', '8/-7°C', '13/-2°C', '8/-6°C', '5/-9°C', '14/-6°C', '11/-4°C', '13/-3°C' , '13/-3°C', '12/-3°C', '12/-3°C', '13/-3°C', '12/-2°C', '12/-3°C', '13/-3°C', '12/-2°C', '12/-2°C', '12/-2°C', '12/-3°C']
df = pd.DataFrame({'location':location, 'temperature':temperature}) print('溫度列') print(df['temperature'])
正則解析溫度值
df['high'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('(-?[0-9]*?)/-?[0-9]*?°C', x).group(1) ) ) df['low'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('-?[0-9]*?/(-?[0-9]*?)°C', x).group(1) ) ) print(df)
詳細說明子字元創捕獲
除了簡單地判斷是否匹配之外，正則表達式還有提取子串的強大功能。用()表示的就是要提取的分組（group）。比如：^(d{3})-(d{3,8})$分別定義了兩個組，可以直接從匹配的字元串中提取出區號和本地號碼
m = re.match(r'^(d{3})-(d{3,8})$', '010-12345') print(m.group(0)) print(m.group(1)) print(m.group(2)) # 010-12345 # 010 # 12345
如果正則表達式中定義了組，就可以在Match對象上用group()方法提取出子串來。
注意到group(0)永遠是原始字元串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……個子串。
最終結果
Name: temperature, dtype: object location temperature high low 0 香河 11/-5°C 11 -5 1 涿州 14/-5°C 14 -5 2 唐山 12/-6°C 12 -6 3 滄州 12/-5°C 12 -5 4 天津 11/-1°C 11 -1 5 廊坊 11/-5°C 11 -5 6 太原 8/-7°C 8 -7 7 石家莊 13/-2°C 13 -2 8 涿鹿 8/-6°C 8 -6 9 張家口 5/-9°C 5 -9 10 保定 14/-6°C 14 -6 11 三河 11/-4°C 11 -4 12 北京孔廟 13/-3°C 13 -3 13 北京國子監 13/-3°C 13 -3 14 中國地質博物館 12/-3°C 12 -3 15 月壇公園 12/-3°C 12 -3 16 明城牆遺址公園 13/-3°C 13 -3 17 北京市規劃展覽館 12/-2°C 12 -2 18 什剎海 12/-3°C 12 -3 19 南鑼鼓巷 13/-3°C 13 -3 20 天壇公園 12/-2°C 12 -2 21 北海公園 12/-2°C 12 -2 22 景山公園 12/-2°C 12 -2 23 北京海洋館 12/-3°C 12 -3
2 批量轉化駝峰格式
import re def camel(s): s = re.sub(r"(s|_|-)+", " ", s).title().replace(" ", "") return s[0].lower() + s[1:] # 批量轉化 def batch_camel(slist): return [camel(s) for s in slist] batch_camel(['student_id', 'studenttname', 'student-add']) #['studentId', 'studentName', 'studentAdd']
八、繪圖
1 turtle繪製奧運五環圖 結果：
2 turtle繪製漫天雪花 結果：
3 4種不同顏色的色塊，它們的顏色真的不同嗎？
4 詞頻雲圖
import hashlib import pandas as pd from wordcloud import WordCloud geo_data=pd.read_excel(r"../data/geo_data.xlsx") words = ','.join(x for x in geo_data['city'] if x != []) #篩選出非空列表值 wc = WordCloud( background_color="green", #背景顏色"green"綠色 max_words=100, #顯示最大詞數 font_path='./fonts/simhei.ttf', #顯示中文 min_font_size=5, max_font_size=100, width=500 #圖幅寬度 ) x = wc.generate(words) x.to_file('../data/geo_data.png')
八、生成器
1 求斐波那契數列前n項(生成器版)
def fibonacci(n): a, b = 1, 1 for _ in range(n): yield a a, b = b, a + b list(fibonacci(5)) # [1, 1, 2, 3, 5]
2 將list等分為子組(生成器版)
from math import ceil def divide_iter(lst, n): if n <= 0: yield lst return i, div = 0, ceil(len(lst) / n) while i < n: yield lst[i * div: (i + 1) * div] i += 1 list(divide_iter([1, 2, 3, 4, 5], 0)) # [[1, 2, 3, 4, 5]] list(divide_iter([1, 2, 3, 4, 5], 2)) # [[1, 2, 3], [4, 5]]
九、keras
1 Keras入門例子
import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense data = np.random.random((1000, 1000)) labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) model = Sequential() model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimize='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32) predictions = model.predict(data)
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