掌握这些Python的高级用法,让代码更可读、运行更高效!

2022-05-21 10:07:21 浏览数 (1)

大家好,我是辰哥(文末送书

Python是世界上最流行的编程语言(TIOBE Index for April 2022),它易于上手且多才多艺,除了用于神经网络的构建外, 还能用来创建Web应用、桌面应用、游戏和运维脚本等多种多样的程序。

Python语言语法简洁,易于上手, 但当你深入研究时, 会发现Python有很多高级用法,这些高级用法可以大幅度提高代码的可读性和运行效率。

此外, Python包含了海量的高质量第三方库, 许多重要的库已经成为Python开发不可或缺的内容。

《高阶Python:代码精进之路》一书可以帮你掌握Python语言的高级特性,以及Python科学计算基石——numpy的使用方法(numpy的API设计非常优秀,深度学习框架TensorFlow、PyTorch都使用了numpy相似的API,并且可以和numpy混用)。

下面介绍几个Python的高级用法。

01

索引和切片

Python列表的索引和切片是非常强大的功能, 它们可以让你在Python中获取列表中的任意元素。除了支持常见的正索引外, Python还支持负索引和切片。

正索引

代码语言:javascript复制
   a_list = [100, 200, 300, 400, 500, 600] 
    print(a_list[0])      # 输出 100. 
    print(a_list[1])      # 输出 200. 
    print(a_list[2])      # 输出 300.

负索引

代码语言:javascript复制
   a_list = [100, 200, 300, 400, 500, 600] 
    print(a_list[-1])     # 输出 600. 
    print(a_list[-3])     # 输出 400.

切片

以下是列表切片的一些示例:

代码语言:javascript复制
   a_list = [1, 2, 5, 10, 20, 30] 

    b_list = a_list[1:3]      # 生成 [2, 5] 
    c_list = a_list[4:]       # 生成 [20, 30] 
    d_list = a_list[-4:-1]        # 生成 [5, 10, 20] 
    e_list = a_list[-1:]          # 生成 [30]

02

字符串对齐

字符串格式化在命令行工具开发中非常重要, str类包含基础的,用于文本对齐的方法:左对齐,右对齐或居中对齐。

代码语言:javascript复制
str.ljust(width [, fillchar])    # 左对齐
str.rjust(width [, fillchar])    # 右对齐 
str.center(width [, fillchar])   # 中间对齐 
digit_str.zfill(width)           # 用“0”填充

下面是一些例子:

代码语言:javascript复制
new_str = 'Help!'.center(10, '#') 
print(new_str)

该例的输出为:

代码语言:javascript复制
##Help!###

代码语言:javascript复制
new_str = '750'.rjust(6, '0') 
print(new_str)

此例的输出为:

代码语言:javascript复制
000750

上例只是一个简单的字符串格式化样例,《高阶Python:代码精进之路》一书中还介绍了许多更复杂的格式化方法。

03

列表推导式&字典推导式

Python 2.0版本引入的最重要的功能之一就是列表推导式。它提供了一种从列表中生成一系列值的紧凑语法。它也可以应用于字典,集合(set)和其他类型的集合。

假设你要创建一个包含a_list中每个元素的平方的新列表,一种可能的实现方式如下:

代码语言:javascript复制
   b_list = [ ] 
    for i in a_list: 
        b_list.append(i * i)

如果a_list包含元素[1,2,3],则这些语句的结果是创建一个包含[1,4,9]的新列表,并将此列表分配给变量b_list。在这种情况下,相应的列表推导式如下所示:

代码语言:javascript复制
   b_list = [i * i   for i in a_list]

假设想讲一个元组列表转换为字典,元组列表如下:

代码语言:javascript复制
   vals_list = [ ('pi', 3.14), ('phi', 1.618) ]

字典可以用下面的代码生成:

代码语言:javascript复制
   my_dict = { i[0]: i[1] for i in vals_list }

注意在键值表达式(i[0]:i[1])中冒号(:)的使用。

04

可变长参数列表

Python最通用的功能之一就是能够访问可变长度参数的列表。借助此功能,你的函数可以处理任意数量的参数,就像内置的print函数一样。可变长参数的特性也可以扩展到命名参数。

代码语言:javascript复制
   def func_name([ordinary_args,] *args): 
        statements

这里的中括号表示*args前面可以有任意数量的普通参数,在此表示为ordinary_args。此类参数是可选的。下面是示例代码:

代码语言:javascript复制
   def my_var_func(*args): 
        print('The number of args is', len(args)) 
        for item in args: 
            print(items)

此函数my_var_func可接受任意长度的参数列表。

代码语言:javascript复制
   >>> my_var_func(10, 20, 30, 40) 
    The number of args is 4 
    10 
    20 
    30 
    40

可变长参数列表还支持关键字参数,如下所示:

代码语言:javascript复制
   def pr_named_vals(**kwargs): 
        for k in kwargs: 
            print(k, ':', kwargs[k])

上面的函数遍历了kwargs表示的字典参数,打印出传入参数的键(对应于参数名称)和对应的值。

代码语言:javascript复制
   For example: 
    >>> pr_named_vals(a=10, b=20, c=30) 
    a : 10 
    b : 20 
    c : 30

args 和 kwargs可以组合使用,下面是一个例子。

代码语言:javascript复制
   def pr_vals_2(*args, **kwargs): 
        for i in args: 
            print(i) 
        for k in kwargs: 
            print(k, ':', kwargs[k]) 

    pr_vals_2(1, 2, 3, -4, a=100, b=200)

运行时,此程序将打印以下内容:

代码语言:javascript复制
   1 
   2 
   3 
   -4 
   a : 100 
   b : 200

05

使用numpy进行线性代数运算

线性代数运算在深度学习中非常重要,numpy库为Python提供了高效的线性代数运算模块。

numpy的线性代数模块非常完备,以计算点积为例进行介绍。

使用numpy时,可以使用点积函数dot计算点积。

代码语言:javascript复制
numpy.dot(A, B, out=None)

A和B是要进行点积运算的两个数组;out参数(如果已指定)是用于存储结果的正确形状的数组,“正确形状”取决于A和B的形状。

两个一维数组的点积很简单。数组的长度必须相同。点积计算是将A中的每个元素与其B中的对应元素相乘,然后对这些乘积求和,得出一个标量值。

代码语言:javascript复制
D. P. = A[0]*B[0]   A[1]*B[1]   ...   A[N-1] * B[N-1]

例子:

代码语言:javascript复制
import numpy as np  
A = np.ones(5)  
B = np.arange(5)  
print(A, B)  
[1. 1. 1. 1. 1.] [0 1 2 3 4]  
np.dot(A, A)  
5.0  
np.dot(A, B)  
10.0  
np.dot(B, B)  
30

二维矩阵之间的点积比较复杂。与数组之间的普通乘法一样,两个数组的形状必须兼容,但这只需要在其中一个维度上相等即可。 下面是描述点积应用到二维数组通用模式:

代码语言:javascript复制
(A, B) * (B, C) => (A, C)

思考下面的2×3数组,再结合一个3×2数组,其点积是2×2数组。

代码语言:javascript复制
A = np.arange(6).reshape(2,3)  
B = np.arange(6).reshape(3,2)  
C = np.dot(A, B)  
print(A, B, sep='nn')  
print('nDot product:n', C)
[[0 1 2]  
[3 4 5]]

[[0 1]  
[2 3]  
[4 5]]

Dot product:  
[[10 13]   
[28 40]]

以上内容节选自《高阶Python:代码精进之路》一书,欢迎阅读本书学习更多Python的高级技巧。

▊《高阶Python:代码精进之路》

[美] Brian,Overland(布赖恩・欧弗兰),John,Bennett(约翰・班纳特) 著

李辉 译

  • 本书开发了一个“RPN脚本解释器”项目,该项目贯穿本书的各个章节,通过对该项目的学习,你也可以开发出自己的“语言”

本书详细地介绍了Python语言的一些高级功能以及常见数据类型的高级用法,非常适合有一定基础的读者深入学习Python编程。本书的主要内容包括常见内置类型(数值、字符串和集合等)的高级用法和潜在的陷阱,用于文本处理的格式化方法和正则表达式,用于数值计算和大规模数据处理的math包和numpy包等。此外,文件存储、随机数生成和图表绘制也是本书的重要内容。

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