许多人在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写和自动化等领域中都会使用Python，它是一种十分流行的语言。

Python流行的部分原因在于简单易学。

本文将简要介绍30个简短的、且能在30秒内掌握的代码片段。

1. 唯一性

以下方法可以检查给定列表是否有重复的地方，可用set()的属性将其从列表中删除。

def all_unique(lst): return len(lst) == len(set(lst)) x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6] y = [1,2,3,4,5] all_unique(x) # False all_unique(y) # True 

2. 变位词(相同字母异序词)

此方法可用于检查两个字符串是否为变位词。

from collections import Counter def anagram(first, second): return Counter(first) == Counter(second) anagram("abcd3", "3acdb") # True 

3. 内存

此代码段可用于检查对象的内存使用情况。

import sys  
variable = 30  
print(sys.getsizeof(variable)) # 24 

4. 字节大小

此方法可输出字符串的字节大小。

def byte_size(string): return(len(string.encode('utf-8'))) byte_size('') # 4 byte_size('Hello World') # 11 

5. 打印N次字符串

此代码段无需经过循环操作便可多次打印字符串。

n = 2;  s ="Programming";  print(s * n); # ProgrammingProgramming 

6. 首字母大写

以下代码片段只利用了title()，就能将字符串中每个单词的首字母大写。

s = "programming is awesome" print(s.title()) # Programming Is Awesome 

7. 列表细分

该方法将列表细分为特定大小的列表。

def chunk(list, size): return [list[i:i+size] for i in range(0,len(list), size)] 

8. 压缩

以下代码使用filter()从，将错误值(False、None、0和“ ”)从列表中删除。

def compact(lst): return list(filter(bool, lst)) compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]) # [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ] 

9. 计数

以下代码可用于调换2D数组排列。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']] 
transposed = zip(*array) 
print(transposed) # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')] 

10. 链式比较

以下代码可对各种运算符进行多次比较。

a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False 

11. 逗号分隔

此代码段可将字符串列表转换为单个字符串，同时将列表中的每个元素用逗号隔开。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"] print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming 

12. 元音计数

此方法可计算字符串中元音(“a”、“e”、“i”、“o”、“u”)的数目。

import re def count_vowels(str): return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE)) count_vowels('foobar') # 3 count_vowels('gym') # 0 

13. 首字母小写

此方法可将给定字符串的首字母转换为小写模式。

def decapitalize(string): return str[:1].lower() + str[1:] decapitalize('FooBar') # 'fooBar' decapitalize('FooBar') # 'fooBar' 

14. 展开列表

下列代码采用了递归法展开潜在的深层列表。

def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return ret def deep_flatten(lst): result = [] result.extend( spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst)))) return result deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5] 

15. 寻找差异

此方法仅保留第一个迭代中的值来查找两个迭代之间的差异。

def difference(a, b): set_a = set(a) set_b = set(b) comparison = set_a.difference(set_b) return list(comparison) 
difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3] 

16. 输出差异

以下方法利用已有函数，寻找并输出两个列表之间的差异。

def difference_by(a, b, fn): b = set(map(fn, b)) return [item for item in a if fn(item) not in b] from math import floor difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2] difference_by([{ 'x': 2 }, { 'x': 1 }], [{ 'x': 1 }], lambda v : v['x']) # [ { x: 2 } ] 

17. 链式函数调用

以下方法可以实现在一行中调用多个函数。

def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a – b a, b = 4, 5 print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9  

18. 重复值存在与否

以下方法利用set()只包含唯一元素的特性来检查列表是否存在重复值。

def has_duplicates(lst): return len(lst) != len(set(lst)) 
x = [1,2,3,4,5,5] 
y = [1,2,3,4,5] 
has_duplicates(x) # True 
has_duplicates(y) # False 

19. 合并字库

以下方法可将两个字库合并。

def merge_two_dicts(a, b): c = a.copy() # make a copy of a  c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from b return c a = { 'x': 1, 'y': 2} b = { 'y': 3, 'z': 4} print(merge_two_dicts(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4} 

在Python3.5及升级版中，也可按下列方式执行步骤代码：

def merge_dictionaries(a, b) return {**a, **b} a = { 'x': 1, 'y': 2} b = { 'y': 3, 'z': 4} print(merge_dictionaries(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4} 

20. 将两个列表转换为字库

以下方法可将两个列表转换为字库。

def to_dictionary(keys, values): return dict(zip(keys, values)) keys = ["a", "b", "c"]  values = [2, 3, 4] print(to_dictionary(keys, values)) # {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3} 

21. 列举

以下代码段可以采用列举的方式来获取列表的值和索引。

list = ["a", "b", "c", "d"] for index, element in enumerate(list):  print("Value", element, "Index ", index, ) # ('Value', 'a', 'Index ', 0) # ('Value', 'b', 'Index ', 1) #('Value', 'c', 'Index ', 2) # ('Value', 'd', 'Index ', 3)  

22. 时间成本

以下代码可计算执行特定代码所需的时间。

import time start_time = time.time() a = 1 b = 2 c = a + b print(c) #3 end_time = time.time() total_time = end_time - start_time print("Time: ", total_time) # ('Time: ', 1.1205673217773438e-05) 

23. Try else语句

可将else句作为try/except语句的一部分，如果没有异常情况，则执行else语句。

try: 2*3 except TypeError: print("An exception was raised") else: print("Thank God, no exceptions were raised.") #Thank God, no exceptions were raised. 

24. 出现频率很高的元素

此方法将输出列表中出镜率很高的元素。

def most_frequent(list): return max(set(list), key = list.count) list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2] most_frequent(list)  

25. 回文(正反读有一样的字符串)

以下代码检查给定字符串是否为回文。首先将字符串转换为小写，然后从中删除非字母字符，最后将新字符串版本与原版本进行比对。

def palindrome(string): from re import sub s = sub('[\W_]', '', string.lower()) return s == s[::-1] palindrome('taco cat') # True 

26. 不用if-else语句的计算器

以下代码片段展示了如何在不用if-else条件语句的情况下，编写简易计算器。

import operator 
action = { "+": operator.add, "-": operator.sub, "/": operator.truediv, "*": operator.mul, "**": pow 
} 
print(action['-'](50, 25)) # 25 

27. 随机排序

该算法采用Fisher-Yates algorithm对新列表中的元素进行随机排序。

from copy import deepcopy 
from random import randint 
def shuffle(lst): temp_lst = deepcopy(lst) m = len(temp_lst) while (m): m -= 1 i = randint(0, m) temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m] return temp_lst 
foo = [1,2,3] 
shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3] 

28. 展开列表

此方法将类似javascript中[].concat(…arr)这样的列表展开。

def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return ret 
spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 

29. 交换变量

此方法为能在不使用额外变量的情况下快速交换两种变量。

def swap(a, b): return b, a a, b = -1, 14 swap(a, b) # (14, -1) 

30. 获取丢失部分的默认值

以下代码可在所需对象不在字库范围内的情况下获取默认值。

d = {'a': 1, 'b': 2} print(d.get('c', 3)) # 3 

本文只简单介绍了一些能在日常工作中帮到我们的方法。但内容都主要立足于GitHub 存储库：https://github.com/30-seconds/30_seconds_of_knowledge，该存储库还包含了有关Python及其他语言和技术行之有效的代码。