京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
总结Python编程中三条常用的技巧
在 python 代码中可以看到一些常见的 trick,在这里做一个简单的小结。
json 字符串格式化
在开发 web 应用的时候经常会用到 json 字符串,但是一段比较长的 json 字符串是可读性较差的,不容易看出来里面结构的。 这时候就可以用 python 来把 json 字符串漂亮的打印出来。
root@Exp-1:/tmp# cat json.txt
{"menu": {"breakfast": {"English Muffin": {"price": 7.5}, "Bread Basket": {"price": 20, "desc": "Assortment of fresh baked fruit breads and muffins"}, "Fruit Breads": {"price": 8}}, "drink": {"Hot Tea": {"price": 5}, "Juice": {"price": 10, "type": ["apple", "watermelon", "orange"]}}}}
root@Exp-1:/tmp#
root@Exp-1:/tmp# cat json.txt | python -m json.tool
{
"menu": {
"breakfast": {
"Bread Basket": {
"desc": "Assortment of fresh baked fruit breads and muffins",
"price": 20
},
"English Muffin": {
"price": 7.5
},
"Fruit Breads": {
"price": 8
}
},
"drink": {
"Hot Tea": {
"price": 5
},
"Juice": {
"price": 10,
"type": [
"apple",
"watermelon",
"orange"
]
}
}
}
}
root@Exp-1:/tmp#
else 的妙用
在某些场景下我们需要判断我们是否是从一个 for 循环中 break 跳出来的,并且只针对 break 跳出的情况做相应的处理。这时候我们通常的做法是使用一个 flag 变量来标识是否是从 for 循环中跳出的。 如下面的这个例子,查看在 60 到 80 之间是否存在 17 的倍数。
flag = False
for item in xrange(60, 80):
if item % 17 == 0:
flag = True
break
if flag:
print "Exists at least one number can be divided by 17"
其实这时候可以使用 else 在不引入新变量的情况下达到同样的效果
for item in xrange(60, 80):
if item % 17 == 0:
flag = True
break
else:
print "exist"
setdefault 方法
dictionary 是 python 一个很强大的内置数据结构,但是使用起来还是有不方便的地方,比如在多层嵌套的时候我们通常会这么写
dyna_routes = {}
method = 'GET'
whole_rule = None
# 一些其他的逻辑处理
...
if method in dyna_routes:
dyna_routes[method].append(whole_rule)
else:
dyna_routes[method] = [whole_rule]
其实还有一种更简单的写法可以达到同样的效果
self.dyna_routes.setdefault(method, []).append(whole_rule)
或者可以使用 collections.defaultdict 模块
import collections
dyna_routes = collections.defaultdict(list)
...
dyna_routes[method].append(whole_rule)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16