京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:麦叔编程
作者:麦叔
今天分享13个Python代码技巧。
来,数一数你知道几个。最后大家比一比!
1,2,3,开始!
作为程序员,一定离不开两个字:性能。
工作中经常要去解决性能的问题:
用time模块可以计算代码执行时间:
import time startTime = time.time()
# 要衡量的代码 for i in range(1000000):
print('麦叔:大家早上好!')
endTime = time.time()
totalTime = endTime - startTime print("总时间= ", totalTime)
你会吗?如果会,给自己加1分!
假设有两个列表,你想获取列表中的不同元素。
可以使用set的symmetric_difference方法:
list1 = ['张三', '李四', '王五', '大美', '如花'] list2 = ['张三', '李四', '王五', '麦叔'] set1 = set(list1) set2 = set(list2) list3 = list(set1.symmetric_difference(set2)) print(list3) #打印:['大美', '如花', '麦叔']
你会吗?如果会,给自己加1分!
在程序的世界里,内存是绝对的稀缺资源。程序员绞尽脑汁的想办法提升内存使用效率,有的为此头发都秃了。
所以了解某些对象所使用的内存数量是常用操作。使用sys.getsizeof可以获得对象所占用的字节数:
import sys
list1 = ['张三', '李四', '王五', '大美', '如花'] print("list1所用字节数 = ",sys.getsizeof(list1))
name = '麦叔' print("name的字节数 = ",sys.getsizeof(name))
注意:对于list等容器类对象,打印出的字节数只是容器本身占用的内存数,不包括它存放的内容所占用的内存。
了解Python的内存管理,请看我另一篇文章:
Python是如何管理内存的?
你会吗?如果会,给自己加1分!
第一个列表中存放了所有的迟到记录,里面有重复的名字。你上学迟到过吗?
我们要做的是去掉重复,获得一份没有重复的迟到人名单。
最简单的方法就是把list转成set,因为set是不允许重复的。
late_names = ['张三', '李四', '王五', '大美', '如花', '张三', '李四', '林志颖',
'大美'] print("迟到记录= ", late_names)
unqiue_late_names = list(set(late_names)) print("迟到过的人= ", unqiue_late_names)
你会吗?如果会,给自己加1分!
可以判断第一个元素的个数是否和列表的长度相同:
list1 = [20, 20, 20, 20] print("list1中都相同吗?", list1.count(list1[0]) == len(list1))
list2 = [20, 20, 20, 50] print("list2中都相同吗?", list2.count(list2[0]) == len(list2))
你会吗?如果会,给自己加1分!
有两个列表,里面内容相同,但顺序不同。
我们想确定一下它们是否完全相同。
有两个办法:
from collections import Counter one = [33, 22, 11, 44, 55] two = [22, 11, 44, 55, 33]
print("相同吗?", Counter(one) == Counter(two)) print("相同吗?", sorted(one) == sorted(two))
你会吗?如果会,给自己加1分!
由于set不能重复的特性,经常在判断唯一或者去重的时候使用。
下面的isUnque方法,通过推导式生成一个由None或True组成的序列。如果里面有True就说明重复:
def isUnique(item): tempSet = set()
return not any(i in tempSet or tempSet.add(i) for i in item)
list1 = [123, 345, 456, 23, 567]
print("list1都唯一吗? ", isUnique(list1))
list2 = [123, 345, 567, 23, 567]
print("list2都唯一吗? ", isUnique(list2))
你会吗?如果会,给自己加1分!
有时候从网上接收到的数据是字节码,比如这样的:xe9xbaxa6xe5x8fx94
我们需要把字节码转成字符串,否则就是乱码。
在转码的过程中也要使用正确的编码规则,否则还是乱码。
byteVar = bytes("麦叔密码", 'utf-8') print(byteVar) #编码规则不对,乱码:楹﹀彅瀵嗙爜
str1 = str(byteVar.decode("gbk")) print("字符串是:" , str1 ) #编码规则正确,
不乱 str2 = str(byteVar.decode("utf-8")) print("字符串是:" , str2 )
你会吗?如果会,给自己加1分!
循环的时候经常要打印序号,使用enumerate::
listOne = [123, 345, 456, 23] for index, element in enumerate(listOne): print(index, element)
你会吗?如果会,给自己加1分!
使用**给字典先解包,再把它们合并起来。合并的过程中,如果后面的key和前面一样会覆盖前面的value。
names1 = {1: '张三', 2: "李四", 3:"王五"}
names2 = {2: '麦叔', 4: "小强"}
all_names = {**names1, **names2} print(all_names)
你会吗?如果会,给自己加1分!
使用zip先把两个列表合成由元组组成的列表,然后再转成字典:
ids = [1, 2, 3, 4, 5] names = ['张三', '李四', '王五', '大美', '如花'] name_dict = dict(zip(ids, names)) print(name_dict)
你会吗?如果会,给自己加1分!
浮点数的计算可能会产生很多位小数,假设我们要求只显示2位小数:
number= 88.234578965467 print('{0:.2f}'.format(number))
你会吗?如果会,给自己加1分!
Python函数可以返回多个值,用逗号隔开。
实际上是返回了一个元组,但Python会自动解包,所以调用者可以直接使用返回值:
def total_diff(num1, num2): total = num1 + num2
diff = num1 - num2
return total, diff
total, diff = total_diff(99, 88)
print("总和:", total, "差额:", diff)
这13个小技巧,你会几个呢?别的小伙伴会几个呢?投票查看:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28