最实用的20个python小技巧

为了让大家更好地学习Python，本站总结了20个最实用的Python小技巧。接下来，我会对这些小技巧进行详细讲解。

1. 使用zip()函数实现多个列表的并行迭代

Python的内置函数zip()可以将多个列表并行迭代，例如：

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
for item1, item2 in zip(list1, list2):
    print(item1, item2)

输出结果为：

1 a
2 b
3 c
4 d

2. 使用enumerate()函数遍历列表获取元素的索引

Python的内置函数enumerate()可以遍历列表，同时返回元素的索引和值，例如：

list1 = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, value in enumerate(list1):
    print(index, value)

输出结果为：

0 apple
1 banana
2 cherry

3. 使用set()函数去除列表中的重复元素

Python的内置函数set()可以去除列表中的重复元素，并返回一个去重后的集合，例如：

list1 = [1, 2, 3, 2, 1]
set1 = set(list1)
print(set1)

输出结果为：

{1, 2, 3}

4. 使用lambda表达式对列表元素进行排序

Python的lambda表达式可以创建匿名函数，可以使用它对列表元素进行排序，例如：

list1 = [('apple', 3), ('banana', 2), ('cherry', 4)]
list1.sort(key=lambda x: x[1])
print(list1)

输出结果为：

[('banana', 2), ('apple', 3), ('cherry', 4)]

5. 使用random库随机生成列表

Python的random库可以随机生成列表，例如：

import random
list1 = random.sample(range(1, 100), 10)
print(list1)

输出结果为：

[73, 46, 16, 59, 78, 50, 84, 89, 85, 70]

6. 使用map()函数对列表元素进行操作

Python的内置函数map()可以对列表元素进行操作，例如：

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = list(map(lambda x: x+1, list1))
print(list2)

输出结果为：

[2, 3, 4, 5]

7. 使用filter()函数筛选列表元素

Python的内置函数filter()可以筛选列表中符合条件的元素，例如：

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list2 = list(filter(lambda x: x%2==0, list1))
print(list2)

输出结果为：

[2, 4, 6]

8. 使用json库将Python对象转化为JSON格式

Python的json库可以方便地将Python对象转化为JSON格式，例如：

import json
dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 18}
json1 = json.dumps(dict1)
print(json1)

输出结果为：

{"name": "Alice", "age": 18}

9. 使用time库获取系统时间

Python的time库可以获取系统时间，例如：

import time
tm = time.localtime()
print('Current time:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', tm))

输出结果为：

Current time: 2021-08-25 18:48:15

10. 使用datetime库进行日期时间处理

Python的datetime库可以对日期和时间进行处理，例如：

import datetime
dt = datetime.datetime(2021, 8, 25, 18, 48, 15)
print('Current date:', dt.strftime('%Y-%m-%d'))
print('Current time:', dt.strftime('%H:%M:%S'))

输出结果为：

Current date: 2021-08-25
Current time: 18:48:15

11. 使用re库进行正则表达式匹配

Python的re库可以进行正则表达式匹配，例如：

import re
text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'
match = re.search('fox', text)
if match:
    print('Matched:', match.group())
else:
    print('Not matched.')

输出结果为：

Matched: fox

12. 使用selenium库进行网页自动化操作

Python的selenium库可以进行网页自动化操作，例如：

from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
search_box = browser.find_element_by_id('kw')
search_box.send_keys('Python')
search_box.submit()

13. 使用Pillow库进行图像处理

Python的Pillow库可以进行图像处理，例如：

from PIL import Image
image = Image.open('example.jpg')
image.show()

14. 使用pandas库进行数据分析

Python的pandas库可以进行数据分析，例如：

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [18, 21, 24]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

       name  age
0     Alice   18
1       Bob   21
2  Charlie   24

15. 使用numpy库进行科学计算

Python的numpy库可以进行科学计算，例如：

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[4, 3], [2, 1]])
array3 = np.dot(array1, array2)
print(array3)

输出结果为：

[[ 8  5]
 [20 13]]

16. 使用argparse库解析命令行参数

Python的argparse库可以方便地解析命令行参数，例如：

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
                    help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
                    const=sum, default=max,
                    help='sum the integers (default: find the max)')
args = parser.parse_args()
print(args.accumulate(args.integers))

17. 使用logging库进行日志记录

Python的logging库可以进行日志记录，例如：

import logging
logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.INFO)
logging.info('This is an info message.')

18. 使用argparse库解析命令行参数

Python的unittest库可以进行单元测试，例如：

import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

    def test_isupper(self):
        self.assertTrue('FOO'.isupper())
        self.assertFalse('Foo'.isupper())

    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

19. 使用multiprocessing库进行并行计算

Python的multiprocessing库可以进行并行计算，例如：

from multiprocessing import Pool
def square(x):
    return x*x
with Pool(4) as p:
    result = p.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result)

输出结果为：

[1, 4, 9, 16, 25]

20. 使用pickle库进行对象序列化

Python的pickle库可以进行对象序列化，例如：

import pickle
dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 18}
with open('example.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(dict1, f)
with open('example.pickle', 'rb') as f:
    dict2 = pickle.load(f)
print(dict2)

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 18}