67. 根據(jù)參數(shù)從右側(cè)移除字符

string = "This is a sentence with "
# Remove trailing spaces from the right
print(string.rstrip())  # "This is a sentence with"
string = "this here is a sentence…..,,,,aaaaasd"
print(string.rstrip(“.,dsa”))  # "this here is a sentence"

類似地，你可以根據(jù)參數(shù)從左邊刪除字符:

string = "ffffffffFirst"
print(string.lstrip(“f”))  # First

68. 檢查一個字符串是否代表一個數(shù)字

string = "seven"
print(string.isdigit())  # Falsestring = "1337"
print(string.isdigit())  # Truestring = "5a"
print(string.isdigit())  # False, because it contains the character 'a'string = "2**5"
print(string.isdigit())  # False

69. 檢查一個字符串是否代表一個中文數(shù)字

# 42673 in Arabic numerals
string = "四二六七三"

print(string.isdigit())  # False
print(string.isnumeric())  # True

70. 檢查一個字符串是否所有的單詞都以大寫字母開頭

string = "This is a sentence"
print(string.istitle())  # False

string = "10 Python Tips"
print(string.istitle())  # True

string = "How to Print A String in Python"
# False, because of the first characters being lowercase in "to" and "in"
print(string.istitle())

string = "PYTHON"
print(string.istitle())  # False. It's titlelized version is "Python"

71. 我們也可以在元組中使用負(fù)索引

numbers = (1, 2, 3, 4)

print(numbers[-1])  # 4
print(numbers[-4])  # 1

72. 在元組中嵌套列表和元組

mixed_tuple = (("a"*10, 3, 4), ['first', 'second', 'third'])

print(mixed_tuple[1])  # ['first', 'second', 'third']
print(mixed_tuple[0])  # ('aaaaaaaaaa', 3, 4)

73. 快速計算滿足條件的元素在列表中出現(xiàn)的次數(shù)

names = ["Besim", "Albert", "Besim", "Fisnik", "Meriton"]

print(names.count("Besim"))  # 2

74. 使用slice()可以方便的得到最近的元素

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slicing = slice(-4, None)

# Getting the last 3 elements from the list
print(my_list[slicing])  # [4, 5, 6]

# Getting only the third element starting from the right
print(my_list[-3])  # 4

你也可以使用*slice()*來完成其他常見的切片任務(wù)，比如:

string = "Data Science"

# start = 1, stop = None (don't stop anywhere), step = 1
# contains 1, 3 and 5 indices
slice_object = slice(5, None)

print(string[slice_object])   # Science

75. 計算元素在元組中出現(xiàn)的次數(shù)

my_tuple = ('a', 1, 'f', 'a', 5, 'a')

print(my_tuple.count('a'))  # 3

76. 獲取元組中元素的索引

my_tuple = ('a', 1, 'f', 'a', 5, 'a')

print(my_tuple.index('f'))  #  2

77. 通過跳轉(zhuǎn)獲取子元組

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

print(my_tuple[::3])  # (1, 4, 7, 10)

78. 從索引開始獲取子元組

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

print(my_tuple[3:])  # (4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

79. 從列表、集合或字典中刪除所有元素

my_list = [1, 2, 3, 4]
my_list.clear()
print(my_list)  # []

my_set = {1, 2, 3}
my_set.clear()
print(my_set)  # set()

my_dict = {"a": 1, "b": 2}
my_dict.clear()
print(my_dict)  # {}

80. 合并2個集合

一種方法是使用方法union()，它將作為合并的結(jié)果返回一個新的集合:

first_set = {4, 5, 6}
second_set = {1, 2, 3}

print(first_set.union(second_set))  # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

另一個是方法update，它將第二個集合的元素插入到第一個集合中:

first_set = {4, 5, 6}
second_set = {1, 2, 3}

first_set.update(second_set)

print(first_set)  # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

81. 打印函數(shù)內(nèi)的條件語句

def is_positive(number):
    print("Positive" if number > 0 else "Negative")  # Positive

is_positive(-3)

82. 一個if語句中包含多個條件

math_points = 51
biology_points = 78
physics_points = 56
history_points = 72

my_conditions = [math_points > 50, biology_points > 50,
                 physics_points > 50, history_points > 50]

if all(my_conditions):
    print("Congratulations! You have passed all of the exams.")
else:
    print("I am sorry, but it seems that you have to repeat at least one exam.")
# Congratulations! You have passed all of the exams.

83. 在一個if語句中至少滿足一個條件

math_points = 51
biology_points = 78
physics_points = 56
history_points = 72

my_conditions = [math_points > 50, biology_points > 50,
                 physics_points > 50, history_points > 50]

if any(my_conditions):
    print("Congratulations! You have passed all of the exams.")
else:
    print("I am sorry, but it seems that you have to repeat at least one exam.")
# Congratulations! You have passed all of the exams.

84. 任何非空字符串都被計算為True

print(bool("Non empty"))  # True
print(bool(""))  # False

85. 任何非空列表、元組或字典都被求值為True

print(bool([]))  # False
print(bool(set([])))  # False

print(bool({}))  # False
print(bool({"a": 1}))  # True

86. 其他計算為False的值是None、“False”和數(shù)字0

print(bool(False))  # False
print(bool(None))  # False
print(bool(0))  # False

87. 你不能僅僅通過在函數(shù)中提及全局變量來改變它的值

string = "string"

def do_nothing():
  string = "inside a method"

do_nothing()

print(string)  # string

你也需要使用訪問修飾符global:

string = "string"

def do_nothing():
    global string
    string = "inside a method"

do_nothing()

print(string)  # inside a method

88. 使用“collections”中的Counter計算字符串或列表中的元素數(shù)量

from collections import Counter

result = Counter("Banana")
print(result)  # Counter({'a': 3, 'n': 2, 'B': 1})

result = Counter([1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6])
print(result)  # Counter({1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1})

89. 使用Counter檢查是否2個字符串包含相同的字符

from collections import Counter

def check_if_anagram(first_string, second_string):
    first_string = first_string.lower()
    second_string = second_string.lower()
    return Counter(first_string) == Counter(second_string)

print(check_if_anagram('testinG', 'Testing'))  # True
print(check_if_anagram('Here', 'Rehe'))  # True
print(check_if_anagram('Know', 'Now'))  # False

你也可以使用*sorted()*檢查兩個字符串是否具有相同的字符：

def check_if_anagram(first_word, second_word):
    first_word = first_word.lower()
    second_word = second_word.lower()
    return sorted(first_word) == sorted(second_word)
    
print(check_if_anagram("testinG", "Testing"))  # True
print(check_if_anagram("Here", "Rehe"))  # True
print(check_if_anagram("Know", "Now"))  # False

90. 使用" itertools "中的" Count "計算元素的數(shù)量

from itertools import count

my_vowels = ['a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'A', 'E', 'I', 'O', 'U']

current_counter = count()

string = "This is just a sentence."

for i in string:
    if i in my_vowels:
        print(f"Current vowel: {i}")
        print(f"Number of vowels found so far: {next(current_counter)}")

這是控制臺中的結(jié)果:

Current vowel: i
Number of vowels found so far: 0
Current vowel: i
Number of vowels found so far: 1
Current vowel: u
Number of vowels found so far: 2
Current vowel: a
Number of vowels found so far: 3
Current vowel: e
Number of vowels found so far: 4
Current vowel: e
Number of vowels found so far: 5
Current vowel: e
Number of vowels found so far: 6

91. 根據(jù)字符串或列表的頻率對元素進(jìn)行排序

來自collections模塊的Counter默認(rèn)情況下不會根據(jù)元素的頻率來排序。

from collections import Counter

result = Counter([1, 2, 3, 2, 2, 2, 2])
print(result)  # Counter({2: 5, 1: 1, 3: 1})
print(result.most_common())  # [(2, 5), (1, 1), (3, 1)]

92. 在一行中找到列表中出現(xiàn)頻次最高的元素

my_list = ['1', 1, 0, 'a', 'b', 2, 'a', 'c', 'a']

print(max(set(my_list), key=my_list.count))  # a

93. copy()和deepcopy()的區(qū)別

來自文檔中的解釋:

淺拷貝構(gòu)造一個新的復(fù)合對象，然后(在可能的范圍內(nèi))在其中插入對原始對象的引用。深拷貝構(gòu)造一個新的復(fù)合對象，然后遞歸地將在原始對象中找到的對象的副本插入其中。

更全面的描述：

淺拷貝意味著構(gòu)造一個新的集合對象，然后用對原始集合中的子對象的引用填充它。從本質(zhì)上說，淺拷貝的深度只有一層。拷貝過程不會遞歸，因此不會創(chuàng)建子對象本身的副本。深拷貝使拷貝過程遞歸。這意味著首先構(gòu)造一個新的集合對象，然后用在原始集合對象中找到的子對象的副本遞歸地填充它。以這種方式拷貝對象將遍歷整個對象樹，以創(chuàng)建原始對象及其所有子對象的完全獨(dú)立的克隆。

這里是copy()的例子：

first_list = [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]

second_list = first_list.copy()

first_list[0][2] = 831

print(first_list)  # [[1, 2, 831], ['a', 'b', 'c']]
print(second_list)  # [[1, 2, 831], ['a', 'b', 'c']]

這個是deepcopy() 的例子:

import copy

first_list = [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]

second_list = copy.deepcopy(first_list)

first_list[0][2] = 831

print(first_list)  # [[1, 2, 831], ['a', 'b', 'c']]
print(second_list)  # [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]

94. 當(dāng)試圖訪問字典中不存在的鍵時，可以避免拋出錯誤

如果你使用一個普通的字典，并試圖訪問一個不存在的鍵，那么你將得到一個錯誤:

my_dictonary = {"name": "Name", "surname": "Surname"}print(my_dictonary["age"])  

下面是拋出的錯誤：

KeyError: 'age'

我們可以使用defaultdict()：來避免這種錯誤

from collections import defaultdict

my_dictonary = defaultdict(str)
my_dictonary['name'] = "Name"
my_dictonary['surname'] = "Surname"

print(my_dictonary["age"])  

95. 你可以構(gòu)建自己的迭代器

class OddNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 2
        return x

odd_numbers_object = OddNumbers()
iterator = iter(odd_numbers_object)

print(next(iterator))  # 1
print(next(iterator))  # 3
print(next(iterator))  # 5

96. 可以用一行從列表中刪除重復(fù)項

my_set = set([1, 2, 1, 2, 3, 4, 5])
print(list(my_set))  # [1, 2, 3, 4, 5]

97. 打印模塊所在的位置

import torch

print(torch)  # <module 'torch' from '/Users/...'

98. 可以使用" not in "來檢查值是否不屬于列表

odd_numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
even_numbers = []

for i in range(9):
    if i not in odd_numbers:
        even_numbers.append(i)

print(even_numbers)  # [0, 2, 4, 6, 8]

99. sort() 和 sorted()的差別

sort()對原始列表進(jìn)行排序。

sorted()返回一個新的排序列表。

groceries = ['milk', 'bread', 'tea']

new_groceries = sorted(groceries)
# new_groceries = ['bread', 'milk', 'tea']

print(new_groceries)

# groceries = ['milk', 'bread', 'tea']
print(groceries)

groceries.sort()

# groceries = ['bread', 'milk', 'tea']
print(groceries)

100. 使用uuid模塊生成唯一的id

UUID代表統(tǒng)一唯一標(biāo)識符。

import uuid

# Generate a UUID from a host ID, sequence number, and the current time
print(uuid.uuid1())  # 308490b6-afe4-11eb-95f7-0c4de9a0c5af

# Generate a random UUID
print(uuid.uuid4())  # 93bc700b-253e-4081-a358-24b60591076a