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可以直接把函数放到if后面当作条件,如果为空的话判断结果是false,例如:
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def test():
return None
if test():
print True
else:
print False
1、print()函数:打印字符串;
2、raw_input()函数:从用户键盘捕获字符;
3、len()函数:计算字符长度;
4、format()函数:实现格式化输出;
5、type()函数:查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等:类型的转化函数;
7、id()函数:获取对象的内存地址;
8、help()函数:Python的帮助函数;
9、s.islower()函数:判断字符小写;
10、s.sppace()函数:判断是否为空格;
11、str.replace()函数:替换字符;
12、import()函数:引进库;
13、math.sin()函数:sin()函数;
14、math.pow()函数:计算次方函数;
15、os.getcwd()函数:获取当前工作目录;
16、listdir()函数:显示当前目录下的文件;
17、time.sleep()函数:停止一段时间;
18、random.randint()函数:产生随机数;
19、range()函数:返回一个列表,打印从1到100;
20、file.read()函数:读取文件返回字符串;
21、file.readlines()函数:读取文件返回列表;
22、file.readline()函数:读取一行文件并返回字符串;
23、split()函数:用什么来间隔字符串;
24、isalnum()函数:判断是否为有效数字或字符;
25、isalpha()函数:判断是否全为字符;
26、isdigit()函数:判断是否全为数字;
27、 lower()函数:将数据改成小写;
28、upper()函数:将数据改成大写;
29、startswith(s)函数:判断字符串是否以s开始的;
30、endwith(s)函数:判断字符串是否以s结尾的;
31、file.write()函数:写入函数;
32、file.writeline()函数:写入文件;
33、abs()函数:得到某数的绝对值;
34、file.sort()函数:对书数据排序;
35、tuple()函数:创建一个元组;
36、find()函数:查找 返回的是索引;
37、dict()函数:创建字典;
38、clear()函数:清楚字典中的所有项;
39、copy()函数:复制一个字典,会修改所有的字典;
40、 get()函数:查询字典中的元素。
…………
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型:
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现:
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了,也更容易阅读和维护了。
elements()
返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法,其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符(包括重复字符),并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
输入:words = ["bella", "label", "roller"]
输出:["e", "l", "l"]
输入:words = ["cool", "lock", "cook"]
输出:["c", "o"]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下,发现83个测试用例耗时48ms,速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted(),它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表
对列表升序操作:
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出:[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作:
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出:[9, 6, 4, 1]使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出:['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意:空元组、空列表返回值为True。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list,元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list,存在一个为空的元素
False
all([0, 1,2, 3]) # 列表list,存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple,元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple,存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple,存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反:判断一个tuple或者list是否全为空,0,False。如果全为空,0,False,则返回False;如果不全为空,则返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中,PEP 498提出一种新型字符串格式化机制,被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings,F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数:
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快,比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多,书写起来也更加简单。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~
这是一个函数。
python函数参数为None的时候,比如defreq(self,b=None),是因为这个函数是一个封装函数,在没有调用他的时候他的参数需要加上None如果不加None值,不调用函数他会报错一般会用在封装类或者框架里比如说框架一般会有一个总的调用函数,总的调用函数启动,这次没有获取到值,执行到req函数时无法给req函数参数,那如果没有参数req函数就会报错一般会报:"req()missing1requiredpositionalargument:'b'’但是如果参数为None就不会报错如果程序执行到req参数传递成功的话,参数就不会是None了所以None是一个防止报错的机制。
python中None代表一个特殊的空值,即为一个空对象,没有任何的值。