九个必须了解的Python一行代码技巧

一分耕耘，一分收获！既然都打开这篇《九个必须了解的Python一行代码技巧》，就坚持看下去，学下去吧！本文主要会给大家讲到等等知识点，如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处，非常欢迎大家积极提出！在后续文章我会继续更新文章相关的内容，希望对大家都有所帮助！

当我们开始学习 Python 时，我们通常会优先编写能够完成工作的代码，而不会关注代码的可读性以及代码的简洁性和效率。

确切来说，这是完全没有问题的，但是有一些方法可以在不忽略可读性的情况下缩短我们的 Python 代码。单行 Python 代码，只要我们能够正确的使用它们，那么我们将能够很好的兼顾简洁和可读性！

下面任何学习 Python 的同学都应该知道的 9 条单行代码，我们一起来看看吧~

1. If — Else 语句

if-else 语句是我们在 Python 中学习的第一批语句之一，它用于执行给定条件的真假部分。

我们经常使用这个语句，但是你知道它可以被简化为一行代码吗？在很多情况下，我们完全可以把 if 和 else 语句放在在同一行中。

age = 18
valid = "You're an adult"
invalid = "You're NOT an adult"
print(valid) if age >= 18 else print(invalid)

2. 根据现有列表创建新列表

列表是一种常用的数据存储方式，但你知道只需一行代码即可基于现有列表创建新列表吗？

没错，它被称为列表推导，它提供了一种基于现有列表的值创建列表的简短语法，列表推导比用于制作列表的函数和循环更紧凑。

下面是语法：

[expression for item in list]

我们来看个例子：

words = ['united states', 'brazil', 'united kingdom']

capitalized = [word.title() for word in words]
>>> capitalized
['United States', 'Brazil', 'United Kingdom']

上面的代码确实看起来更好！但是要记住，我们应该保持代码对用户友好，因此不推荐在一行代码中编写很长的列表推导式。

3. 字典推导

与列表推导类似，Python 中也有字典推导。字典推导提供了一种简短的语法，可以在一行代码中创建字典。

下面是语法：

{key: value for key, value in iterable}

来个栗子：

dict_numbers = {x:x*x for x in range(1,6) }
>>> dict_numbers
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5:25}

4. 合并词典

有多种方法可以合并字典，我们可以使用 update() 方法、merge() 运算符，甚至是字典推导。

但是有一种更简单的方法可以在 Python 中合并字典，就是通过使用解包运算符 **​。我们只需要在我们希望组合的每个字典前面添加 ** 并使用额外的字典来存储输出即可。

dict_1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict_2 = {'c': 3, 'd': 4}
merged_dict = {**dict_1, **dict_2}
>>> merged_dict
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

在我们将 ** 运算符应用于字典后，两者都将扩展其内容并合并以创建一个新字典。

5.删除列表中的重复项

有时我们需要确保列表中没有任何重复值，尽管没有一种方法可以轻松进行处理，但我们可以使用set来消除重复项。

set是一种无序集合，其中每个元素都是唯一的。这意味着如果我们将列表变成一个集合，就可以快速删除重复项，。然后我们只需要将集合再次转换为列表即可。

让我们看一个基本的例子来掌握它：

numbers = [1,1,1,2,2,3,4,5,6,7,7,8,9,9,9]

>>> list(set(numbers))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

6. 在一行中给多个变量赋值

每当我们需要分配多个变量时，可以在 Python 中将它们分配在一行中，而不是逐行分配（即使是来自不同类型的变量）。

a, b, c = 1, "abc",True
>>> a
1
>>> b
'abc'
>>> c
True

很简洁吧，但是需要注意的是，我们分配的变量越多，将它们分配给错误值的机会就越大，双刃剑啊~

7. 从列表中过滤值

假设我们想从列表中过滤一些值，可以使用许多方法来做到这一点，但有一种简单的方法是使用 filter() 函数。

这是过滤器函数的语法：

filter(function, iterable)

如果我们在过滤器函数中添加一个 lambda 函数，效果会更好！

让我们通过从列表中过滤偶数来掌握它：

my_list = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
>>> list(filter(lambda x: x%2 == 0, my_list ))
[10, 12, 14]

8. 按键排序字典

对字典进行排序并不像对列表进行排序那样简单——我们不能像使用列表那样使用 sort() 或 sorted() 对字典进行排序。

但是我们可以将字典推导与 sorted() 函数结合起来，通过键对字典进行排序。

在下面的示例中，我们将按产品名称对字典进行排序。

product_prices = {'Z': 9.99, 'Y': 9.99, 'X': 9.99}
>>{key:product_prices[key] for key in sorted(product_prices.keys())}
{'X': 9.99, 'Y': 9.99, 'Z': 9.99}

9. 按值排序字典

类似于按键对字典进行排序，我们需要使用 sorted() 函数和列表推导来按值对字典进行排序，但是我们还需要添加一个 lambda 函数。

首先让我们看看 sorted() 函数的所有参数：

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

要按值对字典进行排序，我们需要使用 key 参数。此参数接受一个函数，该函数用作排序比较的键。在这里，我们可以使用 lambda 函数使事情变得更简单。

假设我们有一个包含人口值的字典，我们想按值对其进行排序。

population = {'USA':329.5, 'Brazil': 212.6, 'UK': 67.2}

>>> sorted(population.items(), key=lambda x:x[1])
[('UK', 67.2), ('Brazil', 212.6), ('USA', 329.5)]

现在唯一剩下的就是添加字典推导了。

population = {'USA':329.5, 'Brazil': 212.6, 'UK': 67.2}

>>> {k:v for k, v in sorted(population.items(), key=lambda x:x[1])}
{'UK': 67.2, 'Brazil': 212.6, 'USA': 329.5}

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