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30秒掌握一些python的高级用法,让旁人羡煞不已

4.下划线化字符串批量统一变量名称或者字符串格式。这里其实是一个“套娃”用法,一开始可能不太好理解,需要慢慢理解。1.数组再分组对一个列表根据所需要的大小进行细分:效果如下:私信小编01即可获取大量python学习资源EXAMPLESchunk([1,2,3,4,5],2)# [[1,2],[3,4],5]return中,map的第二个参数是一个列表,map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数

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4.下划线化字符串批量统一变量名称或者字符串格式。这里其实是一个“套娃”用法,一开始可能不太好理解,需要慢慢理解。

1.数组再分组

对一个列表根据所需要的大小进行细分:

30秒掌握一些python的高级用法,让旁人羡煞不已

效果如下:

私信小编01即可获取大量python学习资源

EXAMPLESchunk([1,2,3,4,5],2)# [[1,2],[3,4],5]

return中,map的第二个参数是一个列表,map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数的 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

2.数字转数组

同样是一则关于map的应用,将整形数字拆分到数组中:

def digitize(n):  return list(map(int, str(n)))

效果如下:

EXAMPLESdigitize(123)# [1, 2, 3]

它将整形数字n转化为字符串后,还自动对该字符串进行了序列化分割,最后将元素应用到map的第一个参数中,转化为整形后返回。

3.非递归斐波那契

还记得菲波那切数列吗,前两个数的和为第三个数的值,如0、1、1、2、3、5、8、13....

如果使用递归来实现这个算法,效率非常低下,我们使用非递归的方式实现:

30秒掌握一些python的高级用法,让旁人羡煞不已

效果如下:

EXAMPLESfibonacci(7)# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]

这样看是很简单,但是思维要绕得过来哦。

4.下划线化字符串

批量统一变量名称或者字符串格式。

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效果如下:

EXAMPLESsnake('camelCase')# 'camel_case'snake('some text')# 'some_text'snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'snake('AllThe-small Things')# "all_the_small_things"

re.sub用于替换字符串中的匹配项。这里其实是一个“套娃”用法,一开始可能不太好理解,需要慢慢理解。

第一个替换,是将s字符串中,使用' '替换'-'。

第二个替换,是针对第一个替换后的字符串,对符合'([A-Z]+)'正则表达式的字符区段(全大写的单词)用r' \1'替换,也就是用空格区分开每一个单词。

第三个替换,是对第二个替换后的字符串,对符合'([A-Z][a-z]+)'正则表达式的字符区段(也就是首字母大写,其他字母小写的词语)用r' \1'替换,也是将单词用空格分隔开。


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