Python高效编程技巧

工作中经常要处理各种各样的数据，遇到项目赶进度的时候自己写函数容易浪费时间。

Python 中有很多内置函数帮你提高工作效率！

一：根据条件在序列中筛选数据

1.假设有一个数字列表 data, 过滤列表中的负数

使用列表推导式:

使用 fliter 过滤函数:

2.学生的数学分数以字典形式存储，筛选其中分数大于 80 分的同学

二：对字典的键值对进行翻转

使用 zip() 函数

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

三. 统计序列中元素出现的频度

1.某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，它们出现的次数是多少？

构造随机序列如下：

方法1: 可以使用字典来统计，以列表中的数据为键，以出现的次数为值

方法2：直接使用 collections 模块下面的 Counter 对象

2. 对某英文文章单词进行统计，找到出现次数最高的单词以及出现的次数

通过上面的练习，我们知道可以用 Counter 来解决

四.根据字典中值的大小，对字典中的项进行排序

比如班级中学生的数学成绩以字典的形式存储：

请按数学成绩从高到底进行排序！

方法1: 利用 zip 将字典转化为元组，再用 sorted 进行排序

方法2: 利用 sorted 函数的 key 参数

五. 在多个字典中找到公共键

实际场景：在足球联赛中，统计每轮比赛都有进球的球员

第一轮：{"C罗": 1, "苏亚雷斯":2, "托雷斯": 1..}
第二轮：{"内马尔": 1, "梅西":2, "姆巴佩": 3..}
第三轮：{"姆巴佩": 2, "C罗":2, "内马尔": 1..}

模拟随机的进球球员和进球数

首先获取字典的 keys，然后取每轮比赛 key 的交集。由于比赛轮次数是不定的，所以使用 map 来批量操作

然后一直累积取其交集,使用 reduce 函数

一行代码搞定！