Тренды

22 сниппета на Python для повседневных задач

13.05.2021

В этой статье хотелось бы поделиться 22 фрагментами кода на Python, которые помогут вам в решении повседневных задач.

1. Прием нескольких входных значений, разделенных пробелами

Этот фрагмент кода позволяет принимать сразу несколько значений вводимых данных, которые разделены пробелами. Он пригодится при решении задач на соревнованиях по программированию.

## Прием двух целых чисел в качестве входных данных
a,b = map(int,input().split())
print("a:",a)
print("b:",b)

## Прием списка в качестве входных данных
arr = list(map(int,input().split()))
print("Input List:",arr)

2. Одновременный доступ к индексу и значению

Одновременный доступ к индексу и значению в цикле позволяет получить встроенная функция enumerate():

arr = [2,4,6,3,8,10]

for index,value in enumerate(arr):
  print(f"At Index {index} The Value Is -> {value}")

'''Output
At Index 0 The Value Is -> 2
At Index 1 The Value Is -> 4
At Index 2 The Value Is -> 6
At Index 3 The Value Is -> 3
At Index 4 The Value Is -> 8
At Index 5 The Value Is -> 10
'''

3. Проверка использования памяти

Этот фрагмент используется для проверки использования памяти объекта:

import sys
a = 20
print(sys.getsizeof(a)) #28

4. Проверка существования файла

Важно знать, существуют ли используемые в коде файлы. Python здорово облегчает управление файлами благодаря встроенному синтаксису для чтения и записи файлов:

# Метод перебора
import os.path
from os import path

def check_for_file():
 print("File exists: ",path.exists("data.txt"))

if __name__=="__main__":
   check_for_file()
    
'''
File exists:  False
'''

5. Вывод уникального идентификатора переменной

Уникальный идентификатор переменной находится с помощью метода id(). Для этого нужно просто передать в метод имя переменной:

a = 20
name = 'Karl'
deci = 5.5

print(id(a))     # 2557830785936
print(id(name))  # 2557830785956
print(id(deci))  # 2557830785996

6. Вычисление времени выполнения в оболочке

Иногда важно знать время выполнения в оболочке или в блоке кода для получения лучшего алгоритма с минимальным количеством затраченного им времени:

# МЕТОД 1
import datetime
start = datetime.datetime.now()
"""
CODE
"""
print(datetime.datetime.now()-start)

# МЕТОД 2
import time
start_time = time.time()
main()
print(f"Total Time To Execute The Code is {(time.time() - start_time)}" )

# МЕТОД 3
import timeit
code = '''
## Фрагмент кода, чье время выполнения подлежит измерению
[2,6,3,6,7,1,5,72,1].sort()
'''
print(timeit.timeit(stmy = code,number = 1000))

7. Цепочка вызовов функций

В Python есть возможность вызывать несколько функций в одной строке:

def add(a,b):
  return a+b

def sub(a,b):
  return a-b

a,b = 9,6
print((sub if a > b else add)(a, b))

8. Перестановка значений

Быстрый способ поменять местами две переменные без использования дополнительной:

a,b = 5,7

# Метод 1
b,a = a,b

# Метод 2
def swap(a,b):
  return b,a
swap(a,b)

9. Калькулятор без if-else

Этот фрагмент кода показывает, как просто написать калькулятор без использования каких-либо условных операторов if-else:

import operator

action = {
  "+" : operator.add,
  "-" : operator.sub,
  "/" : operator.truediv,
  "*" : operator.mul,
  "**" : pow
}

print(action['*'](5, 5))    # 25

10. Обработка ошибок

В Python, как и в языках Java и C++, имеется способ обработки исключений с помощью блоков try, except и finally:

# Пример 1
try:  
    a = int(input("Enter a:"))    
    b = int(input("Enter b:"))    
    c = a/b  
    print(c)
except:  
    print("Can't divide with zero") 
    
# Пример 2
try:    
    #если файл не существует, будет выброшено исключение.     
    fileptr = open("file.txt","r")    
except IOError:    
    print("File not found")    
else:    
    print("The file opened successfully")    
    fileptr.close()

# Пример 3
try:
  fptr = open("data.txt",'r')
  try:
    fptr.write("Hello World!")
  finally:
    fptr.close()
    print("File Closed")
except:
  print("Error")

11. Проверка наличия анаграммы

Анаграмма — это слово, которое образуется путем перестановки букв другого слова, причем каждая буква используется только один раз.

def check_anagram(first_word, second_word):
  return sorted(first_word) == sorted(second_word)
  
print(check_anagram("silent", "listen"))   # True
print(check_anagram("ginger", "danger"))   # False

12. Проверка наличия подстрок в строке списка

А вот и задача, с которой мне обычно приходится иметь дело ежедневно: проверять, есть ли в строке подстрока. В отличие от других языков программирования, в Python имеется для этого хорошее ключевое слово:

addresses = [
  "12/45 Elm street",
  '34/56 Clark street',
  '56,77 maple street',
  '17/45 Elm street'

]
street = 'Elm street'
for i in addresses:
  if street in i:
    print(i)

'''output
12/45 Elm street
17/45 Elm street
'''

13. Форматирование строки

Самые важные части кода — это входные данные, логика и выходные данные. Все три части требуют некоторого форматирования при написании кода для получения лучших и более удобных для восприятия человеком выходных данных. В Python имеется целый ряд методов форматирования строки.

name = "Abhay"
age = 21

## МЕТОД 1: конкатенация
print("My name is "+name+", and I am "+str(age)+ " years old.")

## МЕТОД 2: форматированные строки (F-строки в Python 3+)
print(f"My name is {name}, and I am {age} years old")

## МЕТОД 3: join
print(''.join(["My name is ", name, ", and I am ", str(age), " years old"]))

## МЕТОД 4: оператор модуля
print("My name is %s, and I am %d years old." % (name, age))

## МЕТОД 5: format (Python 2 и 3)
print("My name is {}, and I am {} years old".format(name, age))Списки

14. Сортировка списка строк

Этот фрагмент кода пригодится, например при упорядочении всех имен студентов в списке:

list1 = ["Karl","Larry","Ana","Zack"]

# Метод 1: sort()
list1.sort()

# Метод 2: sorted()
sorted_list = sorted(list1)

# Метод 3: метод перебора 
size = len(list1)
for i in range(size): 
  for j in range(size): 
    if list1[i] < list1[j]: 
       temp = list1[i] 
       list1[i] = list1[j] 
       list1[j] = temp
print(list1)

15. Генератор списков с If и Else

А этот фрагмент кода будет очень полезен при проведении фильтрации структуры данных на основе некоторых условий:

## List Comprehension with if and else
["Divided by 5" if i%5=0 else i for i in range(1,20)]

### FizzBuzz Implementation Threw the same
['FizzBuzz' if i%3=0 and i%5=0 else 'Fizz' if i%3=0 else 'Buzz' if i%5=0 else i for i in range(1,20)]

'''output
[1, 2, 'Fizz', 4, 'Buzz', 'Fizz', 7, 8, 'Fizz', 'Buzz', 11, 'Fizz', 13, 14, 'FizzBuzz', 16, 17, 'Fizz', 19]
'''

16. Сложение элементов двух списков

Допустим, у вас есть два списка, которые надо объединить в один, суммировав их элементы. Это пригодится, например в таком сценарии:

maths = [59, 64, 75, 86]
physics = [78, 98, 56, 56]

# Метод перебора
list1 = [
  maths[0]+physics[0],
  maths[1]+physics[1],
  maths[2]+physics[2],
  maths[3]+physics[3]
]

# Генератор списков
list1 = [x + y for x,y in zip(maths,physics)]

# Использование методов map
import operator 
all_devices = list(map(operator.add, maths, physics))

# Использование библиотеки Numpy
import numpy as np
list1 = np.add(maths,physics)

'''Output
[137 162 131 142]
'''

17. Самые часто встречающиеся в списке

Этот метод возвращает элементы, появляющиеся в списке наиболее часто:

def most_frequent(nums):
  return max(set(nums), key = nums.count)

18. Возведение в квадрат всех чисел в заданном диапазоне

В этом фрагменте для нахождения квадрата каждого целого числа в заданном диапазоне прибегнем к помощи встроенной функции itertools:

# МЕТОД 1
from itertools import repeat

n = 5
squares = list(map(pow, range(1, n+1), repeat(2)))
print(squares)

# МЕТОД 2
n = 6
squares = [i**2 for i in range(1,n+1)]
print(squares)

"""Output
  [1, 4, 9, 16, 25]
"""

19. Поиск дублей

Эти фрагменты кода позволяют проверить, есть ли в списке повторяющиеся значения:

def has_duplicates(lst):
    return len(lst) ≠ len(set(lst))

x = [1,2,2,4,3,5]
y = [1,2,3,4,5]
has_duplicates(x) # True
has_duplicates(y) # False

20. Преобразование двух списков в словарь

Здесь используются следующие методы:

list1 = ['karl','lary','keera']
list2 = [28934,28935,28936]

# Метод 1: zip()
dictt0 = dict(zip(list1,list2))

# Метод 2: генераторы словарей
dictt1 = {key:value for key,value in zip(list1,list2)}

# Метод 3: использование цикла For (не рекомендуется)
tuples = zip(list1, list2) 
dictt2 = {} 
for key, value in tuples: 
  if key in dictt2: 
    pass
  else: 
    dictt2[key] = value
print(dictt0, dictt1, dictt2, sep = "\n")

21. Сортировка списка словарей

Бывают задачи, в которых требуется упорядочить список словарей, чтобы получить с помощью ключа отсортированный в определенном порядке список:

dict1 = [
    {"Name":"Karl",
     "Age":25},
     {"Name":"Lary",
     "Age":39},
     {"Name":"Nina",
     "Age":35}
]

## Использование sort()
dict1.sort(key=lambda item: item.get("Age"))

# Сортировка списка с помощью itemgetter
from operator import itemgetter
f = itemgetter('Name')
dict1.sort(key=f)

# Функция sorted для итерируемых элементов
dict1 = sorted(dict1, key=lambda item: item.get("Age"))

'''Output
[{'Age': 25, 'Name': 'Karl'},
 {'Age': 35, 'Name': 'Nina'},
 {'Age': 39, 'Name': 'Lary'}]
'''

22. Объединение двух словарей

А этот фрагмент кода пригодится при работе с базами данных и файлами JSON, когда нужно объединить данные из разных файлов или таблиц в общий файл. Объединение двух словарей таит в себе ряд опасностей, например возможность появления повторяющихся ключей. К счастью, у нас есть решения и для этого:

basic_information = {"name":['karl','Lary'],"mobile":["0134567894","0123456789"]}
academic_information = {"grade":["A","B"]}
details = dict() ## Объединяет словари

## Метод генераторов словарей
details = {key: value for data in (basic_information, academic_information) for key,value in data.items()}
print(details)

## Распаковывание словарей
details = {**basic_information ,**academic_information}
print(details)

## Метод копирования и обновления
details = basic_information.copy()
details.update(academic_information)
print(details)