python中set函數(shù)可以用哪個(gè)函數(shù)可以替代

a?=?set([1,?2,?3,?4,?1])

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b?=?set([1,?3,?5,?6,?7])

print(a)

print(b)

print(a??b)????????????????????????????#?交集

print(a?|?b)????????????????????????????#?并集

print(a?^?b)????????????????????????????#?差集

print(set([1,?2])??set([1,?2,?3]))?????#?子集

print(set([1,?2])??set([1,?2,?3]))?????#?子集

"""

{1,?2,?3,?4}

{1,?3,?5,?6,?7}

{1,?3}

{1,?2,?3,?4,?5,?6,?7}

{2,?4,?5,?6,?7}

True

False

"""

如果不滿意現(xiàn)在的set, 可以重寫set類, 改寫或者增加方法

具體參見(jiàn)魔法函數(shù)

python中try/except函數(shù)可以用什么函數(shù)代替

python中try...except函數(shù)可以用if..else函數(shù)代替。在while循環(huán)內(nèi)部，fast指針每次向前走兩步，這時(shí)候我們就要判斷fast的next指針是否為None，不然對(duì)fast.next再調(diào)用next指針的時(shí)候就會(huì)報(bào)異常，這個(gè)異常出現(xiàn)也反過(guò)來(lái)說(shuō)明鏈表不存在環(huán)，就可以returnFalse。所以可以把while代碼放到一個(gè)try…except中，一旦出現(xiàn)異常就return。這是一個(gè)比較好的思路，在以后寫代碼的時(shí)候可以考慮替換某些if…else語(yǔ)句減少不必要的判斷，也使得代碼變的更簡(jiǎn)潔。

time.sleep在python3.11中替換為

time.sleep在python3.11中替換為python。

INTRO:眾所周知，time.sleep的準(zhǔn)確率取決于操作系統(tǒng)和計(jì)算負(fù)載。 Windows 中的準(zhǔn)確性非常差。

類似于 /questions/17499837一個(gè)方法可以使用 time.clock 實(shí)現(xiàn)忙等待方法作為 time.sleep 的替代方法.這種方法會(huì)造成不必要的負(fù)載，影響系統(tǒng)中的其他模 block 。這在進(jìn)行模擬時(shí)是不可取的。

減少花在忙等待上的時(shí)間，而不是依賴 time.sleep , 一個(gè)類使用方法 select.select并利用超時(shí)屬性。

python中round的替代函數(shù)怎么寫

import?re

num=raw_input('please?input?a?number?:\r\n')

num_re=re.search('(\d*)\.(\d)(\d*)',num)

if?num_re:

if?int(num_re.group(2))5:

print?num_re.group(1)

else:

print?int(num_re.group(1))+1

Python中冷門但非常好用的內(nèi)置函數(shù)

Python中有許多內(nèi)置函數(shù),不像print、len那么廣為人知,但它們的功能卻異常強(qiáng)大,用好了可以大大提高代碼效率，同時(shí)提升代碼的簡(jiǎn)潔度，增強(qiáng)可閱讀性

Counter

collections在python官方文檔中的解釋是High-performance container datatypes，直接的中文翻譯解釋高性能容量數(shù)據(jù)類型。這個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)了特定目標(biāo)的容器，以提供Python標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。在python3.10.1中它總共包含以下幾種數(shù)據(jù)類型：

容器名簡(jiǎn)介

namedtuple() 創(chuàng)建命名元組子類的工廠函數(shù)

deque 類似列表(list)的容器，實(shí)現(xiàn)了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)

ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個(gè)映射集合到一個(gè)視圖里面

Counter 字典的子類，提供了可哈希對(duì)象的計(jì)數(shù)功能

OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序

defaultdict 字典的子類，提供了一個(gè)工廠函數(shù)，為字典查詢提供一個(gè)默認(rèn)值

UserDict 封裝了字典對(duì)象，簡(jiǎn)化了字典子類化

UserList 封裝了列表對(duì)象，簡(jiǎn)化了列表子類化

UserString 封裝了字符串對(duì)象，簡(jiǎn)化了字符串子類化

其中Counter中文意思是計(jì)數(shù)器，也就是我們常用于統(tǒng)計(jì)的一種數(shù)據(jù)類型，在使用Counter之后可以讓我們的代碼更加簡(jiǎn)單易讀。Counter類繼承dict類，所以它能使用dict類里面的方法

舉例

#統(tǒng)計(jì)詞頻

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}下面我們看用Counter怎么實(shí)現(xiàn)：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}顯然代碼更加簡(jiǎn)單了，也更容易閱讀和維護(hù)了。

elements()

返回一個(gè)迭代器，其中每個(gè)元素將重復(fù)出現(xiàn)計(jì)數(shù)值所指定次。元素會(huì)按首次出現(xiàn)的順序返回。如果一個(gè)元素的計(jì)數(shù)值小于1，elements()將會(huì)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])

返回一個(gè)列表，其中包含n個(gè)最常見(jiàn)的元素及出現(xiàn)次數(shù)，按常見(jiàn)程度由高到低排序。如果n被省略或?yàn)镹one，most_common()將返回計(jì)數(shù)器中的所有元素。計(jì)數(shù)值相等的元素按首次出現(xiàn)的順序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]這兩個(gè)方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以參考 python3.10.1官方文檔

實(shí)戰(zhàn)

Leetcode 1002.查找共用字符

給你一個(gè)字符串?dāng)?shù)組words，請(qǐng)你找出所有在words的每個(gè)字符串中都出現(xiàn)的共用字符（包括重復(fù)字符），并以數(shù)組形式返回。你可以按任意順序返回答案。

輸入：words = ["bella", "label", "roller"]

輸出：["e", "l", "l"]

輸入：words = ["cool", "lock", "cook"]

輸出：["c", "o"]看到統(tǒng)計(jì)字符，典型的可以用Counter完美解決。這道題是找出字符串列表里面每個(gè)元素都包含的字符，首先可以用Counter計(jì)算出每個(gè)元素每個(gè)字符出現(xiàn)的次數(shù)，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輸出共用字符出現(xiàn)的次數(shù)

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，發(fā)現(xiàn)83個(gè)測(cè)試用例耗時(shí)48ms，速度還是不錯(cuò)的

sorted

在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted()，它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序，并返回列表

對(duì)列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 輸出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]對(duì)元組倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 輸出：[9, 6, 4, 1]使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長(zhǎng)度來(lái)排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 輸出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函數(shù)用于判斷給定的可迭代參數(shù)iterable中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元組、空列表返回值為True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不為空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一個(gè)為空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一個(gè)為0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元組tuple，元素都不為空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元組tuple，存在一個(gè)為空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元組tuple，存在一個(gè)為0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元組

Trueany函數(shù)正好和all函數(shù)相反：判斷一個(gè)tuple或者list是否全為空，0，F(xiàn)alse。如果全為空，0，F(xiàn)alse，則返回False；如果不全為空，則返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一種新型字符串格式化機(jī)制，被稱為 “字符串插值” 或者更常見(jiàn)的一種稱呼是F-strings，F(xiàn)-strings提供了一種明確且方便的方式將python表達(dá)式嵌入到字符串中來(lái)進(jìn)行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我們也可以執(zhí)行函數(shù)：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的運(yùn)行速度很快，比傳統(tǒng)的%-string和str.format()這兩種格式化方法都快得多，書(shū)寫起來(lái)也更加簡(jiǎn)單。

本文主要講解了python幾種冷門但好用的函數(shù)，更多內(nèi)容以后會(huì)陸陸續(xù)續(xù)更新~