掌握这9个单行代码技巧！你也能写出『高端』Python代码 ⛵

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原创 2022-08-09 16:11:32 9.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python编程技巧 – 编写单行if条件语句都用过if条件句，但是，你有没有尝试过在一行中编写完成Python的if语句？本文简要介绍这个方法，探讨学习如何在一行中编写简洁的Python代码。阅读详情

💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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Python 是一个简单易上手可读性强且功能强大的编程语言，它有一些独特的技巧和写法，可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码，让它看起来更加紧凑和高级。

在本篇内容中ShowMeAI 给大家总结最常用的『单行代码（one-liner ）』技巧，让你的代码加分更加『高级』！

推荐入门的小伙伴阅读ShowMeAI的 图解Python编程：从入门到精通系列教程 系列教程，学习全套 Python 知识！

以下所有的代码都可以在 在线 Python 编译器 中运行，快试起来！

💡 1.单行 if - else 语句

if-else 语句是我们在 Python 中学习的基础逻辑判断语法之一。我们通常会以分支的形式来书写这个语句，但 Python 其实能支持 if 和 else 语句在同一行，简单快捷完成判断。

如下为代码示例：

age = 18

valid = "你是成年人"
invalid = "你是未成年人"
# 单行代码
print(valid) if age >= 18 else print(invalid)

💡 2.列表推导式

列表推导式是 Python 独有且非常强大的语法，它提供了一种简短的语法来根据现有列表的值创建列表。相比函数和循环更紧凑，甚至还可以加入条件判断。

列表推导式的基本语法如下：

[expression for item in list]

以下是一个代码应用示例：

countries = ['united states', 'brazil', 'united kingdom', 'japan']
# 带条件判断的列表推导式
capitalized = [country.title() for country in countries if country.startswith('u')]

print(capitalized)

['United States', 'United Kingdom']

列表推导式非常简洁，但是大家注意，不要把过于复杂的功能嵌套于列表推导式中，我们还是要注意保持代码的可读性哦！

💡 3.字典推导式

与列表推导式类似，Python 中也有字典推导式，字典推导式提供了一种简短的语法，在一行代码中创建字典。语法如下：

{key: value for key, value in iterable}

下面是一个简单的代码示例：

dict_numbers = {x:x*x for x in range(1,6) }

print(dict_numbers)

{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5:25}

💡 4.合并词典

我们如果需要合并字典，有多种方法，可以使用 update()方法， merge()运算符，包括上面提到的字典推导式。

一种非常简单的方法，是通过使用解包运算符 **，我们添加 **在每个字典前面，组合为一个新的字典来存储输出。如下示例：

dict_1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict_2 = {'c': 3, 'd': 4}
# 合并字典
merged_dict = {**dict_1, **dict_2}

print(merged_dict)

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

💡 5.删除列表重复元素

一个非常高频的处理是对列表元素虑重。这时一个最快捷的方式是利用 Python 中的集合set，集合是元素的无序集合。我们只需要将列表转为集合再转回为列表即可。

示例如下：

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

print(list(set(numbers)))

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

💡 6.单行多变量赋值

如果我们需要为多个变量赋值，我们可以一行中完成这个过程，如下示例：

# 单行赋值多变量
a, b, c = 1, "abc",  True

print(a, b, c)

1 'abc' True

💡 7.列表元素筛选

另外一个非常常见的场景是，对列表元素进行筛选过滤，保留其中满足某些条件的元素结果为新的列表。这个功能的实现方法也很多，一个简单的方法是使用 filter()函数。

基本语法如下：

filter(function, iterable)

我们甚至可以借助lambda匿名函数来定义过滤条件，配合filter，可以在一行中快速完成列表元素筛选的功能。比如下例我们筛选出列表中的所有偶数：

my_list = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
# 选出所有偶数
print(list(filter(lambda x: x%2 == 0, my_list )))

[10, 12, 14]

💡 8.字典排序：按照 key

对于复杂一点点的结构，比如 Python 中的字典，如果我们要依据key进行排序，没办法直接sort，但是我们可以借助sorted函数完成这个任务，比如下例中我们根据商品的名称排序：

product_prices = {'Z': 9.99, 'Y': 9.99, 'X': 9.99}

print({key:product_prices[key] for key in sorted(product_prices.keys())})

{'X': 9.99, 'Y': 9.99, 'Z': 9.99}

💡 9.字典排序：按照 value

有时候我们会需要对字典基于value排序，这个任务同样可以基于sorted()函数完成，我们先看看所有sorted()函数的参数，如下。

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

要对字典按照value进行排序，我们需要使用 key 参数，这个参数接受一个函数，函数的返回值作为排序的依据。这里配合lambda函数可以很方便地完成任务。

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}

print(sorted(population.items(), key=lambda x:x[1]))

[('UK', 67.2), ('Brazil', 212.6), ('USA', 329.5)]

我们发现返回的结果是一个列表，我们可以利用前面提到的字典推导式，对其进行简单处理，如下：

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

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