Python基础教程——常用的35个经典案例

Python 的简洁和强大使其成为许多开发者的首选语言。本文将介绍36个常用的Python经典代码案例。这些示例覆盖了基础语法、常见任务、以及一些高级功能。（建议收藏食用）

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1. 列表推导式

fizz_buzz_list = [       
"FizzBuzz" if i % 15 == 0 else "Fizz" if i % 3 == 0 else "Buzz" if i % 5 == 0 else i for i in range(1, 101)   ]   
print(fizz_buzz_list)   

• 这个例子展示了列表推导式，用于生成FizzBuzz序列。

2. 使用with语句和csv模块读取CSV文件

import csv      
with open('data.csv', mode='r') as file:       
csvFile = csv.reader(file)       
for row in csvFile:           
print(row)   

• csv模块是处理CSV文件的利器，与with语句结合可以确保文件正确关闭。

3. 正则表达式查找字符串

import re      
pattern = r'\b[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*\b'   
text = "Hello, this is a test string with username: JohnDoe"   
matches = re.findall(pattern, text)   
print(matches)   

• 正则表达式是强大的文本匹配工具，这里用来找出字符串中的所有单词。

4. 计算字符串中某个字符的数量

text = "Hello, World!"   
char = "l"   
count = text.count(char)   
print(f"The character '{char}' appears {count} times.")   

• count() 方法可以快速统计子串在字符串中的出现次数。

5. 使用set进行去重

duplicates = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]   
unique_list = list(set(duplicates))  
print(unique_list)   

• 集合（set）是一个无序不重复的元素集，非常适合去重。

6. 使用format()格式化字符串

name = "John"   
age = 30   
print("My name is {} and I am {} years old.".format(name, age))   

• format() 方法使字符串格式化更加灵活和清晰。

7. 实现一个简单的缓存装饰器

def cache(func):       
cache_dict = {}       
def wrapper(num):           
if num in cache_dict:               
return cache_dict[num]           
else:               
val = func(num)               
cache_dict[num] = val               
return val       
return wrapper   
@cache   
def fibonacci(n):      
if n < 2:           
return n       
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)   
print(fibonacci(10))   

• 装饰器可以用来缓存函数的结果，提高性能。

8. 使用try-except-else-finally处理异常

try:       
result = 10 / 0   
except ZeroDivisionError:       
print("Cannot divide by zero")   
else:       
print("Result is:", result)   
finally:       
print("Execution complete.")   

• 完整的异常处理流程可以让我们更好地控制程序执行。

9. 断言（assertion）的使用

def divide(a, b):       
assert b != 0, "Division by zero is not allowed"       
return a / b   
print(divide(10, 0))   

• 断言可以帮助我们在开发阶段捕捉到错误条件。

10. 路径操作

import os      
path = "/path/to/some/file.txt"   
dirname = os.path.dirname(path)   
basename = os.path.basename(path)   
print("Directory:", dirname)   
print("Basename:", basename)   

• os.path 模块提供了许多实用的路径操作函数。

11. 环境变量的读取和设置

import os      
# 读取环境变量   
print("PATH:", os.environ["PATH"])   
# 设置环境变量   
os.environ["NEW_VAR"] = "NewValue"   
print("NEW_VAR:", os.environ["NEW_VAR"])   

• os.environ 允许我们访问和修改环境变量。

12. 使用itertools模块

import itertools      
for combination in itertools.combinations([1, 2, 3], 2):       
print(combination)   

• itertools 模块提供了一系列用于创建迭代器的函数，非常有用。

13. 日期时间计算和操作

from datetime import datetime, timedelta      
now = datetime.utcnow()   
one_day = timedelta(days=1)   
yesterday = now - one_day   
print("Yesterday's date:", yesterday)   

• 日期时间计算是常见的需求，datetime 模块提供了丰富的类和方法。

14. 排序和反序列表

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]   
numbers.sort()   
print("Sorted:", numbers)   
.reverse()   
print("Reversed:", numbers)   

• 列表对象自带的 sort() 和 reverse() 方法可以方便地对列表进行排序和反序。

15. 使用json模块处理JSON数据

import json      
data = {"name": "John", "age": 30}   
json_data = json.dumps(data)   
print(json_data)   
parsed_data = json.loads(json_data)   
print(parsed_data)   

• json模块使得Python处理JSON数据变得简单。

16. 使用collections模块的defaultdict

from collections import defaultdict      
dd = defaultdict(int)   
dd["apple"] = 1   
dd["banana"] = 2   
print(dd["apple"])  # 输出：1   
print(dd["orange"])  # 输出： 0，不存在的键返回默认值0   

• defaultdict 是字典的一个子类，它提供了一个默认值，用于字典中尝试访问不存在的键。

17. 使用functools模块的reduce函数

from functools import reduce   
from operator import add   
numbers = [1, 2, 3, 4]   
total = reduce(add, numbers)   
print(total)  # 输出：10   

• reduce 函数可以将一个二元函数累积地应用到一个序列的元素上，从左到右，以便将序列减少为单个值。

18. 使用threading模块进行简单的多线程编程

import threading      
def print_numbers():       
for i in range(10):           
print(i)   
thread = threading.Thread(target=print_numbers)   
thread.start()   
thread.join()   

• threading模块允许我们创建和管理线程，这是实现并发的一种方式。

19. 使用multiprocessing模块进行多进程编程

from multiprocessing import Process, cpu_count      
def print_hello():       
print("Hello from child process")   
if __name__ == '__main__':       
processes = []
for _ in range(cpu_count()):           
p = Process(target=print_hello)           
p.start()           
processes.append(p)       
for p in processes:           
p.join()   

• multiprocessing模块是Python中进行进程编程的关键模块。

20. 使用requests模块进行HTTP请求

import requests      
response = requests.get("https://www.example.com")   
print(response.status_code)   
print(response.text)   

• requests模块简化了HTTP请求的相关操作，是进行网络编程的好帮手。

21. 使用map()函数将字符串转换为整数列表

string_numbers = "1 2 3 4 5"   
numbers = list(map(int, string_numbers.split()))   
print(numbers)   

• map() 函数可以对一个序列的每个元素应用指定的函数。

22. 条件语句

x = 7   
if 
x > 5:       
print("x is greater than 5")   
else:       
print("x is less than or equal to 5")   

• 条件语句是控制程序流程的基本构建块。

23. for循环遍历列表

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]   
for fruit in fruits:       
print(fruit)   

• for 循环在Python中是常用的迭代工具。

24. while循环

count = 0   
while count < 5:       
print(count)       
count += 1   

• while 循环允许程序按条件重复执行代码。

25. 使用enumerate()获取列表的索引和值

for index, value in enumerate(["apple", "banana", "cherry"]):       
print(index, value)   

• enumerate() 函数可以同时获得元素的索引和值，使代码更简洁。

26. 列表切片

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"]   
print(fruits[1:4])   

• 列表切片是访问列表子集的一种快捷方式。

27. 字符串格式化

name = "John"   
age = 30   
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")   

• 字符串格式化是Python中处理字符串的重要方法。

28. 异常处理

try:       
result = 10 / 0   
except ZeroDivisionError:       
print("Cannot divide by zero")   

• 异常处理可以帮助我们捕获和处理错误。

29. 类定义

class Person:       
def __init__(self, name, age):           
self.name = name           
self.age = age       
def greet(self):           
print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")   

• 类的使用是面向对象编程的核心。

30. 集合并集

fruits_set = {"apple", "banana", "cherry"}   
veggies_set = {"carrot", "broccoli", "banana"}   
print(fruits_set | veggies_set)   

• 集合操作可以方便地处理一组唯一的元素。

31. 创建字典

person_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}   
print(person_dict)   

• 字典是存储键值对的数据结构。

32. 访问字典值

person_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}   
print(person_dict["name"])   

• 通过键来访问字典中的值。

33. 删除字典元素

person_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}   
del person_dict["age"]  
print(person_dict)   

• 在字典中删除元素同样容易。

34. 生成器函数

def countdown(n):       
while n > 0:           
yield n           
n -= 1   
for i in countdown(5):      
print(i)   

• 生成器可以创建迭代器，按需产生值。

35. 使用zip()同时遍历多个列表

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]   
ages = [25, 30, 35]   
for name, age in zip(names, ages):       
print(name, age)   

• 使用 zip() 可以方便地并行迭代多个序列。
  

总结

• 最后希望你编程学习上不急不躁,按照计划有条不紊推进,把任何一件事做到极致,都是不容易的,加油,努力！相信自己！

文末福利

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