这篇文章主要讲解了“常用的Python代码介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“常用的Python代码介绍”吧！
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据说Python之父-Guido Van Rossum打算让CPython更快，速度直接翻五倍，这是实实在在的好消息。
Python一直以来被诟病速度慢，影响开发效率，希望这次Guido老爷子能帮python打一场漂亮的翻身仗。
这篇文章不准备介绍Python速度如何，而是给大家带来一些常用且实用的Python代码实例，几乎是开发者必备的知识点。
Python3.5之后，合并字典变得容易起来。我们可以通过 ** 符号解压字典，并将多个字典传入 {} 中，实现合并。
def Merge(dict1, dict2): res = {**dict1, **dict2} return res # 两个字典 dict1 = {"name": "Joy", "age": 25} dict2 = {"name": "Joy", "city": "New York"} dict3 = Merge(dict1, dict2) print(dict3)输出：
{'name': 'Joy', 'age': 25, 'city': 'New York'}python有链式比较的机制，在一行里支持多种运算符比较。相当于拆分多个逻辑表达式，再进行逻辑与操作。
a = 5 print(2 < a < 8) print(1 == a < 3)
输出：
True False
将一个字符串重复打印多次，一般使用循环实现，但有更简易的方式可以实现。
n = 5 string = "Hello!" print(string * n)
输出：
Hello!Hello!Hello!Hello!Hello!
我们知道Python有专门处理系统交互的模块-os，它可以处理文件的各种增删改查操作。
那如何检查一个文件是否存在呢？os模块可以轻松实现。
from os import path def check_for_file(): print("Does file exist:", path.exists("data.csv")) if __name__=="__main__": check_for_file()输出：
Does file exist: False
在使用列表的时候，有时会需要取最后一个元素，有下面几种方式可以实现。
my_list = ['banana', 'apple', 'orange', 'pineapple'] #索引方法 last_element = my_list[-1] #pop方法 last_element = my_list.pop()
输出：
'pineapple'
列表推导式是for循环的简易形式，可以在一行代码里创建一个新列表，同时能通过if语句进行判断筛选
def get_vowels(string): return [vowel for vowel in string if vowel in 'aeiou'] print("Vowels are:", get_vowels('This is some random string'))输出：
Vowels are: ['i', 'i', 'o', 'e', 'a', 'o', 'i']
python中time模块提供了时间处理相关的各种函数方法，我们可以使用它来计算代码执行的时间。
import time start_time = time.time() total = 0 for i in range(10): total += i print("Sum:", total) end_time = time.time() time_taken = end_time - start_time print("Time: ", time_taken)输出：
Sum: 45 Time: 0.0009975433349609375
使用max方法找出列表中出现次数最多的元素。
def most_frequent(list): return max(set(list), key=list.count) mylist = [1,1,2,3,4,5,6,6,2,2] print("出现次数最多的元素是:", most_frequent(mylist))输出：
出现次数最多的元素是: 2
有两个列表，将列表A里的元素作为键，将列表B里的对应元素作为值，组成一个字典。
def list_to_dictionary(keys, values): return dict(zip(keys, values)) list1 = [1, 2, 3] list2 = ['one', 'two', 'three'] print(list_to_dictionary(list1, list2))
输出：
{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}Python提供了try...except...finally的方式来处理代码异常，当然还有其他组合的方式。
a, b = 1,0 try: print(a/b) except ZeroDivisionError: print("Can not divide by zero") finally: print("Executing finally block")输出：
Can not divide by zero Executing finally block
使用切片操作对字符串进行反转，这是比较直接有效的方式。 这也可以用来检测回文数。
str = "Hello World" print("反转后字符串是:", str[::-1])输出：
反转后字符串是: dlroW olleH
使用join方法将字符串列表组成单个字符串。
list = ["Hello", "world", "Ok", "Bye!"] combined_string = " ".join(list) print(combined_string)
输出：
Hello world Ok Bye!
字典中的get方法用于返回指定键的值，如果键不在字典中返回默认值 None 或者设置的默认值。
dict = {1:'one', 2:'two', 4:'four'} #returning three as default value print(dict.get(3, 'three')) print("原始字典:", dict)输出：
three 原始字典: {1: 'one', 2: 'two', 4: 'four'}在不使用临时变量的前提下，交换两个变量的值。
a, b = 5, 10 # 方法1 a, b = b, a # 方法2 def swap(a,b): return b,a swap(a,b)
正则表达式用来匹配处理字符串，python中的re模块提供了全部的正则功能。
import re text = "The rain in spain" result = re.search("rain", text) print(True if result else False)输出：
True
python中的filter方法可以用来进行值的筛选。
my_list = [0,1,2,3,6,7,9,11] result = filter(lambda x: x % 2!=0, my_list) print(list(result))
输出：
[1, 3, 7, 9, 11]
判断字符串每个元素出现的次数，可以用collections模块中的Counter方法来实现，非常简洁。
from collections import Counter result = Counter('banana') print(result)输出：
Counter({'a': 3, 'n': 2, 'b': 1})如何输出python中变量的内存占用大小，可以通过sys模块来实现。
import sys var1 = 15 list1 = [1,2,3,4,5] print(sys.getsizeof(var1)) print(sys.getsizeof(list1))
输出：
在一行代码中调用多个函数。
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b a, b = 5, 10 print((add if b > a else subtract)(a,b))
输出：
删除列表中重复项一般可以通过遍历来筛选去重，或者直接使用集合方法。
list1 = [1,2,3,3,4,'John', 'Ana', 'Mark', 'John'] # 方法1 def remove_duplicate(list_value): return list(set(list_value)) print(remove_duplicate(list1)) # 方法2 result = [] [result.append(x) for x in list1 if x not in result] print(result)
输出：
[1, 2, 3, 4, 'Ana', 'John', 'Mark'] [1, 2, 3, 4, 'John', 'Ana', 'Mark']
感谢各位的阅读，以上就是“常用的Python代码介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对常用的Python代码介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！