本篇内容主要讲解“有哪些高级的Python技巧”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“有哪些高级的Python技巧”吧!
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1.通过多个键值将对象进行排序
假设要对以下字典列表进行排序：
people = [ { 'name': 'John', "age": 64 }, { 'name': 'Janet', "age": 34 }, { 'name': 'Ed', "age": 24 }, { 'name': 'Sara', "age": 64 }, { 'name': 'John', "age": 32 }, { 'name': 'Jane', "age": 34 }, { 'name': 'John', "age": 99 }, ]不仅要按名字或年龄对其进行排序，还要将两个字段同时进行排序。在SQL中，会是这样的查询：
SELECT * FROM people ORDER by name, age
实际上，这个问题的解决方法可以非常简单，Python保证sort函数提供了稳定的排序顺序，这也意味着比较相似的项将保留其原始顺序。要实现按名字和年龄排序，可以这样做：
import operator people.sort(key=operator.itemgetter('age')) people.sort(key=operator.itemgetter('name'))要注意如何反转顺序。首先按年龄分类，然后按名字分类，使用operator.itemgetter()从列表中的每个字典中获取年龄和名字字段，这样你就会得到想要的结果：
[ {'name': 'Ed', 'age': 24}, {'name': 'Jane', 'age': 34}, {'name': 'Janet','age': 34}, {'name': 'John', 'age': 32}, {'name': 'John', 'age': 64}, {'name': 'John', 'age': 99}, {'name': 'Sara', 'age': 64} ]名字是主要排序项，如果姓名相同，则以年龄排序。因此，所有John都按年龄分组在一起。
2.数据类别
自3.7版之后，Python开始能提供数据类别。比起常规类或其他替代方法(如返回多个值或字典)，它有着更多优点：
数据类需要很少的代码
可以比较数据类，因为 __eq__ 可以实现此功能
数据类需要类型提示，减少了发生错误的可能性
可以轻松打印数据类以进行调试，因为__repr__可以实现此功能
这是一个工作中的数据类示例：
from dataclasses import dataclass @dataclass classCard: rank: str suit: str card=Card("Q", "hearts") print(card == card) # True print(card.rank) # 'Q' print(card) Card(rank='Q', suit='hearts')3.列表推导
列表推导可以在列表填写里代替讨厌的循环，其基本语法为
[ expression for item in list if conditional ]
来看一个非常基本的示例，用数字序列填充列表：
mylist = [i for i inrange(10)] print(mylist) # [0, 1, 2, 3,4, 5, 6, 7, 8, 9]
因为可以使用表达式，所以你还可以进行一些数学运算：
squares = [x**2for x inrange(10)] print(squares) # [0, 1, 4, 9,16, 25, 36, 49, 64, 81]
甚至能调用外部函数：
defsome_function(a): return (a +5) /2 my_formula= [some_function(i) for i inrange(10)] print(my_formula) # [2.5, 3.0,3.5, 4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5, 7.0]
最后，可以使用if函数来筛选列表。在这种情况下，只保留可被2除的值：
filtered = [i for i inrange(20) if i%2==0] print(filtered) # [0, 2, 4, 6,8, 10, 12, 14, 16, 18]
4.检查对象的内存使用情况
使用sys.getsizeof()可以检查对象的内存使用情况：
import sys mylist =range(0, 10000) print(sys.getsizeof(mylist)) # 48
为什么这个庞大的列表只有48个字节?这是因为range函数返回的类表现为列表。与使用实际的数字列表相比，数序列的存储效率要高得多。我们可以通过列表推导来创建相同范围内的实际数字列表：
import sys myreallist = [x for x inrange(0, 10000)] print(sys.getsizeof(myreallist)) # 87632
通过使用sys.getsizeof()，我们可以了解更多关于Python和内存使用情况的信息。
5.查找最频繁出现的值
要查找列表或字符串中最频繁出现的值：
test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4] print(max(set(test), key = test.count)) # 4
max()将返回列表中的最大值。key参数采用单个参数函数自定义排序顺序，在本例中为test.count，该函数适用于迭代器上的每个项目。
test.count是list的内置功能。它接受一个参数，并计算该参数的出现次数。因此test.count(1)将返回2，而test.count(4)将返回4。
set(test)返回test中的所有唯一值，所以{1、2、3、4}
那么在这一行代码将接受test的所有唯一值，即{1、2、3、4}。接下来，max将对其应用list.count 函数并返回最大值。
还有一种更有效的方法：
from collections import Counter Counter(test).most_common(1) # [4: 4]
6.属性包
你可以使用attrs代替数据类，选择attrs有两个原因：
使用的Python版本高于3.7
想要更多功能
Theattrs软件包支持所有主流Python版本，包括CPython 2.7和PyPy。一些attrs可以提供验证器和转换器这种超常规数据类。来看一些示例代码：
@attrs classPerson(object): name =attrib(default='John') surname =attrib(default='Doe') age =attrib(init=False) p =Person() print(p) p=Person('Bill', 'Gates') p.age=60 print(p) # Output: # Person(name='John', surname='Doe',age=NOTHING) # Person(name='Bill', surname='Gates', age=60)实际上，attrs的作者已经在使用引入数据类的PEP了。数据类被有意地保持得更简单、更容易理解，而attrs 提供了可能需要的所有特性。
7.合并字典(Python3.5+)
dict1 = { 'a': 1, 'b': 2 } dict2= { 'b': 3, 'c': 4 } merged= { **dict1, **dict2 } print (merged) # {'a': 1, 'b':3, 'c': 4}如果有重叠的键，第一个字典中的键将被覆盖。在Python 3.9中，合并字典变得更加简洁。上面Python 3.9中的合并可以重写为：
merged = dict1 | dict2
8.返回多个值
Python中的函数在没有字典，列表和类的情况下可以返回多个变量，它的工作方式如下：
defget_user(id): # fetch user from database # .... return name, birthdate name, birthdate =get_user(4)
这是有限的返回值，但任何超过3个值的内容都应放入一个(数据)类。
到此，相信大家对“有哪些高级的Python技巧”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！