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程序员必看!有关Python的22个编程技巧,请收下!

“u003Cdivu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E1. 原地交换两个数字u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPython 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换(变量值)的方法,请参见下面的示例:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Ex,y= 10,20u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(x,y)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ex,y= y,xu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(x,y)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1 (10, 20)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2 (20, 10)u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E赋值的右侧形成了一个新的元组,左侧立即解析(unpack)那个(未被引用的)元组到变量 <a> 和 <b>。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E一旦赋值完成,新的元组变成了未被引用状态并且被标记为可被垃圾回收,最终也完成了变量的交换。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E2. 链状比较操作符u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E比较操作符的聚合是另一个有时很方便的技巧:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003En= 10u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eresult= 1< n< 20u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(result)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E# Trueu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eresult= 1> n<= 9u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(result)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E# Falseu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E3. 使用三元操作符来进行条件赋值u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E三元操作符是 if-else 语句也就是条件操作符的一个快捷方式:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003E[表达式为真的返回值] if [表达式] else [表达式为假的返回值]u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E这里给出几个你可以用来使代码紧凑简洁的例子。下面的语句是说“如果 y 是 9,给 x 赋值 10,不然赋值为 20”。如果需要的话我们也可以延长这条操作链。u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Ex = 10 if (y == 9) else 20u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E同样地,我们可以对类做这种操作:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Ex = (classA if y == 1 else classB)(param1, param2)u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E在上面的例子里 classA 与 classB 是两个类,其中一个类的构造函数会被调用。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E下面是另一个多个条件表达式链接起来用以计算最小值的例子:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Edef small(a,b,c):u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ereturnaifa<= banda<= celse(bifb<= aandb<= celsec)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(small(1,0,1))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(small(1,2,2))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(small(2,2,3))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(small(5,4,3))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#Outputu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#0 #1 #2 #3u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E我们甚至可以在列表推导中使用三元运算符:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003E[m**2 if m > 10 else m**4 for m in range(50)]u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#=> [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561, 10000, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400, 441, 484, 529, 576, 625, 676, 729, 784, 841, 900, 961, 1024, 1089, 1156, 1225, 1296, 1369, 1444, 1521, 1600, 1681, 1764, 1849, 1936, 2025, 2116, 2209, 2304, 2401]u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E4. 多行字符串u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E基本的方式是使用源于 C 语言的反斜杠:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003EmultiStr= “select * from multi_rowu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ewhere row_id < 5”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(multiStr)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E# select * from multi_row where row_id < 5u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E另一个技巧是使用三引号:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003EmultiStr= “””select * from multi_rowu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ewhere row_id < 5″””u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(multiStr)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#select * from multi_rowu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#where row_id < 5u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E上面方法共有的问题是缺少合适的缩进,如果我们尝试缩进会在字符串中插入空格。所以最后的解决方案是将字符串分为多行并且将整个字符串包含在括号中:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003EmultiStr= (“select * from multi_row ”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“where row_id < 5 ”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“order by age”)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(multiStr)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#select * from multi_row where row_id < 5 order by ageu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E5. 存储列表元素到新的变量中u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E我们可以使用列表来初始化多个变量,在解析列表时,变量的数目不应该超过列表中的元素个数:【译者注:元素个数与列表长度应该严格相同,不然会报错】u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003EtestList= [1,2,3]u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ex,y,z= testListu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(x,y,z)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> 1 2 3u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E6. 打印引入模块的文件路径u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E如果你想知道引用到代码中模块的绝对路径,可以使用下面的技巧:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport threadingu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eimport socketu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(threading)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(socket)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1- <module ‘threading’ from ‘u002Fusru002Flibu002Fpython2.7u002Fthreading.py’>u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2- <module ‘socket’ from ‘u002Fusru002Flibu002Fpython2.7u002Fsocket.py’>u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E7. 交互环境下的 “_” 操作符u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E这是一个我们大多数人不知道的有用特性,在 Python 控制台,不论何时我们测试一个表达式或者调用一个方法,结果都会分配给一个临时变量: _(一个下划线)。u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003E>>> 2+ 1u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E3u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E>>> _u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E3u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E>>> print_u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E3u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E“_” 是上一个执行的表达式的输出。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E8. 字典u002F集合推导u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E与我们使用的列表推导相似,我们也可以使用字典u002F集合推导,它们使用起来简单且有效,下面是一个例子:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003EtestDict= {i: i *iforiinxrange(10)}u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EtestSet= {i *2foriinxrange(10)}u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(testSet)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(testDict)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#set([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E注:两个语句中只有一个 <:> 的不同,另,在 Python3 中运行上述代码时,将 <xrange> 改为 <range>。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E9. 调试脚本u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E我们可以在 <pdb> 模块的帮助下在 Python 脚本中设置断点,下面是一个例子:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport pdbu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Epdb.set_trace()u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E我们可以在脚本中任何位置指定 <pdb.set_trace()> 并且在那里设置一个断点,相当简便。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E10. 开启文件分享u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPython 允许运行一个 HTTP 服务器来从根路径共享文件,下面是开启服务器的命令:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E# Python 2u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Epython -m SimpleHTTPServeru003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E# Python 3u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Epython3 -m http.serveru003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E上面的命令会在默认端口也就是 8000 开启一个服务器,你可以将一个自定义的端口号以最后一个参数的方式传递到上面的命令中。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E11. 检查 Python 中的对象u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E我们可以通过调用 dir() 方法来检查 Python 中的对象,下面是一个简单的例子:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Etest= [1,3,5,7]u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(dir(test))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__delitem__’, ‘__delslice__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__getslice__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__iadd__’, ‘__imul__’, ‘__init__’, ‘__iter__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__reversed__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__setitem__’, ‘__setslice__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘append’, ‘count’, ‘extend’, ‘index’, ‘insert’, ‘pop’, ‘remove’, ‘reverse’, ‘sort’]u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E12. 简化 if 语句u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E我们可以使用下面的方式来验证多个值:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eif m in [1,3,5,7]:u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E而不是:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eif m==1 or m==3 or m==5 or m==7:u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E或者,对于 in 操作符我们也可以使用 ‘{1,3,5,7}’ 而不是 ‘[1,3,5,7]’,因为 set 中取元素是 O(1) 操作。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E13. 一行代码计算任何数的阶乘u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPython 2.x.u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eresult= (lambdak: reduce(int.__mul__,range(1,k+1),1))(3)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(result)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> 6u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003EPython 3.x.u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport functoolsu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eresult= (lambdak: functools.reduce(int.__mul__,range(1,k+1),1))(3)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(result)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> 6u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E14. 找到列表中出现最频繁的数u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Etest= [1,2,3,4,2,2,3,1,4,4,4]u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(max(set(test),key=test.count))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> 4u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E15. 重置递归限制u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPython 限制递归次数到 1000,我们可以重置这个值:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport sysu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ex=1001u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(sys.getrecursionlimit())u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Esys.setrecursionlimit(x)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(sys.getrecursionlimit())u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1-> 1000u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2-> 1001u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E请只在必要的时候采用上面的技巧。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E16. 检查一个对象的内存使用u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在 Python 2.7 中,一个 32 比特的整数占用 24 字节,在 Python 3.5 中利用 28 字节。为确定内存使用,我们可以调用 getsizeof 方法:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在 Python 2.7 中u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport sysu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ex=1u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(sys.getsizeof(x))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> 24u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E在 Python 3.5 中u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport sysu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ex=1u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(sys.getsizeof(x))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> 28u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E17. 使用 __slots__ 来减少内存开支u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E你是否注意到你的 Python 应用占用许多资源特别是内存?有一个技巧是使用 __slots__ 类变量来在一定程度上减少内存开支。u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport sysu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EclassFileSystem(object):u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Edef __init__(self,files,folders,devices):u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eself.files= filesu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eself.folders= foldersu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eself.devices= devicesu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(sys.getsizeof(FileSystem))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EclassFileSystem1(object):u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E__slots__= [‘files’,’folders’,’devices’]u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Edef __init__(self,files,folders,devices):u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eself.files= filesu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eself.folders= foldersu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eself.devices= devicesu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(sys.getsizeof(FileSystem1))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#In Python 3.5u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1-> 1016u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2-> 888u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E很明显,你可以从结果中看到确实有内存使用上的节省,但是你只应该在一个类的内存开销不必要得大时才使用 __slots__。只在对应用进行性能分析后才使用它,不然地话,你只是使得代码难以改变而没有真正的益处。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E【译者注:在我的 win10 python2.7 中上面的结果是:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003E#In Python 2.7 win10u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1-> 896u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2-> 1016u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E所以,这种比较方式是不那么让人信服的,使用 __slots__ 主要是用以限定对象的属性信息,另外,当生成对象很多时花销可能会小一些,具体可以参见 python 官方文档:u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003EThe slots declaration takes a sequence of instance variables and reserves just enough space in each instance to hold a value for each variable. Space is saved because dict is not created for each instance. 】u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E18. 使用 lambda 来模仿输出方法u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport sysu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Elprint=lambda *args:sys.stdout.write(” “.join(map(str,args)))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Elprint(“python”,”tips”,1000,1001)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> python tips 1000 1001u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E19.从两个相关的序列构建一个字典u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Et1= (1,2,3)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Et2= (10,20,30)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(dict(zip(t1,t2)))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> {1: 10, 2: 20, 3: 30}u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E20. 一行代码搜索字符串的多个前后缀u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eprint(“http:u002Fu002Fwww.google.com”.startswith((“http:u002Fu002F”,”https:u002Fu002F”)))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(“http:u002Fu002Fwww.google.co.uk”.endswith((“.com”,”.co.uk”)))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1-> Trueu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2-> Trueu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E21. 不使用循环构造一个列表u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eimport itertoolsu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Etest= [[-1,-2],[30,40],[25,35]]u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(list(itertools.chain.from_iterable(test)))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#-> [-1, -2, 30, 40, 25, 35]u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E22. 在 Python 中实现一个真正的 switch-case 语句u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E下面的代码使用一个字典来模拟构造一个 switch-case。u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Edef xswitch(x):u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ereturnxswitch._system_dict.get(x,None)u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Exswitch._system_dict= {‘files’: 10,’folders’: 5,’devices’: 2}u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(xswitch(‘default’))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eprint(xswitch(‘devices’))u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#1-> Noneu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E#2-> 2u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E最后,小编整理了u003Cstrongu003E最全Python路线图+配套教程,u003Cu002Fstrongu003E小伙伴可关注“黑马程序员”头条号,转发评论后台回复“py”获取哦u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E 本文来源于网络u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003E”

原文始发于:程序员必看!有关Python的22个编程技巧,请收下!

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