71 个解决日常问题的 Python 代码片段

2025-05-28

71 个解决日常问题的 Python 代码片段

如果您是第一次访问，建议您先去看看我们定期维护的原帖。目前，它包含超过 100 个按类别和复杂程度排列的片段。此外，还有一个方便您快速浏览的目录。

如果你关注我一段时间了，你就会知道我会定期发布一些解决日常问题的 Python 代码片段。好吧，我想我最终会把所有这些回复汇总到一篇长篇文章中，并附上所有这些资源的链接。

提前声明，我打算将本文中的所有代码片段移植到 Jupyter Notebook 中。如果您对这类项目感兴趣，请前往GitHub 仓库。非常感谢您的帮助！

日常问题

在本节中，我们将探讨各种常见的场景以及如何用 Python 代码解决它们。具体来说，我将简要解释这个问题，并列出一系列 Python 代码解决方案。然后，我会提供我拥有的所有资源的链接。

反转字典

有时我们有一个字典，希望能够翻转它的键和值。当然，我们会担心“如何处理重复的值？”以及“如果值不可哈希怎么办？”，不过，在简单的情况下，有以下几种解决方案：

my_dict = {
  'Izuku Midoriya': 'One for All', 
  'Katsuki Bakugo': 'Explosion', 
  'All Might': 'One for All', 
  'Ochaco Uraraka': 'Zero Gravity'
}

# Use to invert dictionaries that have unique values
my_inverted_dict = dict(map(reversed, my_dict.items()))

# Use to invert dictionaries that have unique values
my_inverted_dict = {value: key for key, value in my_dict.items()}

# Use to invert dictionaries that have non-unique values
from collections import defaultdict
my_inverted_dict = defaultdict(list)
{my_inverted_dict[v].append(k) for k, v in my_dict.items()}

# Use to invert dictionaries that have non-unique values
my_inverted_dict = dict()
for key, value in my_dict.items(): 
  my_inverted_dict.setdefault(value, list()).append(key)

# Use to invert dictionaries that have lists of values
my_dict = {value: key for key in my_inverted_dict for value in my_inverted_dict[key]}
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如需更多解释，请查看我的文章“如何在 Python 中反转字典”。文章详细分析了每种解决方案、它们的性能指标以及适用场景。此外，我还有一个 YouTube 视频也涵盖了同样的主题。

对两个列表的元素求和

假设你有两个列表，你想将它们按元素合并成一个列表。换句话说，你想将第一个列表的第一个元素添加到第二个列表的第一个元素，并将结果存储在一个新列表中。有几种方法可以做到这一点：

ethernet_devices = [1, [7], [2], [8374163], [84302738]]
usb_devices = [1, [7], [1], [2314567], [0]]

# The long way
all_devices = [
  ethernet_devices[0] + usb_devices[0], 
  ethernet_devices[1] + usb_devices[1], 
  ethernet_devices[2] + usb_devices[2], 
  ethernet_devices[3] + usb_devices[3], 
  ethernet_devices[4] + usb_devices[4]
]

# Some comprehension magic
all_devices = [x + y for x, y in zip(ethernet_devices, usb_devices)]

# Let's use maps
import operator 
all_devices = list(map(operator.add, ethernet_devices, usb_devices))

# We can't forget our favorite computation library
import numpy as np 
all_devices = np.add(ethernet_devices, usb_devices)
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如果您想了解更深入的解释，请查看我的文章“如何在 Python 中对两个列表的元素求和”，其中甚至包含一个有趣的挑战。同样，您也可以从我关于同一主题的 YouTube 视频中获取一些有用的信息。

检查文件是否存在

Python 的一大优点是文件管理非常简单。与 Java 不同，Python 内置了文件读写语法。因此，检查文件是否存在相当简单：

# Brute force with a try-except block (Python 3+)
try: 
  with open('/path/to/file', 'r') as fh: 
    pass
except FileNotFoundError: 
  pass

# Leverage the OS package (possible race condition)
import os 
exists = os.path.isfile('/path/to/file')

# Wrap the path in an object for enhanced functionality
from pathlib import Path
config = Path('/path/to/file') 
if config.is_file(): 
  pass
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与往常一样，您可以在我的文章“如何在 Python 中检查文件是否存在”中了解有关这些解决方案的更多信息，其中介绍了三种解决方案和性能指标。

将两个列表转换为字典

之前我们讨论了如何在 Python 中对两个列表求和。事实证明，我们可以用两个列表做很多事情。例如，我们可以尝试将一个列表映射到另一个列表，从而创建一个字典。

与许多此类问题一样，也存在一些问题。例如，如果两个列表的大小不同怎么办？同样，如果键不唯一或可哈希怎么办？话虽如此，在简单的情况下，有一些直接的解决方案：

column_names = ['id', 'color', 'style']
column_values = [1, 'red', 'bold']

# Convert two lists into a dictionary with zip and the dict constructor
name_to_value_dict = dict(zip(column_names, column_values))

# Convert two lists into a dictionary with a dictionary comprehension
name_to_value_dict = {key:value for key, value in zip(column_names, column_values)}

# Convert two lists into a dictionary with a loop
name_value_tuples = zip(column_names, column_values) 
name_to_value_dict = {} 
for key, value in name_value_tuples: 
  if key in name_to_value_dict: 
    pass # Insert logic for handling duplicate keys 
  else: 
    name_to_value_dict[key] = value
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再次强调，你可以在我的文章“如何在 Python 中将两个列表转换为字典”中找到每个解决方案的解释以及更多信息。如果你是一个视觉型的人，你可能会更喜欢我的 YouTube 视频，其中也涵盖了如何将列表映射到字典。

检查列表是否为空

如果你之前学习过 Java 或 C 等静态类型语言，那么 Python 中缺少静态类型可能会让你感到困扰。当然，不知道变量的类型有时会让人感到沮丧，但也有好处。例如，我们可以通过列表的类型灵活性来检查列表是否为空——以及其他方法：

my_list = list()

# Check if a list is empty by its length
if len(my_list) == 0: 
  pass # the list is empty

# Check if a list is empty by direct comparison (only works for lists)
if my_list == []: 
  pass # the list is empty

# Check if a list is empty by its type flexibility **preferred method**
if not my_list: 
  pass # the list is empty
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如果您想了解有关这三种解决方案的更多信息，请查看我的文章“如何在 Python 中检查列表是否为空”。如果您遇到困难，请查看我的 YouTube 视频，其中涵盖了同一主题。

克隆列表

我在编程中最喜欢的主题之一就是复制数据类型。毕竟，在我们生活的这个基于引用的世界里，复制数据类型从来都不是一件容易的事，对于 Python 来说也是如此。幸运的是，如果我们想复制一个列表，有几种方法可以做到：

my_list = [27, 13, -11, 60, 39, 15]

# Clone a list by brute force
my_duplicate_list = [item for item in my_list]

# Clone a list with a slice
my_duplicate_list = my_list[:]

# Clone a list with the list constructor
my_duplicate_list = list(my_list) 

# Clone a list with the copy function (Python 3.3+)
my_duplicate_list = my_list.copy() # preferred method

# Clone a list with the copy package
import copy
my_duplicate_list = copy.copy(my_list)
my_deep_duplicate_list = copy.deepcopy(my_list)

# Clone a list with multiplication?
my_duplicate_list = my_list * 1 # do not do this
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说到克隆，了解浅拷贝和深拷贝的区别非常重要。幸运的是，我有一篇关于这个主题的文章。

最后，您可以在我的文章“如何在 Python 中克隆列表”中找到有关上述解决方案的更多信息。此外，您可能还会发现我的相关 YouTube 视频“ 7 种使用 Python 复制列表的方法（以匹兹堡企鹅队为例） ”很有价值。

检索列表的最后一项

既然我们讨论的是列表，那就来谈谈如何获取列表的最后一项。在大多数语言中，这涉及到一些复杂的数学表达式来计算列表的长度。如果我告诉你 Python 中还有几个更有趣的解决方案呢？

my_list = ['red', 'blue', 'green']

# Get the last item with brute force using len
last_item = my_list[len(my_list) - 1]

# Remove the last item from the list using pop
last_item = my_list.pop() 

# Get the last item using negative indices *preferred & quickest method*
last_item = my_list[-1]

# Get the last item using iterable unpacking
*_, last_item = my_list
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与往常一样，您可以从我的文章“如何在 Python 中获取列表的最后一项”中了解有关这些解决方案的更多信息，其中包含挑战、性能指标和YouTube 视频。

创建 Python 脚本快捷方式

有时，当您创建脚本时，您希望能够通过单击按钮方便地运行它。幸运的是，有几种方法可以做到这一点。

首先，我们可以使用以下设置创建 Windows 快捷方式：

\path\to\trc-image-titler.py -o \path\to\output
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同样，我们也可以使用以下代码创建批处理文件：

@echo off
\path\to\trc-image-titler.py -o \path\to\output
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最后，我们可以使用以下代码创建一个 bash 脚本：

#!/bin/sh
python /path/to/trc-image-titler.py -o /path/to/output
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如果您需要更多解释，请参阅文章“如何使用参数创建 Python 脚本快捷方式”。

对字符串列表进行排序

排序是计算机科学中一项常见的任务，要求你知道如何实现。尽管大多数课程都非常注重排序算法，但没有人真正告诉你排序实际上有多复杂。例如，对数字进行排序很简单，但对字符串进行排序呢？我们如何确定一个合适的顺序？幸运的是，Python 中有很多方法：

my_list = ["leaf", "cherry", "fish"]

# Brute force method using bubble sort
my_list = ["leaf", "cherry", "fish"]
size = len(my_list)
for i in range(size): 
  for j in range(size): 
    if my_list[i] < my_list[j]: 
       temp = my_list[i] 
       my_list[i] = my_list[j] 
       my_list[j] = temp

# Generic list sort *fastest*
my_list.sort()

# Casefold list sort
my_list.sort(key=str.casefold)

# Generic list sorted
my_list = sorted(my_list) 

# Custom list sort using casefold (>= Python 3.3)
my_list = sorted(my_list, key=str.casefold) 

# Custom list sort using current locale 
import locale
from functools import cmp_to_key
my_list = sorted(my_list, key=cmp_to_key(locale.strcoll)) 

# Custom reverse list sort using casefold (>= Python 3.3)
my_list = sorted(my_list, key=str.casefold, reverse=True)
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如果您对这些解决方案的工作原理感到好奇，或者您只是想知道一些潜在的风险，请查看我的文章“如何在 Python 中对字符串列表进行排序”。

解析电子表格

Python 最有趣的用例之一是数据科学。然而，不幸的是，这意味着需要处理大量各种格式的原始数据，例如文本文件和电子表格。幸运的是，Python 内置了许多实用程序来读取不同的文件格式。例如，我们可以轻松地解析电子表格：

# Brute force solution
csv_mapping_list = []
with open("/path/to/data.csv") as my_data: 
  line_count = 0 
  for line in my_data: 
    row_list = [val.strip() for val in line.split(",")] 
    if line_count == 0: 
      header = row_list 
    else: 
      row_dict = {key: value for key, value in zip(header, row_list)}
      csv_mapping_list.append(row_dict) 
    line_count += 1

# CSV reader solution
import csv
csv_mapping_list = []
with open("/path/to/data.csv") as my_data: 
  csv_reader = csv.reader(my_data, delimiter=",") 
  line_count = 0 
  for line in csv_reader: 
    if line_count == 0: 
      header = line 
    else: 
      row_dict = {key: value for key, value in zip(header, line)} 
      csv_mapping_list.append(row_dict) 
    line_count += 1

# CSV DictReader solution
import csv
with open("/path/to/dict.csv") as my_data: 
  csv_mapping_list = list(csv.DictReader(my_data))
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在本例中，我们尝试将输出结果保存在一个字典列表中。如果您想了解更多关于其工作原理的信息，请查看完整的文章“如何在 Python 中解析电子表格”。

对字典列表进行排序

有了字典列表后，你可能想按某种特定顺序组织它们。例如，如果字典的键是日期，我们可以尝试按时间顺序对它们进行排序。幸运的是，排序是另一个相对轻松的任务：

csv_mapping_list = [
  { "Name": "Jeremy", "Age": 25, "Favorite Color": "Blue" }, 
  { "Name": "Ally", "Age": 41, "Favorite Color": "Magenta" }, 
  { "Name": "Jasmine", "Age": 29, "Favorite Color": "Aqua" }
]

# Custom sorting
size = len(csv_mapping_list)
for i in range(size): 
  min_index = i 
  for j in range(i + 1, size): 
    if csv_mapping_list[min_index]["Age"] > csv_mapping_list[j]["Age"]: 
      min_index = j 
      csv_mapping_list[i], csv_mapping_list[min_index] = csv_mapping_list[min_index], csv_mapping_list[i]

# List sorting function
csv_mapping_list.sort(key=lambda item: item.get("Age"))

# List sorting using itemgetter
from operator import itemgetter
f = itemgetter('Name')
csv_mapping_list.sort(key=f)

# Iterable sorted function
csv_mapping_list = sorted(csv_mapping_list, key=lambda item: item.get("Age"))
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所有这些解决方案以及更多内容都在我的文章“如何在 Python 中对字典列表进行排序”中概述。

编写列表推导

我最喜欢聊的 Python 话题之一就是列表推导式。作为一个从小接触 Java、C/C++ 和 C# 等语言的人，在接触 Python 之前，我从未见过类似列表推导式的东西。现在，我对它简直着迷了。因此，我整理了一系列示例：

# Define a generic 1D list of constants
my_list = [2, 5, -4, 6]

# Duplicate a 1D list of constants
[item for item in my_list]

# Duplicate and scale a 1D list of constants
[2 * item for item in my_list]

# Duplicate and filter out non-negatives from 1D list of constants
[item for item in my_list if item < 0]

# Duplicate, filter, and scale a 1D list of constants
[2 * item for item in my_list if item < 0]

# Generate all possible pairs from two lists
[(a, b) for a in (1, 3, 5) for b in (2, 4, 6)]

# Redefine list of contents to be 2D
my_list = [[1, 2], [3, 4]]

# Duplicate a 2D list
[[item for item in sub_list] for sub_list in my_list]

# Duplicate an n-dimensional list
def deep_copy(to_copy): 
  if type(to_copy) is list: 
    return [deep_copy(item) for item in to_copy] 
  else: 
    return to_copy
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与往常一样，您可以在我的文章“如何用 Python 编写列表推导式”中找到对所有这些代码的更正式的解释。另外，我还有一个 YouTube 视频，其中分享了列表推导式的几个示例。

合并两个字典

在本系列文章中，我们大量讨论了如何处理列表和字典等数据结构。这次也不例外。具体来说，我们将讨论如何合并两个字典。当然，合并两个字典会带来风险。例如，如果存在重复的键怎么办？幸运的是，我们有解决方案：

yusuke_power = {"Yusuke Urameshi": "Spirit Gun"}
hiei_power = {"Hiei": "Jagan Eye"}
powers = dict()

# Brute force
for dictionary in (yusuke_power, hiei_power): 
  for key, value in dictionary.items(): 
    powers[key] = value

# Dictionary Comprehension
powers = {key: value for d in (yusuke_power, hiei_power) for key, value in d.items()}

# Copy and update
powers = yusuke_power.copy()
powers.update(hiei_power)

# Dictionary unpacking (Python 3.5+)
powers = {**yusuke_power, **hiei_power}

# Backwards compatible function for any number of dicts
def merge_dicts(*dicts: dict): 
  merged_dict = dict() 
  for dictionary in dicts: 
    merge_dict.update(dictionary) 
  return merged_dict
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如果您有兴趣，我有一篇文章专门讨论这个主题，名为“如何在 Python 中合并两个字典”，其中介绍了四种解决方案以及性能指标。

格式化字符串

无论我们是否愿意承认，我们经常会为了快速调试而将打印语句埋藏在代码中。毕竟，一个合适的打印语句可以节省你很多时间。然而，实际显示我们想要的内容并不总是那么容易或方便。幸运的是，Python 有很多格式化选项：

name = "Jeremy"
age = 25

# String formatting using concatenation
print("My name is " + name + ", and I am " + str(age) + " years old.")

# String formatting using multiple prints
print("My name is ", end="")
print(name, end="")
print(", and I am ", end="")
print(age, end="")
print(" years old.")

# String formatting using join
print(''.join(["My name is ", name, ", and I am ", str(age), " years old"]))

# String formatting using modulus operator
print("My name is %s, and I am %d years old." % (name, age))

# String formatting using format function with ordered parameters
print("My name is {}, and I am {} years old".format(name, age))

# String formatting using format function with named parameters
print("My name is {n}, and I am {a} years old".format(a=age, n=name))

# String formatting using f-Strings (Python 3.6+)
print(f"My name is {name}, and I am {age} years old")
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请记住，这些解决方案不必与 print 语句一起使用。换句话说，您可以随意在需要的地方使用类似 f 字符串的解决方案。

与往常一样，您可以在我的文章“如何在 Python 中格式化字符串”中找到所有这些解决方案的解释以及更多内容。如果您想查看这些代码片段的实际操作，请查看我的 YouTube 视频“以我的猫为主角，用 Python 格式化字符串的 6 种方法”。

在同一行打印

与格式化字符串类似，有时你只需要在 Python 中在同一行打印。根据该print命令当前的设计，它会自动在字符串末尾添加一个换行符。幸运的是，有几种方法可以解决这个问题：

# Python 2 only
print "Live PD",

# Backwards compatible (also fastest)
import sys
sys.stdout.write("Breaking Bad")

# Python 3 only
print("Mob Psycho 100", end="")
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与往常一样，如果您计划使用其中任何一种解决方案，请查看题为“如何在 Python 中在同一行打印”的文章，了解更多用例和注意事项。

测试性能

最后，有时你只想比较几段代码。幸运的是，Python 提供了一些简单的选项：

# Brute force solution
import datetime
start_time = datetime.datetime.now()
[(a, b) for a in (1, 3, 5) for b in (2, 4, 6)] 
# example snippet
end_time = datetime.datetime.now()
print end_time - start_time

# timeit solution
import timeit
min(timeit.repeat("[(a, b) for a in (1, 3, 5) for b in (2, 4, 6)]"))

# cProfile solution
import cProfile
cProfile.run("[(a, b) for a in (1, 3, 5) for b in (2, 4, 6)]")
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再次，如果您想了解更多详细信息，请查看题为“如何对 Python 代码进行性能测试”的文章。

分享你自己的问题

如你所见，这篇文章及其相关系列文章已经相当长了。话虽如此，我还是很乐意继续扩充它们。因此，你应该考虑分享一些你自己遇到的问题。毕竟，有些东西你经常在谷歌搜索。为什么不和我们分享一下呢？

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文章“71 个 Python 代码片段解决日常问题”最先出现在The Renegade Coder上。

文章来源：https://dev.to/therenegadecoder/71-python-code-snippets-for-everyday-problems-1mep
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