（干货）Python高效编程技巧，帮你提高工作效率！
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以下文章来源于腾讯云 作者：Python编程与实战
工作中经常要处理各种各样的数据，遇到项目赶进度的时候自己写函数容易浪费时间。
Python 中有很多内置函数帮你提高工作效率！
一：根据条件在序列中筛选数据
1.假设有一个数字列表 data, 过滤列表中的负数
使用列表推导式:
result = [i for i in data if i >= 0]
使用 fliter 过滤函数:
result = fliter(lambda x: x>= 0, data)
2.学生的数学分数以字典形式存储，筛选其中分数大于 80 分的同学
d = {x:randint(50, 100) for x in range(1, 21)}
{k: v for k, v in d.items() if v > 80}
二：对字典的键值对进行翻转
使用 zip() 函数
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
>>> s1 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))}
>>> s1
{'b': 1, 'f': 4, 'g': 3, 'r': 1}
>>> d = {k:v for k, v in zip(s1.values(), s1.keys())}
>>> d
{1: 'r', 4: 'f', 3: 'g'}
三. 统计序列中元素出现的频度
1.某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，它们出现的次数是多少？
构造随机序列如下：
data = [randint(0,20) for _ in range(20)]
方法1: 可以使用字典来统计，以列表中的数据为键，以出现的次数为值
from random import randint
def demo():
data = [randint(0, 20) for _ in range(30)]
# 列表中出现数字出现的次数
d = dict.fromkeys(data, 0)
for v in li:
d[v] += 1
return d
方法2：直接使用 collections 模块下面的 Counter 对象
>>> data = [randint(0, 20) for _ in range(30)]
>>> data
[7, 8, 5, 16, 10, 16, 8, 17, 11, 18, 11, 17, 15, 7, 2, 19, 5, 16, 17, 17, 12, 19, 9, 10, 0, 20, 11, 2, 11, 10]
>>> c2 = Counter(data)
>>> c2
Counter({17: 4, 11: 4, 16: 3, 10: 3, 7: 2, 8: 2, 5: 2, 2: 2, 19: 2, 18: 1, 15: 1, 12: 1, 9: 1, 0: 1, 20: 1})
>>> c2[14]
4
>>> c2.most_common(3) # 统计频度出现最高的3个数
[(17, 4), (11, 4), (16, 3)]
- 对某英文文章单词进行统计，找到出现次数最高的单词以及出现的次数
通过上面的练习，我们知道可以用 Counter 来解决
import re
from collections import Counter
# 统计某个文章中英文单词的词频
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:
d = f.read()
total = re.split('\W+', d) # 所有的单词列表
result = Counter(total)
print(result.most_common(10))
四.根据字典中值的大小，对字典中的项进行排序
比如班级中学生的数学成绩以字典的形式存储：
{"Lnad": 88, "Jim", 71...}
请按数学成绩从高到底进行排序！
方法1: 利用 zip 将字典转化为元组，再用 sorted 进行排序
>>> data = {x: randint(60, 100) for x in "xyzfafs"}
>>> data
{'x': 73, 'y': 69, 'z': 76, 'f': 61, 'a': 64, 's': 100}
>>> sorted(data)
['a', 'f', 's', 'x', 'y', 'z']
>>> data = sorted(zip(data.values(), data.keys()))
>>> data
[(61, 'f'), (64, 'a'), (69, 'y'), (73, 'x'), (76, 'z'), (100, 's')]
方法2: 利用 sorted 函数的 key 参数
>>> data.items()
>>> dict_items([('x', 64), ('y', 74), ('z', 66), ('f', 62), ('a', 80), ('s', 72)])
>>> sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
[('f', 62), ('x', 64), ('z', 66), ('s', 72), ('y', 74), ('a', 80)]
五. 在多个字典中找到公共键
实际场景：在足球联赛中，统计每轮比赛都有进球的球员
第一轮： {“C罗”: 1, “苏亚雷斯”:2, “托雷斯”: 1…}
第二轮： {“内马尔”: 1, “梅西”:2, “姆巴佩”:
3…} 第三轮： {“姆巴佩”: 2, “C罗”:2, “内马尔”: 1…}
模拟随机的进球球员和进球数
>>> s1 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))}
>>> s1
{'d': 3, 'g': 2}
>>> s2 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))}
>>> s2
{'b': 4, 'g': 1, 'f': 1, 'r': 4, 'd': 3}
>>> s3 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))}
>>> s3
{'b': 4, 'r': 4, 'a': 2, 'g': 3, 'c': 4}
首先获取字典的 keys，然后取每轮比赛 key 的交集。由于比赛轮次数是不定的，所以使用 map 来批量操作
map(dict.keys, [s1, s2, s3])
然后一直累积取其交集,使用 reduce 函数
reduce(lambda x,y: x & y, map(dict.keys, [s1, s2, s3]))
一行代码搞定！
