Python编程常用的36个经典案例(模块字符串函数列表字典)

Python 的简洁和强大使其成为许多开发者的首选语言。
本文将介绍36个常用的Python经典代码案例。
这些示例覆盖了基础语法、常见任务、以及一些高级功能。

fizz_buzz_list = [    "FizzBuzz" if i % 15 == 0 else "Fizz" if i % 3 == 0 else "Buzz" if i % 5 == 0 else i for i in range(1, 101)]print(fizz_buzz_list)

这个例子展示了列表推导式，用于生成FizzBuzz序列。

import csvwith open('data.csv', mode='r') as file:    csvFile = csv.reader(file)    for row in csvFile:        print(row)

csv 模块是处理CSV文件的利器，与 with 语句结合可以确保文件正确关闭。

import repattern = r'\b[A-Za-z][A-Za-z0-9_]\b'text = "Hello, this is a test string with username: JohnDoe"matches = re.findall(pattern, text)print(matches)

正则表达式是强大的文本匹配工具，这里用来找出字符串中的所有单词。

text = "Hello, World!"char = "l"count = text.count(char)print(f"The character '{char}' appears {count} times.")

count() 方法可以快速统计子串在字符串中的出现次数。

duplicates = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]unique_list = list(set(duplicates))print(unique_list)

集合（set）是一个无序不重复的元素集，非常适合去重。

name = "John"age = 30print("My name is {} and I am {} years old.".format(name, age))

format() 方法使字符串格式化更加灵活和清晰。

def cache(func):    cache_dict = {}    def wrapper(num):        if num in cache_dict:            return cache_dict[num]        else:            val = func(num)            cache_dict[num] = val            return val    return wrapper@cachedef fibonacci(n):    if n < 2:        return n    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)print(fibonacci(10))

装饰器可以用来缓存函数的结果，提高性能。

try:    result = 10 / 0except ZeroDivisionError:    print("Cannot divide by zero")else:    print("Result is:", result)finally:    print("Execution complete.")

完整的异常处理流程可以让我们更好地控制程序执行。

def divide(a, b):    assert b != 0, "Division by zero is not allowed"    return a / bprint(divide(10, 0))

断言可以帮助我们在开发阶段捕捉到错误条件。

import ospath = "/path/to/some/file.txt"dirname = os.path.dirname(path)basename = os.path.basename(path)print("Directory:", dirname)print("Basename:", basename)

os.path 模块提供了许多实用的路径操作函数。

import os# 读取环境变量print("PATH:", os.environ["PATH"])# 设置环境变量os.environ["NEW_VAR"] = "NewValue"print("NEW_VAR:", os.environ["NEW_VAR"])

os.environ 允许我们访问和修改环境变量。

import itertoolsfor combination in itertools.combinations([1, 2, 3], 2):    print(combination)

itertools 模块提供了一系列用于创建迭代器的函数，非常有用。

from datetime import datetime, timedeltanow = datetime.utcnow()one_day = timedelta(days=1)yesterday = now - one_dayprint("Yesterday's date:", yesterday)

日期时间计算是常见的需求， datetime 模块提供了丰富的类和方法。

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]numbers.sort()print("Sorted:", numbers)numbers.reverse()print("Reversed:", numbers)

列表对象自带的 sort() 和 reverse() 方法可以方便地对列表进行排序和反序。

import jsondata = {"name": "John", "age": 30}json_data = json.dumps(data)print(json_data)parsed_data = json.loads(json_data)print(parsed_data)

json 模块使得Python处理JSON数据变得简单。

from collections import defaultdictdd = defaultdict(int)dd["apple"] = 1dd["banana"] = 2print(dd["apple"])  # 输出：1print(dd["orange"])  # 输出： 0，不存在的键返回默认值0

defaultdict 是字典的一个子类，它提供了一个默认值，用于字典中尝试访问不存在的键。

from functools import reducefrom operator import addnumbers = [1, 2, 3, 4]total = reduce(add, numbers)print(total)  # 输出：10

reduce 函数可以将一个二元函数累积地应用到一个序列的元素上，从左到右，以便将序列减少为单个值。

import threadingdef print_numbers():    for i in range(10):        print(i)thread = threading.Thread(target=print_numbers)thread.start()thread.join()

threading 模块允许我们创建和管理线程，这是实现并发的一种方式。

from multiprocessing import Process, cpu_countdef print_hello():    print("Hello from child process")if __name__ == '__main__':    processes = []    for _ in range(cpu_count()):        p = Process(target=print_hello)        p.start()        processes.append(p)    for p in processes:        p.join()

multiprocessing 模块是Python中进行进程编程的关键模块。

import requestsresponse = requests.get("https://www.example.com")print(response.status_code)print(response.text)

requests 模块简化了HTTP请求的相关操作，是进行网络编程的好帮手。

string_numbers = "1 2 3 4 5"numbers = list(map(int, string_numbers.split()))print(numbers)

map() 函数可以对一个序列的每个元素应用指定的函数。

x = 7if x > 5:    print("x is greater than 5")else:    print("x is less than or equal to 5")

条件语句是控制程序流程的基本构建块。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]for fruit in fruits:    print(fruit)

for 循环在Python中是常用的迭代工具。

count = 0while count < 5:    print(count)    count += 1

while 循环允许程序按条件重复执行代码。

for index, value in enumerate(["apple", "banana", "cherry"]):    print(index, value)

enumerate() 函数可以同时获得元素的索引和值，使代码更简洁。

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"]print(fruits[1:4])

列表切片是访问列表子集的一种快捷方式。

name = "John"age = 30print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")

字符串格式化是Python中处理字符串的重要方法。

try:    result = 10 / 0except ZeroDivisionError:    print("Cannot divide by zero")

异常处理可以帮助我们捕获和处理错误。

class Person:    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age    def greet(self):        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

类的使用是面向对象编程的核心。

fruits_set = {"apple", "banana", "cherry"}veggies_set = {"carrot", "broccoli", "banana"}print(fruits_set | veggies_set)

集合操作可以方便地处理一组唯一的元素。

person_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}print(person_dict)

字典是存储键值对的数据结构。

person_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}print(person_dict["name"])

通过键来访问字典中的值。

person_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}del person_dict["age"]print(person_dict)

在字典中删除元素同样容易。

def countdown(n):    while n > 0:        yield n        n -= 1for i in countdown(5):    print(i)

生成器可以创建迭代器，按需产生值。

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]ages = [25, 30, 35]for name, age in zip(names, ages):    print(name, age)

使用 zip() 可以方便地并行迭代多个序列。