Python底子教程——常用的36个经典案例！

Python 的简洁和强大使其成为许多开发者的首选语言。本文将先容36个常用的Python经典代码案例。这些示例覆盖了底子语法、常见任务、以及一些高级功能。（建议收藏食用）

1. 列表推导式

1. fizz_buzz_list = [      
2. "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)   ]   
3. print(fizz_buzz_list)   

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这个例子展示了列表推导式，用于天生FizzBuzz序列。
2. 利用with语句和csv模块读取CSV文件

1. import csv      
2. with open('data.csv', mode='r') as file:      
3. csvFile = csv.reader(file)      
4. for row in csvFile:           
5. print(row)   

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csv模块是处理CSV文件的利器，与with语句结合可以确保文件精确关闭。
3. 正则表达式查找字符串

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

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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全部单词。
4. 盘算字符串中某个字符的数量

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

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count() 方法可以快速统计子串在字符串中的出现次数。
5. 利用set举行去重

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

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聚集（set）是一个无序不重复的元素集，非常适合去重。
6. 利用format()格式化字符串

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

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format() 方法使字符串格式化更加灵活和清晰。
7. 实现一个简朴的缓存装饰器

1. def cache(func):      
2. cache_dict = {}      
3. def wrapper(num):           
4. if num in cache_dict:               
5. return cache_dict[num]           
6. else:               
7. val = func(num)               
8. cache_dict[num] = val               
9. return val      
10. return wrapper   
11. @cache   
12. def fibonacci(n):      
13. if n < 2:           
14. return n      
15. return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)   
16. print(fibonacci(10))   

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装饰器可以用来缓存函数的结果，进步性能。
8. 利用try-except-else-finally处理异常

1. try:      
2. result = 10 / 0   
3. except ZeroDivisionError:      
4. print("Cannot divide by zero")   
5. else:      
6. print("Result is:", result)   
7. finally:      
8. print("Execution complete.")   

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完整的异常处理流程可以让我们更好地控制程序执行。
9. 断言（assertion）的利用

1. def divide(a, b):      
2. assert b != 0, "Division by zero is not allowed"      
3. return a / b   
4. print(divide(10, 0))   

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断言可以帮助我们在开发阶段捕捉到错误条件。
10. 路径操作

1. import os      
2. path = "/path/to/some/file.txt"   
3. dirname = os.path.dirname(path)   
4. basename = os.path.basename(path)   
5. print("Directory:", dirname)   
6. print("Basename:", basename)   

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os.path 模块提供了许多实用的路径操作函数。
11. 环境变量的读取和设置

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

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os.environ 允许我们访问和修改环境变量。
12. 利用itertools模块

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

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itertools 模块提供了一系列用于创建迭代器的函数，非常有用。
13. 日期时间盘算和操作

1. from datetime import datetime, timedelta      
2. now = datetime.utcnow()   
3. one_day = timedelta(days=1)   
4. yesterday = now - one_day   
5. print("Yesterday's date:", yesterday)   

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日期时间盘算是常见的需求，datetime 模块提供了丰富的类和方法。
14. 排序和反序列表

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

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列表对象自带的 sort() 和 reverse() 方法可以方便地对列表举行排序和反序。
15. 利用json模块处理JSON数据

1. import json      
2. data = {"name": "John", "age": 30}   
3. json_data = json.dumps(data)   
4. print(json_data)   
5. parsed_data = json.loads(json_data)   
6. print(parsed_data)   

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json模块使得Python处理JSON数据变得简朴。
16. 利用collections模块的defaultdict

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

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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。
17. 利用functools模块的reduce函数

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

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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。
18. 利用threading模块举行简朴的多线程编程

1. import threading      
2. def print_numbers():      
3. for i in range(10):           
4. print(i)   
5. thread = threading.Thread(target=print_numbers)   
6. thread.start()   
7. thread.join()   

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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。
19. 利用multiprocessing模块举行多历程编程

1. from multiprocessing import Process, cpu_count      
2. def print_hello():      
3. print("Hello from child process")   
4. if __name__ == '__main__':      
5. processes = []
6. for _ in range(cpu_count()):           
7. p = Process(target=print_hello)           
8. p.start()           
9. processes.append(p)      
10. for p in processes:           
11. p.join()   

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multiprocessing模块是Python中举行历程编程的关键模块。
20. 利用requests模块举行HTTP哀求

1. import requests      
2. response = requests.get("https://www.example.com")   
3. print(response.status_code)   
4. print(response.text)   

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requests模块简化了HTTP哀求的相关操作，是举行网络编程的好帮助。
21. 利用map()函数将字符串转换为整数列表

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

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map() 函数可以对一个序列的每个元素应用指定的函数。
22. 条件语句

1. x = 7   
2. if
3. x > 5:      
4. print("x is greater than 5")   
5. else:      
6. print("x is less than or equal to 5")   

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条件语句是控制程序流程的基本构建块。
23. for循环遍历列表

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

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for 循环在Python中是常用的迭代工具。
24. while循环

1. count = 0   
2. while count < 5:      
3. print(count)      
4. count += 1   

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while 循环允许程序按条件重复执行代码。
25. 利用enumerate()获取列表的索引和值

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

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enumerate() 函数可以同时得到元素的索引和值，使代码更简洁。
26. 列表切片

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

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列表切片是访问列表子集的一种快捷方式。
27. 字符串格式化

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

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字符串格式化是Python中处理字符串的重要方法。
28. 异常处理

1. try:      
2. result = 10 / 0   
3. except ZeroDivisionError:      
4. print("Cannot divide by zero")   

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异常处理可以帮助我们捕捉和处理错误。
29. 类定义

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

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类的利用是面向对象编程的焦点。
30. 聚集并集

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

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聚集操作可以方便地处理一组唯一的元素。
31. 创建字典

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

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字典是存储键值对的数据结构。
32. 访问字典值

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

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通过键来访问字典中的值。
33. 删除字典元素

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

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在字典中删除元素同样轻易。
34. 天生器函数

1. def countdown(n):      
2. while n > 0:           
3. yield n           
4. n -= 1   
5. for i in countdown(5):      
6. print(i)   

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天生器可以创建迭代器，按需产生值。
35. 利用zip()同时遍历多个列表

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

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利用 zip() 可以方便地并行迭代多个序列。
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