Python 是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的 Python 语法已经有一些了解，那么这篇文章可能会给你一些启发。今天给大家分享几段提升效率的Python代码，它们都是平常非常实用的技巧，我们只要花几分钟就能从头到尾浏览一遍。

1. 重复元素判定

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

def all_unique(lst):

return len(lst) == len(set(lst))

x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]

y = [1,2,3,4,5]

all_unique(x) # False

all_unique(y) # True

2.压缩

这个方法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用 filter() 函数。

return list(filter(bool, lst))

compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])

# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]

3.解包

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

a = 3

print( 2 < a < 8) # True

print(1 == a < 2) # False

4.展开列表

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

def spread(arg):

ret = []

for i in arg:

if isinstance(i, list):

ret.extend(i)

else:

ret.append(i)

return ret

def deep_flatten(lst):

result = []

result.extend(

spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))

return result

deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]

5.列表的差

该方法将返回第一个列表的元素，其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

def difference(a, b):

set_a = set(a)

set_b = set(b)

comparison = set_a.difference(set_b)

return list(comparison)

difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]

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