- vừa được xem lúc

Python: Tips and Tricks

0 0 21

Người đăng: Le Duc

Theo Viblo Asia

Trong bài viết lần này, mình sẽ giới thiệu cho mọi người một số tips & tricks trong Python. Hy vọng sẽ giúp ích cho mọi người khi làm việc với Python

1. Chia phần tử list, dict, set thành từng dòng riêng biệt

  • Để dễ dàng hình dùng ra cách sử dụng và lợi ích của tip này, mình có đoạn code sau:
>>> names = ['An', 'Binh', 'Chien']
  • Bất cứ khi nào bạn thay đổi list names này, sẽ rất khó để phát hiện ra bạn đã thay đổi những gì khi sử dụng git diff. Bởi vì hầu hết các hệ thống Version Control System phát hiện sử thay đổi dựa vào từng dòng code. Để khắc phục yếu điểm này, thay vì viết trên một dòng thì chia thành nhiều dòng, cụ thể như sau:
>>> names = [
... 'An',
... 'Binh',
... 'Chien'
... ]
  • Khi viết như này, dùng git diff bạn có thể dễ dàng phát hiện ra đã thêm, xóa hoặc sửa đổi phần tử nào trong list names. Đây là một thay đổi nhỏ nhưng lại đem tới nhiều lợi ích, giúp mọi người trong team dễ dàng review code của bạn hơn. 2. Sử dụng dấu phẩy ở sau phần tử cuối cùng
  • Đây là một tip hữu ích trong việc thêm, sửa hoặc xóa một phần tử trong list, dict, hoặc set. Cụ thể như sau, mình có đoạn code:
>>> names = [
... 'An',
... 'Binh',
... 'Chien'
... ]
  • Nếu bạn thêm một phần tử nữa là 'Dung', vào list names, bạn sẽ phải edit 2 dòng code:
>>> names = [
... 'An',
... 'Binh',
... 'Chien',
... 'Dung'
... ]
  • Điều này sẽ khiến việc sử dụng git diff để phát hiện sự thay đổi trong code trở nên khó khăn, liệu rằng có phải ai đó đã thêm một phần tử, hay là đã sửa một phần tử trong list. Để khắc phục điều này, đó là thêm dấu phẩy vào sau phần tử cuối cùng trong list, dict hoặc set:
>>> names = [
... 'An',
... 'Binh',
... 'Chien',
... ]

3. Comprehensions tricks

  • Sử dụng với list:
>>> m = [x ** 2 for x in range(5)]
>>> m
[0, 1, 4, 9, 16]
  • Sử dụng với set:
>>> m = {x ** 2 for x in range(5)}
>>> m
{0, 1, 4, 9, 16}
  • Sử dụng với dict:
>>> m = {x: x ** 2 for x in range(5)}
>>> m
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

4. Sự dụng thư viện UUID

  • Nếu bạn cần generate uuid, có thể sử dụng thư viện uuid, thư viện này sẽ tạo ra 1 chuỗi ngẫu nhiên 128bit và là duy nhất. Thực tế, sẽ có khoảng 2¹²² chuỗi uuid được sinh ra từ thư viện này, cách sử dụng như sau:
>>> import uuid
>>> user_id = uuid.uuid4()
>>> user_id UUID('d93ed767-e4d1-453a-9c5a-28168b4146d9')

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Lập Trình Hướng Đối Tượng trong Python

Chào các bạn Trong bài này, bạn sẽ tìm hiểu về Lập trình hướng đối tượng (OOP) bằng Python và khái niệm cơ bản của nó và một số các ví dụ. Các bạn cùng tìm hiểu trong bài viết của mình nhé.

0 0 50

- vừa được xem lúc

Lớp trong Python

. Hôm ni, mình học tiếp về bạn “Lớp(class) trong python”, bài blog tiếp theo nằm trong series “Khám phá Đại Bản Doanh Python”(nội dung trong bài series này từ chủ yếu mình lấy từ python.org rồi viết lại hoặc dịch lại theo ngôn ngữ của mình).

0 0 33

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về thư viện Numpy trong Python(Phần 3)

Trong bài viết trước tôi đã giới thiệu cho bạn về NumPy, tìm hiểu về Mảng trong NumPy. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về các kiểu dữ liệu khác trong NumPy.

0 0 141

- vừa được xem lúc

Hướng dẫn cài đặt Anaconda trên Ubuntu

Anaconda là một nền tảng mã nguồn mở về Data Science và Machine Learning trên Python thông dụng nhất hiện nay, Anaconda có vai trò đơn giản hóa việc triển khai và quản lí các gói cài đặt khi làm việc với Python. Anaconda được cài đặt dễ dàng trên 3 nền tảng hệ điều hành thông dụng hiện nay là Ubuntu

0 0 43

- vừa được xem lúc

Tùy chỉnh Exceptions trong Python

Chào các bạn trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu với các bạn về cách tùy chỉnh các Exceptions trong Python.Mình sẽ giải thích cho các bạn hiểu và cách xử dụng chúng.

0 0 36

- vừa được xem lúc

Không gian tên(namspace) và phạm vi(scope) trong Python

. Khi mình ngồi học và dịch bài "Class trong Python" cho sê-ri "Khám Phá Đại Bản Doanh Python", mình đã đụng hai bạn này, và các bạn thật là trừu tượng và khó gặm. Thế là mình tìm kiếm và viết bài này để hiểu rõ hơn về hai bạn ấy, hi vọng bạn đọc thêm để hiểu về Python nhé.

0 0 50