1."二维列表"
解读：根据给定的长和宽，以及初始值，返回一个二维列表。
def initialize_2d_list(w, h, val=None): return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]
例：
>>> initialize_2d_list(2,2)[[None, None], [None, None]]>>> initialize_2d_list(2,2,0)[[0, 0], [0, 0]]
2.函数切割数组
解读：使用一个函数应用到一个数组的每个元素上，使得这个数组被切割成两个部分。如果说，函数应用到元素上返回的值为True，则该元素被切割到第一部分，否则分为第二部分。
def bifurcate_by(lst, fn): return [ [x for x in lst if fn(x)], [x for x in lst if not fn(x)] ]
例：
>>> bifurcate_by(["beep", "boop", "foo", "bar"], lambda x: x[0] == "b")[["beep", "boop", "bar"], ["foo"]]
3."交集点"
解读： 两个数组在被一个函数应用后，从第一个数组中提取出共有的元素的原元素组成一个新的数组。
def intersection_by(a, b, fn): _b = set(map(fn, b)) return [item for item in a if fn(item) in _b]
例：
>>> from math import floor>>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor)[2.1]
4.最大值下标
解读：返回数组中最大值的下标。
def max_element_index(arr): return arr.index(max(arr))
例：
>>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0])4
5.数组对称差
解读：找出两个数组中不同的元素，并合成为一个新的数组。
def symmetric_difference(a, b): _a, _b = set(a), set(b) return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a]
例：
>>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4])[3, 4]
6."夹数"
解读：如果 num 落在一段数字范围内，则返回num，否则返回离这个范围最近的边界：
def clamp_number(num,a,b): return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))
例：
>> clamp_number(2,3,10)3>> clamp_number(7,3,10)7>> clamp_number(124,3,10)10
7.键值映射
解读：使用对象的键重新创建对象，并运行函数为每个对象的键创建值。使用dict.keys()遍历对象的键， 通过函数生成一个新的值。
def map_values(obj, fn): ret = {} for key in obj.keys(): ret[key] = fn(obj[key]) return ret例：
>>> users = {... "fred": { "user": "fred", "age": 40 },... "pebbles": { "user": "pebbles", "age": 1 }... }>>> map_values(users, lambda u : u["age"]){"fred": 40, "pebbles": 1}>>> map_values(users, lambda u : u["age"]+1){"fred": 41, "pebbles": 2}
8.大小写转换
解读： 将英文单词的首字母大写改为小写。upper_rest参数：设定是否将除首字母外的其他字母大小写转换。
def decapitalize(s, upper_rest=False): return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:])
例：
>>> decapitalize("FooBar")"fooBar">>> decapitalize("FooBar", True)"fOOBAR"
9.同键求和
解读：对列表中的各个字典里相同键值的对象求和。
def sum_by(lst, fn): return sum(map(fn,lst))
例：
>>> sum_by([{ "n": 4 }, { "n": 2 }, { "n": 8 }], lambda v : v["n"])14
10.一行代码求出现次数
解读：求出列表中某个数出现的次数和。
def count_occurrences(lst, val): return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)])
例：
>>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1)3
11.数组再分组
对一个列表根据所需要的大小进行细分：
效果如下：
chunk([1,2,3,4,5],2)# [[1,2],[3,4],5]
return中，map的第二个参数是一个列表，map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数的 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
12.数字转数组
同样是一则关于map的应用，将整形数字拆分到数组中：
def digitize(n): return list(map(int, str(n)))
效果如下：
digitize(123)# [1, 2, 3]
它将整形数字n转化为字符串后，还自动对该字符串进行了序列化分割，最后将元素应用到map的第一个参数中，转化为整形后返回。
13.非递归斐波那契
还记得菲波那切数列吗，前两个数的和为第三个数的值，如0、1、1、2、3、5、8、13....
如果使用递归来实现这个算法，效率非常低下，我们使用非递归的方式实现：
效果如下：
fibonacci(7)# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
这样看是很简单，但是思维要绕的过来哦。
14.下划线化字符串
批量统一变量名称或者字符串格式。
效果如下：
snake("camelCase")# "camel_case"snake("some text")# "some_text"snake("some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens")# "some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens"snake("AllThe-small Things")# "all_the_small_things"re.sub用于替换字符串中的匹配项。这里其实是一个"套娃"用法，一开始可能不太好理解，需要慢慢理解。
第一个替换，是将s字符串中，使用" "替换"-"。
第二个替换，是针对第一个替换后的字符串，对符合"([A-Z]+)"正则表达式的字符区段（全大写的单词）用r" 1"替换，也就是用空格区分开每一个单词。
第三个替换，是对第二个替换后的字符串，对符合"([A-Z][a-z]+)"正则表达式的字符区段（也就是首字母大写，其他字母小写的词语）用r" 1"替换，也是将单词用空格分隔开。
End.
作者：CKend
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