5个实用的例子，一行Python能干嘛？就靠这招教新来的学妹！

水深无声 2022-09-17 04:30 77阅读 0赞

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一行Python到底能干嘛，**今天菜鸟哥给大家分享几个不错的小例子，都是在实际工作中经常会碰到的例子**，让你知道一行代码的威力，让菜鸟也能秒变王者，尤其是能镇住新来的学妹。

**01.如果你是HR**

你手里有一个员工的薪资报表，需要找到年薪2万元以上的员工，你希望输出一个元组的列表，每个列表有两个值组成，员工的姓名和年薪这些信息。

输入:

employees =\{

'老张':18000,

'老王':28000,

'小李':10000,

'小丽':8000

![8aab622e36bcf59271609cc1f5dedf5e.png][]

**2.搜索引擎过滤**

对文本进行信息排名的时候，是用其关键词的相关性来进行的，为了达到这个目的，搜索引擎需要对文本的内容进行NLP分析，会过滤掉那些文本意义不大的词，比如一个的方法就是过滤掉长度<3的单词(a，as，the，how）这些。

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**3.读取文件**

你要读取一个文件，并且把结果存储在字符串的列表里面，每行一个字符串，而且还需要把行中的前导和后导的空白字符串都删除掉。

下面是一种常见的方式:

![da6011aded17d8a423ee3a688c5fa89d.png][]

但是可以换成一行代码来搞定:

![44fcd75baf9854a7a5b4d9e1e0386751.png][]

**4.家里管帐的领导**

假如你是家里的管钱的，一般都是老婆负责，要看一下这个月的支出清单，看那些费用是超标的，比如某一项里面一旦超过500元，就把这一大类领出来。

![b404e0b55b931c18ff0d963de18f7845.png][]

输出:\['吃喝', '衣服', '开车'\]

**5.需要构建一个数据库**

现有的数据包括全部字段的名字,以及元组的列表组织的员工的数据，现在要创建一个由字典构成的列表，这样方便转为json或者csv的表格数据。

![277184335625b2e27e6cd925a66e84cb.png][]

输出:

\[\{'job': 'Senior engineer', 'name': 'Sam', 'salary': 18000, 'sex': 'male'\},

\{'job': 'Junior engineer', 'name': 'Lili', 'salary': 10000, 'sex': 'female'\},

\{'job': 'PM', 'name': 'Tom', 'salary': 25000, 'sex': 'male'\},

\{'job': 'data scientist', 'name': 'Leo', 'salary': 22000, 'sex': 'male'\}\]

以上几个例子都是在实际的工作中确实遇到的，一行代码虽然非常简洁，但是不能乱用。该简洁的地方确实可以用一行搞定，**但是逻辑如果复杂的还是还是建议用多行来表达，毕竟代码先是用来给人看的，然后才是给机器跑的**。

看完今天的文章你有啥建议和想法，欢迎在留言区吱一声。我们每个月都会送10本Python好书给常来捧场的同学，你常来混脸熟哦！

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[Python]: https://blog.csdn.net/cainiao_python/article/details/100036887
[8_Python]: https://blog.csdn.net/weixin_33863087/article/details/91440273
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNjM4NDE2MA==&mid=2247489785&idx=1&sn=8acad1d7655f73702c78fe3af2fbd43a&chksm=97888f36a0ff0620bbc9e19e1783a1b3871a13485e56e58c2c2f49922951952238cb0f2ab78f&scene=21#wechat_redirect
[Python 1]: https://blog.csdn.net/weixin_39637571/article/details/110277976
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/79963042
[38_NBA]: https://blog.csdn.net/EtoneGroup/article/details/111317660
[3]: https://blog.csdn.net/cainiao_python/article/details/119723059
[Link 3]: https://blog.csdn.net/weixin_39568172/article/details/110172136
[Link 4]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNjM4NDE2MA==&mid=2247489108&idx=1&sn=988aad43f8c6135bd7050cd8858422ca&chksm=9788819ba0ff088da3150b31f91335942eb97783206d982302c026ccb16642b03329e24a572a&scene=21#wechat_redirect
[Python 2]: https://blog.csdn.net/weixin_43881394/article/details/109030981
[Link 5]: https://blog.csdn.net/z3y3m3/article/details/105295040
[Link 6]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNjM4NDE2MA==&mid=2247484006&idx=1&sn=899e1ebeed40aa42c04c65975adcc0f4&chksm=978895a9a0ff1cbffbcd970db026540667f1413c5680305769e4e7a2cfbe5730e70b9e649bb9&scene=21#wechat_redirect
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