Python是一种这样的编程语言，它使一切变得简单而直接。任何精通Python竞争编码的人都会对它的许多功能沉迷。下面列出了一些我发现的很酷的功能，它们在竞争性编码环境中最有用。

1. Counter Package的most_common函数。
   这可能是我曾经使用过的最有用的函数，并且在编写任何Python代码时始终在脑海中。此函数分析列表/字符串，并根据出现次数降序返回列表/字符串中的前n个实体，其中n是程序员指定的数字。在元组中返回各个实体以及它们的出现次数，这些元组可以根据需要轻松地进行引用/打印。

   # 使用most_common查找前3个元素及其计数的代码
   from collections import Counter
   arr = [1, 3, 4, 1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 5, 1, 2, 5, 3, 4, 5]
   counter = Counter(arr)
   top_three = counter.most_common(3)
   print(top_three)

   输出：

   [(1, 5), (3, 4), (4, 3)]

   输出元组清楚地指出1已发生5次，3已发生4次，4已发生3次。

2. heapq软件包的n个最大/ n个最小函数。
   此函数有助于返回任何列表中的前n个最小/最大元素，这里n又是程序员指定的数字。

   # Python代码查找列表中3个最大和4个最小的元素.
   import heapq
   grades = [110, 25, 38, 49, 20, 95, 33, 87, 80, 90]
   print(heapq.nlargest(3, grades))
   print(heapq.nsmallest(4, grades))

   输出：

   [110、95、90]
   [20、25、33、38]

   输出的第一行给出列表等级中存在的最大数字中的3个。同样，输出的第二行将打印出列表等级中存在的最小元素中的4个。此函数的另一个特点是它不会忽略重复。因此，如果要放置数组的长度来代替n，我们将得到整个排序后的数组本身！

3. 字典和zipping字典的概念
   Python字典在其提供的独特功能方面着实令人着迷。它们以类似数组的形式存储为键和值对。每个值都可以通过其相应的键进行访问。
   zip函数用于将两个列表连接在一起，或者我们甚至可以将字典中的键和值对作为单个列表连接在一起。在以下代码片段中将清楚说明此概念的应用。

   # 演示zip用法的Python代码.
   import heapq
   stocks = {
       'Goog' : 520.54,
       'FB' : 76.45,
       'yhoo' : 39.28,
       'AMZN' : 306.21,
       'APPL' : 99.76
       }
   zipped_1 = zip(stocks.values(), stocks.keys())
   # 根据值排序
   print(sorted(zipped_1))
   zipped_2 = zip(stocks.keys(), stocks.values())
   print(sorted(zipped_2))
   # 按键排序

   输出：

   [(39.28, 'yhoo'), (76.45, 'FB'), (99.76, 'APPL'), (306.21, 'AMZN'), (520.54, 'Goog')]
   [('AMZN', 306.21), ('APPL', 99.76), ('FB', 76.45), ('Goog', 520.54), ('yhoo', 39.28)]

4. mapping 函数。
   这个函数是一个偷偷摸摸的小捷径，它使我们能够以非常规的方式在列表上实现一个简单的函数。下面的示例将对次函数进行简单的应用。该函数以函数名称和需要应用函数的列表名称作为参数。

   # 将代码应用于列表的Python代码
   income = [10, 30, 75]
   def double_money(dollars):
       return dollars * 2
   new_income = list(map(double_money, income))
   print(new_income)

   输出：

   [20、60、150]

   在这里，我们只是实现了一个简单的函数，该函数将每个列表值乘以2，然后将其作为新列表返回。