Pythonic风格

1、变量交换 >>> a = 1 >>> b = 2 >>> tmp = a >>> a = b >>> b = tmp pythonic >>> a, b = b, a 2、循环遍历区间元素 for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]: print i # 或者 for i in range(6): print i pythonic for i in xrange(6): print i 3、带有索引位置的集合遍历 colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for i in range(len(colors)): print i, '--->', colors[i] pythonic for i, color in enumerate(colors): print i, '--->', color 4、字符串连接 字符串连接时，普通的方式可以用 + 操作 names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'] s = names[0] for name in names[1:]: s += ', ' + name print s pythonic print ', '.join(names) 5、打开/关闭文件 f = open('data.txt') try: data = f.read() finally: f.close() pythonic with open('data.txt') as f: data = f.read() 6、列表推导式 result = [] for i in range(10): s = i 2 result.append(s) pythonic [i2 for i in xrange(10)] 7、善用装饰器 def web_lookup(url, saved={}): if url in saved: return saved[url] page = urllib.urlopen(url).read() saved[url] = page return page pythonic import urllib #py2 #import urllib.request as urllib # py3 def cache(func): saved = {} def wrapper(url): if url in saved: return saved[url] else: page = func(url) saved[url] = page return page return wrapper @cache def web_lookup(url): return urllib.urlopen(url).read() 8、合理使用列表 names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'] names.pop(0) names.insert(0, 'mark') pythonic from collections import deque names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']) names.popleft() # deque 是一个双向队列的数据结构，删除元素和插入元素会很快 names.appendleft('mark') 9、序列解包 p = 'vttalk', 'female', 30, '' name = p[0] gender = p[1] age = p[2] email = p[3] pythonic name, gender, age, email = p 10、遍历字典的 key 和 value # 方法一 for k in d: print k, '--->', d[k] # 方法二 for k, v in d.items(): print k, '--->', v pythonic for k, v in d.iteritems(): print k, '--->', v 11、链式比较操作 age = 18 if age > 18 and x < 60: print("yong man") pythonic if 18 < age < 60: print("yong man") >>> False == False == True # 这也是一个链式比较 False 12、if/else 三目运算 if gender == 'male': text = '男' else: text = '女' pythonic text = '男' if gender == 'male' else '女' 13、真值判断 if attr == True: do_something() if len(values) != 0: # 判断列表是否为空 do_something() pythonic if attr: do_something() if values: do_something() 14、for/else语句 flagfound = False for i in mylist: if i == theflag: flagfound = True break process(i) if not flagfound: raise ValueError("List argument missing terminal flag.") pythonic for i in mylist: if i == theflag: break process(i) else: raise ValueError("List argument missing terminal flag.") 15、字符串格式化 s1 = "foofish.net" s2 = "vttalk" s3 = "welcome to %s and following %s" % (s1, s2) pythonic s3 = "welcome to {blog} and following {wechat}".format(blog="foofish.net", wechat="vttalk") 16、列表切片 items = range(10) # 奇数 odd_items = [] for i in items: if i % 2 != 0: odd_items.append(i) # 拷贝 copy_items = [] for i in items: copy_items.append(i) pythonic # 第1到第4个元素的范围区间 sub_items = items[1:4] # 奇数 odd_items = items[1::2] #拷贝 copy_items = items[::] 或者 items[:] 17、善用生成器 def fib(n): a, b = 0, 1 result = [] while b < n: result.append(b) a, b = b, a+b return result pythonic def fib(n): a, b = 0, 1 while a < n: yield a a, b = b, a + b 上面是用生成器生成费波那契数列。生成器的好处就是无需一次性把所有元素加载到内存，只有迭代获取元素时才返回该元素，而列表是预先一次性把全部元素加载到了内存。此外用 yield 代码看起来更清晰。 18、获取字典元素 d = {'name': 'foo'} if d.has_key('name'): print(d['name']) else: print('unkonw') pythonic d.get("name", "unknow") 19、预设字典默认值 通过 key 分组的时候，不得不每次检查 key 是否已经存在于字典中。 data = [('foo', 10), ('bar', 20), ('foo', 39), ('bar', 49)] groups = {} for (key, value) in data: if key in groups: groups[key].append(value) else: groups[key] = [value] pythonic #　第一种方式 groups = {} for (key, value) in data: groups.setdefault(key, []).append(value) # 第二种方式 from collections import defaultdict groups = defaultdict(list) for (key, value) in data: groups[key].append(value) # dict.fromkeys('hello', 'world') 20、字典推导式 在python2.7之前，构建字典对象一般使用下面这种方式，可读性非常差 numbers = [1,2,3] my_dict = dict([(number,number*2) for number in numbers]) print(my_dict) # {1: 2, 2: 4, 3: 6} pythonic numbers = [1, 2, 3] my_dict = {number: number * 2 for number in numbers} print(my_dict) # {1: 2, 2: 4, 3: 6} # 还可以指定过滤条件 my_dict = {number: number * 2 for number in numbers if number > 1} print(my_dict) # {2: 4, 3: 6} 1. #交换两个变量值 2. a,b = b,a 3. 4. #去掉list中的重复元素 5. old_list = [1,1,1,3,4] 6. new_list = list(set(old_list)) 7. 8. #翻转一个字符串 9. s = 'abcde' 10. ss = s[::-1] 11. 12. #用两个元素之间有对应关系的list构造一个dict 13. names = ['jianpx', 'yue'] 14. ages = [23, 40] 15. m = dict(zip(names,ages)) 16. 17. #将数量较多的字符串相连，如何效率较高，为什么 18. fruits = ['apple', 'banana'] 19. result = ''.join(fruits) 20. 21. #python字符串效率问题之一就是在连接字符串的时候使用‘+’号，例如 s = ‘s1’ + ‘s2’ + ‘s3’ + ...+’sN’，总共将N个字符串连接起来， 但是使用+号的话，python需要申请N-1次内存空间， 然后进行字符串拷贝。原因是字符串对象PyStringObject在python当中是不可变 对象，所以每当需要合并两个字符串的时候，就要重新申请一个新的内存空间 （大小为两个字符串长度之和）来给这个合并之后的新字符串，然后进行拷贝。 所以用+号效率非常低。建议在连接字符串的时候使用字符串本身的方法 join（list），这个方法能提高效率，原因是它只是申请了一次内存空间， 因为它可以遍历list中的元素计算出总共需要申请的内存空间的大小，一次申请完。 21、多用lambda函数 # variable = lambda: True 22、巧用 or 子句 # variable = a or b 23、如何检测用户有没有传进来你想要的参数呢？ 一个函数需要测试某个可选参数是否被使用者传递 进来。这时候需要小心的是你不能用某个默认值比如None、0 或者 False 值来测试用 户提供的值 因为这些值都是合法的值，是可能被用户传递进来的 。因此，你需要其 他的解决方案了。 为了解决这个问题，你可以创建一个独一无二的私有对象实例，就像上面 的 _no_value 变量那样。在函数里面，你可以通过检查被传递参数值跟这个实例是否一样来判断。这里的思路是用户不可能去传递这个 实例作为输入。因此，这 里通过检查这个值就能确定某个参数是否被传递进来了。 这里对object() 的使用看上去有点不太常见。object 是python 中所有类的基类。 你可以创建 object类的实例，但是这些实例没什么实际用处，因为它并没有任何有用 的方法，也没有哦任何实例数据 因为它没有任何的实例字典，你甚至都不能设置任何 属性值 。你唯一能做的就是测试同一性。这个刚好符合我的要求，因为我在函数中就 只是需要一个同一性的测试而已。 _no_value = object() def spam(a, b=_no_value): if b is _no_value: print('No b value supplied') 24、偏函数的运用 # 减少可调用对象的参数个数