用户中心
登录
登陆私有云
Toggle navigation
首页
分类
默认分类
English Novel
技术
机器学习
编程学习
智能家居
碎碎念
人工智能
元宇宙
chatgpt
强化学习
其他页面
whateat
一周Bing美图
书籍搜索网站
Media
OKAI
口红颜色可视化
关于我
关于我
符合语言习惯的Python优雅编程技巧
看不见的城市
发布 | 2018-09-14 |
技术
| 4885 浏览
Python最大的优点之一就是语法简洁,好的代码就像伪代码一样,干净、整洁、一目了然。要写出 Pythonic(优雅的、地道的、整洁的)代码,需要多看多学大牛们写的代码,github 上有很多非常优秀的源代码值得阅读,比如:requests、flask、tornado,下面列举一些常见的Pythonic写法。 0、程序必须先让人读懂,然后才能让计算机执行。 “Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.” 1、交换赋值 ##不推荐 temp = a a = b b = a ##推荐 a, b = b, a # 先生成一个元组(tuple)对象,然后unpack 2、Unpacking ##不推荐 l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234'] first_name = l[0] last_name = l[1] phone_number = l[2] ##推荐 l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234'] first_name, last_name, phone_number = l # Python 3 Only first, *middle, last = another_list 3、使用操作符in ##不推荐 if fruit == "apple" or fruit == "orange" or fruit == "berry": # 多次判断 ##推荐 if fruit in ["apple", "orange", "berry"]: # 使用 in 更加简洁 4、字符串操作 ##不推荐 colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'] result = '' for s in colors: result += s # 每次赋值都丢弃以前的字符串对象, 生成一个新对象 ##推荐 colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'] result = ''.join(colors) # 没有额外的内存分配 5、字典键值列表 ##不推荐 for key in my_dict.keys(): # my_dict[key] ... ##推荐 for key in my_dict: # my_dict[key] ... # 只有当循环中需要更改key值的情况下,我们需要使用 my_dict.keys() # 生成静态的键值列表。 6、字典键值判断 ##不推荐 if my_dict.has_key(key): # ...do something with d[key] ##推荐 if key in my_dict: # ...do something with d[key] 7、字典 get 和 setdefault 方法 ##不推荐 navs = {} for (portfolio, equity, position) in data: if portfolio not in navs: navs[portfolio] = 0 navs[portfolio] += position * prices[equity] ##推荐 navs = {} for (portfolio, equity, position) in data: # 使用 get 方法 navs[portfolio] = navs.get(portfolio, 0) + position * prices[equity] # 或者使用 setdefault 方法 navs.setdefault(portfolio, 0) navs[portfolio] += position * prices[equity] 8、判断真伪 ##不推荐 if x == True: # .... if len(items) != 0: # ... if items != []: # ... ##推荐 if x: # .... if items: # ... 9、遍历列表以及索引 ##不推荐 items = 'zero one two three'.split() # method 1 i = 0 for item in items: print i, item i += 1 # method 2 for i in range(len(items)): print i, items[i] ##推荐 items = 'zero one two three'.split() for i, item in enumerate(items): print i, item 10、列表推导 ##不推荐 new_list = [] for item in a_list: if condition(item): new_list.append(fn(item)) ##推荐 new_list = [fn(item) for item in a_list if condition(item)] 11、列表推导-嵌套 ##不推荐 for sub_list in nested_list: if list_condition(sub_list): for item in sub_list: if item_condition(item): # do something... ##推荐 gen = (item for sl in nested_list if list_condition(sl) \ for item in sl if item_condition(item)) for item in gen: # do something... 12、循环嵌套 ##不推荐 for x in x_list: for y in y_list: for z in z_list: # do something for x & y ##推荐 from itertools import product for x, y, z in product(x_list, y_list, z_list): # do something for x, y, z 13、尽量使用生成器代替列表 ##不推荐 def my_range(n): i = 0 result = [] while i < n: result.append(fn(i)) i += 1 return result # 返回列表 ##推荐 def my_range(n): i = 0 result = [] while i < n: yield fn(i) # 使用生成器代替列表 i += 1 *尽量用生成器代替列表,除非必须用到列表特有的函数。 14、中间结果尽量使用imap/ifilter代替map/filter ##不推荐 reduce(rf, filter(ff, map(mf, a_list))) ##推荐 from itertools import ifilter, imap reduce(rf, ifilter(ff, imap(mf, a_list))) *lazy evaluation 会带来更高的内存使用效率,特别是当处理大数据操作的时候。 15、使用any/all函数 ##不推荐 found = False for item in a_list: if condition(item): found = True break if found: # do something if found... ##推荐 if any(condition(item) for item in a_list): # do something if found... 16、属性(property) ##不推荐 class Clock(object): def __init__(self): self.__hour = 1 def setHour(self, hour): if 25 > hour > 0: self.__hour = hour else: raise BadHourException def getHour(self): return self.__hour ##推荐 class Clock(object): def __init__(self): self.__hour = 1 def __setHour(self, hour): if 25 > hour > 0: self.__hour = hour else: raise BadHourException def __getHour(self): return self.__hour hour = property(__getHour, __setHour) 17、使用 with 处理文件打开 ##不推荐 f = open("some_file.txt") try: data = f.read() # 其他文件操作.. finally: f.close() ##推荐 with open("some_file.txt") as f: data = f.read() # 其他文件操作... 18、使用 with 忽视异常(仅限Python 3) ##不推荐 try: os.remove("somefile.txt") except OSError: pass ##推荐 from contextlib import ignored # Python 3 only with ignored(OSError): os.remove("somefile.txt") 19、使用 with 处理加锁 ##不推荐 import threading lock = threading.Lock() lock.acquire() try: # 互斥操作... finally: lock.release() ##推荐 import threading lock = threading.Lock() with lock: # 互斥操作... 参考 1) Idiomatic Python: http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html 2) PEP 8: Style Guide for Python Code: http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ 原文:http://lovesoo.org/pythonic-python-programming.html
标签
没有标签
© 著作权归作者所有
本文由 豆末 创作,采用
知识共享署名4.0
国际许可协议进行许可,本站文章除注明转载/出处外,均为本站原创或翻译,转载前请务必署名。
微信扫一扫查看
关闭
评论关闭
分类
默认分类
3
English Novel
3
技术
16
机器学习
3
编程学习
2
智能家居
4
碎碎念
9
人工智能
0
元宇宙
2
chatgpt
0
强化学习
0
最新文章
编译 openwrt教程
看不见的城市 - 11-25
数字经济元宇宙之电力元宇宙
看不见的城市 - 05-28
数字经济元宇宙
看不见的城市 - 05-28
智能家居终结篇之元宇宙
看不见的城市 - 12-31
智能家居二之家庭助理
看不见的城市 - 12-28
智能家居一之物联网设备
看不见的城市 - 12-28
家庭机柜 enjoy
看不见的城市 - 12-27
樱花医院暴雨下的爱情
看不见的城市 - 05-31
标签云
embedding python
最近回复
加啦加啦 我之前更新了程序
木月 - 11-24
求最新的ndr py版本 跪求
魔法少女刘能 - 11-10
Incredible points. ...
cialis - 04-30
Good way of describ...
cialis for sale in usa - 03-25
Our lives are not o...
鱼塘里的废柴少女 - 11-09
小公司倒是去了很多家
芭比 - 08-07
GG
归档
2023-11
1
2023-05
2
2021-12
4
2020-05
1
2020-04
1
2019-05
1
2019-03
2
2018-11
3
2018-10
3
2018-09
1
2018-07
3
2018-05
1
2018-04
2
2018-03
15
© 著作权归作者所有
本文由 豆末 创作,采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可,本站文章除注明转载/出处外,均为本站原创或翻译,转载前请务必署名。