Python学习笔记：19个pythonic编程习惯，让你的Python入门更优雅

墨蓝 2024-04-17 14:02 50阅读 0赞

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。都是课堂上**Python学习笔记**的精华！

# 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
    复制代码

# 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
    复制代码

# 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
    复制代码

# 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
    复制代码

# 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。
    复制代码

# 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]
    复制代码

# 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]
    复制代码

# 8. 判断真伪 #

##不推荐
    if x == True:
     # ....
    if len(items) != 0:
     # ...
    if items != []:
     # ... 
    ##推荐
    if x:
     # ....
    if items:
     # ...
    复制代码

# 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
    复制代码

# 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)]
    复制代码

# 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...
    复制代码

# 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
    复制代码

# 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。
    复制代码

# 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。
    复制代码

# 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...
    复制代码

# 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)
    复制代码

# 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...
    复制代码

# 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")
    复制代码

# 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...
    复制代码

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转载于:https://juejin.im/post/5d26f528f265da1bb77693e9