資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：最大的優(yōu)點(diǎn)之一就是語法簡(jiǎn)潔，好的代碼就像偽代碼一樣，干凈整潔一目了然。程序必須先讓人讀懂，然后才能讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行。中間結(jié)果盡量使用代替不推薦推薦會(huì)帶來更高的內(nèi)存使用效率，特別是當(dāng)處理大數(shù)據(jù)操作的時(shí)候。
Python最大的優(yōu)點(diǎn)之一就是語法簡(jiǎn)潔，好的代碼就像偽代碼一樣，干凈、整潔、一目了然。
要寫出 Pythonic（優(yōu)雅的、地道的、整潔的）代碼，需要多看多學(xué)大牛們寫的代碼，github 上有很多非常優(yōu)秀的源代碼值得閱讀，比如：requests、flask、tornado，下面列舉一些常見的Pythonic寫法。
0. 程序必須先讓人讀懂，然后才能讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行。“Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.”
1. 交換賦值##不推薦 temp = a a = b b = a ##推薦 a, b = b, a # 先生成一個(gè)元組(tuple)對(duì)象，然后unpack2. Unpacking
##不推薦 l = ["David", "Pythonista", "+1-514-555-1234"] first_name = l[0] last_name = l[1] phone_number = l[2] ##推薦 l = ["David", "Pythonista", "+1-514-555-1234"] first_name, last_name, phone_number = l # Python 3 Only first, *middle, last = another_list3. 使用操作符in
##不推薦
if fruit == "apple" or fruit == "orange" or fruit == "berry":
# 多次判斷
##推薦
if fruit in ["apple", "orange", "berry"]:
# 使用 in 更加簡(jiǎn)潔
4. 字符串操作
##不推薦
colors = ["red", "blue", "green", "yellow"]
result = ""
for s in colors:
result += s # 每次賦值都丟棄以前的字符串對(duì)象, 生成一個(gè)新對(duì)象
##推薦
colors = ["red", "blue", "green", "yellow"]
result = "".join(colors) # 沒有額外的內(nèi)存分配
5. 字典鍵值列表
##不推薦
for key in my_dict.keys():
# my_dict[key] ...
##推薦
for key in my_dict:
# my_dict[key] ...
# 只有當(dāng)循環(huán)中需要更改key值的情況下，我們需要使用 my_dict.keys()
# 生成靜態(tài)的鍵值列表。
6. 字典鍵值判斷
##不推薦
if my_dict.has_key(key):
# ...do something with d[key]
##推薦
if key in my_dict:
# ...do something with d[key]
7. 字典 get 和 setdefault 方法
##不推薦
navs = {}
for (portfolio, equity, position) in data:
if portfolio not in navs:
navs[portfolio] = 0
navs[portfolio] += position * prices[equity]
##推薦
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. 判斷真?zhèn)?/b>
##不推薦
if x == True:
# ....
if len(items) != 0:
# ...
if items != []:
# ...
##推薦
if x:
# ....
if items:
# ...
9. 遍歷列表以及索引
##不推薦
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]
##推薦
items = "zero one two three".split()
for i, item in enumerate(items):
print i, item
10. 列表推導(dǎo)
##不推薦
new_list = []
for item in a_list:
if condition(item):
new_list.append(fn(item))
##推薦
new_list = [fn(item) for item in a_list if condition(item)]
11. 列表推導(dǎo)-嵌套
##不推薦
for sub_list in nested_list:
if list_condition(sub_list):
for item in sub_list:
if item_condition(item):
# do something...
##推薦
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. 循環(huán)嵌套
##不推薦
for x in x_list:
for y in y_list:
for z in z_list:
# do something for x & y
##推薦
from itertools import product
for x, y, z in product(x_list, y_list, z_list):
# do something for x, y, z
13. 盡量使用生成器代替列表
##不推薦
def my_range(n):
i = 0
result = []
while i < n:
result.append(fn(i))
i += 1
return result # 返回列表
##推薦
def my_range(n):
i = 0
result = []
while i < n:
yield fn(i) # 使用生成器代替列表
i += 1
# 盡量用生成器代替列表，除非必須用到列表特有的函數(shù)。
14. 中間結(jié)果盡量使用imap/ifilter代替map/filter
##不推薦 reduce(rf, filter(ff, map(mf, a_list))) ##推薦 from itertools import ifilter, imap reduce(rf, ifilter(ff, imap(mf, a_list))) # lazy evaluation 會(huì)帶來更高的內(nèi)存使用效率，特別是當(dāng)處理大數(shù)據(jù)操作的時(shí)候。15. 使用any/all函數(shù)
##不推薦
found = False
for item in a_list:
if condition(item):
found = True
break
if found:
# do something if found...
##推薦
if any(condition(item) for item in a_list):
# do something if found...
16. 屬性(property)
##不推薦
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
##推薦
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 處理文件打開
##不推薦
f = open("some_file.txt")
try:
data = f.read()
# 其他文件操作..
finally:
f.close()
##推薦
with open("some_file.txt") as f:
data = f.read()
# 其他文件操作...
18. 使用 with 忽視異常(僅限Python 3)
##不推薦
try:
os.remove("somefile.txt")
except OSError:
pass
##推薦
from contextlib import ignored # Python 3 only
with ignored(OSError):
os.remove("somefile.txt")
19. 使用 with 處理加鎖
##不推薦
import threading
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
try:
# 互斥操作...
finally:
lock.release()
##推薦
import threading
lock = threading.Lock()
with lock:
# 互斥操作...
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摘要：入門，第一個(gè)這是一門很新的語言，年前后正式公布，算起來是比較年輕的編程語言了，更重要的是它是面向程序員的函數(shù)式編程語言，它的代碼運(yùn)行在之上。它通過編輯類工具，帶來了先進(jìn)的編輯體驗(yàn)，增強(qiáng)了語言服務(wù)。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV1xdq?w=900&h=385); 新的一年不知不覺已經(jīng)到來了，總結(jié)過去的 2017，相信小伙們一定有很多收獲...
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摘要：入門，第一個(gè)這是一門很新的語言，年前后正式公布，算起來是比較年輕的編程語言了，更重要的是它是面向程序員的函數(shù)式編程語言，它的代碼運(yùn)行在之上。它通過編輯類工具，帶來了先進(jìn)的編輯體驗(yàn)，增強(qiáng)了語言服務(wù)。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV1xdq?w=900&h=385); 新的一年不知不覺已經(jīng)到來了，總結(jié)過去的 2017，相信小伙們一定有很多收獲...
摘要：本文的分享主要圍繞以下幾個(gè)方面能做什么常見應(yīng)用場(chǎng)景介紹如何學(xué)習(xí)語法基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)面向?qū)ο缶幊虒?shí)戰(zhàn)練熟基礎(chǔ)小游戲項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)與實(shí)戰(zhàn)一能做什么一種編程語言往往可以應(yīng)用于多方面，有些方面比較常用，有些方面極為常用。比如表示是一個(gè)空列表。 摘要：Python語言的教程雖然隨處可見，但是忙于日常業(yè)務(wù)/學(xué)習(xí)的你或許：一直想要找個(gè)時(shí)間學(xué)一點(diǎn)，但是又不知道該從何下手？本文將從Python能做什么，如何學(xué)習(xí)Py...
摘要：我的是忙碌的一年，從年初備戰(zhàn)實(shí)習(xí)春招，年三十都在死磕源碼，三月份經(jīng)歷了阿里五次面試，四月順利收到實(shí)習(xí)。因?yàn)槲倚睦砗芮宄业哪繕?biāo)是阿里。所以在收到阿里之后的那晚，我重新規(guī)劃了接下來的學(xué)習(xí)計(jì)劃，將我的短期目標(biāo)更新成拿下阿里轉(zhuǎn)正。 我的2017是忙碌的一年，從年初備戰(zhàn)實(shí)習(xí)春招，年三十都在死磕JDK源碼，三月份經(jīng)歷了阿里五次面試，四月順利收到實(shí)習(xí)offer。然后五月懷著忐忑的心情開始了螞蟻金...
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