Python最大的優(yōu)點之一就是語法簡潔，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，然后才能讓計算機執(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 = aa = bb = a ##推薦a, b = b, a # 先生成一個元組(tuple)對象，然后unpack

2. 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 Onlyfirst, *middle, last = another_list

3. 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象, 生成一個新對象 ##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] = 0navs[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 1i = 0for item in items:print i, itemi += 1# method 2for 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

##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-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 productfor 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 = 0result = []while i < n:result.append(fn(i))i += 1return result # 返回列表##推薦def my_range(n):i = 0result = []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, imapreduce(rf, ifilter(ff, imap(mf, a_list)))*lazy evaluation 會帶來更高的內(nèi)存使用效率，特別是當處理大數(shù)據(jù)操作的時候。

15. 使用any/all函數(shù)

##不推薦found = Falsefor item in a_list:if condition(item):found = Truebreakif 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 = 1def setHour(self, hour):if 25 > hour > 0: self.__hour = hourelse: raise BadHourExceptiondef getHour(self):return self.__hour##推薦class Clock(object):def __init__(self):self.__hour = 1def __setHour(self, hour):if 25 > hour > 0: self.__hour = hourelse: raise BadHourExceptiondef __getHour(self):return self.__hourhour = 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 onlywith ignored(OSError):os.remove('somefile.txt')

19. 使用 with 處理加鎖

##不推薦import threadinglock = threading.Lock()lock.acquire()try:# 互斥操作...finally:lock.release()##推薦import threadinglock = threading.Lock()with lock:# 互斥操作...

以上就是python19個值得學習的編程技巧的詳細內(nèi)容，更多關于python 編程技巧的資料請關注好吧啦網(wǎng)其它相關文章！