掌握python 19个值得学习的编程技巧
发布时间：2024-04-15 点击：74
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。
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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 = aa = bb = a ##推荐a, b = b, a # 先生成一个元组(tuple)对象，然后unpack2. 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 onlyfirst, *middle, last = another_list3. 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] = 0navs[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 1i = 0for item in items:print i, itemi = 1# method 2for 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, item10. 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 productfor x, y, z in product(x_list, y_list, z_list):# do something for x, y, z13. 尽量使用生成器代替列表
##不推荐def my_range(n):i = 0result = []while i < n:result.append(fn(i))i = 1return result # 返回列表##推荐def my_range(n):i = 0result = []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, imapreduce(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 = falsefor item in a_list:if condition(item):found = truebreakif 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 = 1def sethour(self, hour):if 25 > hour > 0: self.__hour = hourelse: raise badhourexceptiondef gethour(self):return self.__hour##推荐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 =
怎样才能提高网络推广的转化率？
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0. 程序必须先让人读懂，然后才能让计算机执行。
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1. 交换赋值
##不推荐temp = aa = bb = a ##推荐a, b = b, a # 先生成一个元组(tuple)对象，然后unpack2. 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 onlyfirst, *middle, last = another_list3. 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] = 0navs[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 1i = 0for item in items:print i, itemi = 1# method 2for 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, item10. 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 productfor x, y, z in product(x_list, y_list, z_list):# do something for x, y, z13. 尽量使用生成器代替列表
##不推荐def my_range(n):i = 0result = []while i < n:result.append(fn(i))i = 1return result # 返回列表##推荐def my_range(n):i = 0result = []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, imapreduce(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 = falsefor item in a_list:if condition(item):found = truebreakif 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 = 1def sethour(self, hour):if 25 > hour > 0: self.__hour = hourelse: raise badhourexceptiondef gethour(self):return self.__hour##推荐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 =
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