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让你的python代码更加pythonic(简练、明确、优雅)

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

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这篇CFSDN的博客文章让你的python代码更加pythonic(简练、明确、优雅)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

何为pythonic？

pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等.

我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所以很python可以理解为：只有python能做到的，区别于其他语言的写法，其实就是python的惯用和特有写法.

置换两个变量的值.

很python的写法:

。

复制代码代码如下:

a,b = b,a

。

不python的写法:

。

复制代码代码如下:

 
 temp = a 
 
 a = b 
 
 b = temp

。

上面的例子通过了元组的pack和unpack完成了对a,b的互换，避免了使用临时变量temp，而且只用了一行代码.

以下为了简略，我们用P表示pythonic的写法，NP表示non-pythonic的写法，当然此P-NP非彼P-NP.

为什么要追求pythonic？

相比于NP，P的写法简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高，代码越少也就越不容易出错。我认为好的程序员在写代码时，应该追求代码的正确性，简洁性和可读性，这恰恰就是pythonic的精神所在.

对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员（比如我自己）来说，在写Python代码时，认识到pythonic的写法，会带来更多的便利和高效，而本文的主要读者也将是这群程序员.

以下将给出P和NP的n种示例，供读者和自己参考，查阅.

本文最后会列出参考资料，这些参考资料在我看来都极具价值.

P vs. NP的示例。

链式比较。

。

复制代码代码如下:

 
 a = 3 
 
 b = 1 
 
 1 <= b <= a < 10  #True

。

复制代码代码如下:

b >= 1 and b <= a and a < 10 #True

。

P是小学生都能看懂的语法，简单直接省代码~ 。

真值测试。

。

复制代码代码如下:

name = 'Tim' langs = ['AS3', 'Lua', 'C'] info = {'name': 'Tim', 'sex': 'Male', 'age':23 } if name and langs and info: print('All True!') #All True.

。

复制代码代码如下:

 
 if name != '' and len(langs) > 0 and info != {}: 
 
     print('All True!') #All True!

。

简而言之，P的写法就是对于任意对象，直接判断其真假，无需写判断条件，这样既能保证正确性，又能减少代码量.

真假值表(记住了假你就能省很多代码！) 。

。

真。	假。
True 。	False 。
任意非空字符串。	空的字符串 '' 。
任意非0数字。	数字0 。
任意非空容器。	空的容器 [] () {} set() 。
其他任意非False 。	None 。

。

字符串反转。

。

复制代码代码如下:

 
 def reverse_str( s ): 
 
     return s[::-1]

。

复制代码代码如下:

 
 def reverse_str( s ): 
 
     t = '' 
 
     for x in xrange(len(s)-1,-1,-1): 
 
         t += s[x] 
 
     return t

P的写法简单，经测试，效率也更好.

。

如果用于检测回文，就是一句话input == input[::-1]，多么的优雅！。

字符串列表的连接。

。

复制代码代码如下:

 
 strList = ["Python", "is", "good"]  
 
 res =  ' '.join(strList) #Python is good

。

复制代码代码如下:

 
 res = '' 
 
 for s in strList: 
 
     res += s + ' ' 
 
 #Python is good 
 
 #最后还有个多余空格

。

string.join()常用于连接列表里的字符串，相对于NP，P的方式十分高效，且不会犯错.

列表求和，最大值，最小值，乘积。

。

复制代码代码如下:

 
 numList = [1,2,3,4,5]   
 
 sum = sum(numList)  #sum = 15 
 
 maxNum = max(numList) #maxNum = 5 
 
 minNum = min(numList) #minNum = 1 
 
 from operator import mul 
 
 prod = reduce(mul, numList) #prod = 120

。

复制代码代码如下:

 
 sum = 0 
 
 maxNum = -float('inf') 
 
 minNum = float('inf') 
 
 prod = 1 
 
 for num in numList: 
 
     if num > maxNum: 
 
         maxNum = num 
 
     if num < minNum: 
 
         minNum = num 
 
     sum += num 
 
     prod *= num 
 
 # sum = 15 maxNum = 5 minNum = 1 prod = 120

。

经简单测试，在numList的长度为10000000时，在我的机器上对列表求和，P耗时0.6s，NP耗时1.3s，将近两倍的差距。所以不要自己造轮子了.

列表推导式。

。

复制代码代码如下:

 
 l = [x*x for x in range(10) if x % 3 == 0] 
 
 #l = [0, 9, 36, 81]

。

复制代码代码如下:

 
 l = [] 
 
 for x in range(10): 
 
     if x % 3 == 0: 
 
         l.append(x*x) 
 
 #l = [0, 9, 36, 81]

。

你看，使用P的列表推导式，构建新列表变得多么简单直观！。

字典的默认值。

。

复制代码代码如下:

 
 dic = {'name':'Tim', 'age':23}  
 
 dic['workage'] = dic.get('workage',0) + 1 
 
 #dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}

。

复制代码代码如下:

 
 if 'workage' in dic: 
 
     dic['workage'] += 1 
 
 else: 
 
     dic['workage'] = 1 
 
 #dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}

。

dict的get(key,default)方法用于获取字典中key的值，若不存在该key，则将key赋默认值default。 P相比NP的写法少了if...else...，实乃痛恨if...else...之人首选！。

for…else…语句。

。

复制代码代码如下:

 
 for x in xrange(1,5): 
 
     if x == 5: 
 
         print 'find 5' 
 
         break 
 
 else: 
 
     print 'can not find 5!' 
 
 #can not find 5!

。

复制代码代码如下:

 
 find = False 
 
 for x in xrange(1,5): 
 
     if x == 5: 
 
         find = True 
 
         print 'find 5' 
 
         break 
 
 if not find: 
 
     print 'can not find 5!' 
 
 #can not find 5!

。

for...else...的else部分用来处理没有从for循环中断的情况。有了它，我们不用设置状态变量来检查是否for循环有break出来，简单方便.

三元符的替代。

。

复制代码代码如下:

 
 a = 3   
 
 b = 2 if a > 2 else 1 
 
 #b = 2

。

复制代码代码如下:

 
 if a > 2: 
 
     b = 2 
 
 else: 
 
     b = 1 
 
 #b = 2

。

如果你具备C的编程经验，你就会寻找A ? B : C的替代品。你可能发现A and B or C看起来还不错，但是b = a > 1 and False or True会返回True，而实际意图应该返回False。使用b = False if a > 1 else True则会正确返回False，所以它才是正宗的三元符替代品.

Enumerate 。

。

复制代码代码如下:

 
 array = [1, 2, 3, 4, 5] 
 
 for i, e in enumerate(array,0): 
 
     print i, e 
 
 #0 1 
 
 #1 2 
 
 #2 3 
 
 #3 4 
 
 #4 5

。

复制代码代码如下:

 
 for i in xrange(len(array)): 
 
     print i, array[i] 
 
 #0 1 
 
 #1 2 
 
 #2 3 
 
 #3 4 
 
 #4 5

。

使用enumerate可以一次性将索引和值取出，避免使用索引来取值，而且enumerate的第二个参数可以调整索引下标的起始位置，默认为0.

使用zip创建键值对。

。

复制代码代码如下:

 
 keys = ['Name', 'Sex', 'Age'] 
 
 values = ['Tim', 'Male', 23] 
 
 dic = dict(zip(keys, values)) 
 
 #{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}

。

复制代码代码如下:

 
 dic = {} 
 
 for i,e in enumerate(keys): 
 
     dic[e] = values[i] 
 
 #{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}

。

zip方法返回的是一个元组，用它来创建键值对，简单明了.

最后此篇关于让你的python代码更加pythonic(简练、明确、优雅)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于让你的python代码更加pythonic(简练、明确、优雅)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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