前言
Martin(Bob大叔)曾在《代码整洁之道》一书打趣地说：当你的代码在做 Code Review 时，审查者要是愤怒地吼道：
“What the fuck is this shit?”
“Dude, What the fuck！”
等言辞激烈的词语时，那说明你写的代码是 Bad Code，如果审查者只是漫不经心的吐出几个
“What the fuck?”，
那说明你写的是 Good Code。衡量代码质量的唯一标准就是每分钟骂出“WTF” 的频率。
一份优雅、干净、整洁的代码通常自带文档和注释属性，读代码即是读作者的思路。Python 开发中很少要像 Java 一样把遵循某种设计模式作为开发原则来应用到系统中，毕竟设计模式只是一种实现手段而已，代码清晰才是最终目的，而 Python 灵活而不失优雅，这也是为什么 Python 能够深受 geek 喜爱的原因之一。
上次写了一篇：如何更优雅地写python代码，今天就接着这个话题写点 Python 中那些 Pythonic 的写法，希望可以抛砖引玉。
1、链式比较操作
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age = 18if age > 18 and age < 60:print("young man") |
pythonic
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if 18 < age < 60:print("young man") |
理解了链式比较操作，那么你应该知道为什么下面这行代码输出的结果是 False。
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>>> False == False == TrueFalse |
2、if/else 三目运算
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if gender == 'male':text = '男'else:text = '女' |
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text = '男' if gender == 'male' else '女' |
在类C的语言中都支持三目运算 b?x:y，Python之禅有这样一句话：
“There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. ”。
能够用 if/else 清晰表达逻辑时，就没必要再额外新增一种方式来实现。
3、真值判断
检查某个对象是否为真值时，还显示地与 True 和 False 做比较就显得多此一举，不专业
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if attr == True:do_something()if len(values) != 0: # 判断列表是否为空do_something() |
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if attr:do_something()if values:do_something() |
真假值对照表：
类型 False True
布尔 False （与0等价） True （与1等价）
字符串 ""（ 空字符串） 非空字符串，例如 " ", "blog"
数值 0, 0.0 非0的数值，例如：1, 0.1, -1, 2
容器 [], (), 至少有一个元素的容器对象，例如：[0], (None,), ['']
None None 非None对象
4、for/else语句
for else 是 Python 中特有的语法格式，else 中的代码在 for 循环遍历完所有元素之后执行。
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flagfound = Falsefor i in mylist:if i == theflag:flagfound = Truebreakprocess(i)if not flagfound:raise ValueError("List argument missing terminal flag.") |
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for i in mylist:if i == theflag:breakprocess(i)else:raise ValueError("List argument missing terminal flag.") |
5、字符串格式化
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s1 = "foofish.net"s2 = "vttalk"s3 = "welcome to %s and following %s" % (s1, s2) |
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s3 = "welcome to {blog} and following {wechat}".format(blog="foofish.net", wechat="vttalk") |
很难说用 format 比用 %s 的代码量少，但是 format 更易于理解。
“Explicit is better than implicit --- Zen of Python”
6、列表切片
获取列表中的部分元素最先想到的就是用 for 循环根据条件提取元素，这也是其它语言中惯用的手段，而在 Python 中还有强大的切片功能。
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items = range(10)# 奇数odd_items = []for i in items:if i % 2 != 0:odd_items.append(i)# 拷贝copy_items = []for i in items:copy_items.append(i) |
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# 第1到第4个元素的范围区间sub_items = items[1:4]# 奇数odd_items = items[1::2]#拷贝copy_items = items[::] 或者 items[:] |
列表元素的下标不仅可以用正数表示，还是用负数表示，最后一个元素的位置是 -1，从右往左，依次递减。
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--------------------------| P | y | t | h | o | n |-------------------------- 0 1 2 3 4 5 -6 -5 -4 -3 -2 -1-------------------------- |
7、善用生成器
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def fib(n):a, b = 0, 1result = []while b < n:result.append(b)a, b = b, a+breturn result |
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def fib(n):a, b = 0, 1while a < n:yield aa, b = b, a + b |
上面是用生成器生成费波那契数列。生成器的好处就是无需一次性把所有元素加载到内存，只有迭代获取元素时才返回该元素，而列表是预先一次性把全部元素加载到了内存。此外用 yield 代码看起来更清晰。
8、获取字典元素
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d = {'name': 'foo'}if d.has_key('name'):print(d['name'])else:print('unkonw') |
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d.get("name", "unknow") |
9、预设字典默认值
通过 key 分组的时候，不得不每次检查 key 是否已经存在于字典中。
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data = [('foo', 10), ('bar', 20), ('foo', 39), ('bar', 49)]groups = {}for (key, value) in data:if key in groups:groups[key].append(value)else:groups[key] = [value] |
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# 第一种方式groups = {}for (key, value) in data:groups.setdefault(key, []).append(value)# 第二种方式from collections import defaultdictgroups = defaultdict(list)for (key, value) in data:groups[key].append(value) |
10、字典推导式
在python2.7之前，构建字典对象一般使用下面这种方式，可读性非常差
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numbers = [1,2,3]my_dict = dict([(number,number*2) for number in numbers])print(my_dict) # {1: 2, 2: 4, 3: 6} |
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numbers = [1, 2, 3]my_dict = {number: number * 2 for number in numbers}print(my_dict) # {1: 2, 2: 4, 3: 6}# 还可以指定过滤条件my_dict = {number: number * 2 for number in numbers if number > 1}print(my_dict) # {2: 4, 3: 6} |
字典推导式是python2.7新增的特性，可读性增强了很多，类似的还是列表推导式和集合推导式。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
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