这18 个 Python 高效编程小技巧，真香！

初识Python语言，觉得python满足了你上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让那些曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢?

01 交换变量

1. >>>a=3
3. >>>b=6

这个情况如果要交换变量在c++中，肯定需要一个空变量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了

1. >>>a,b=b,a
3. >>>print(a)>>>6
5. >>>ptint(b)>>>5

02 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。

1. >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
3. >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
5. >>> another_list
6. [2, 3, 4, 5, 6]

自从python 3.1 起，我们可以用同样的语法来创建集合和字典表：

1. >>> # Set Comprehensions
2. >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
4. >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
6. >>> even_set
7. set([8, 2, 4])
9. >>> # Dict Comprehensions
11. >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
13. >>> d
14. {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

在第一个例子里，我们以some_list为基础，创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合：

1. >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
3. >>> my_set
4. set([1, 2, 3, 4])

而不需要使用内置函数set()。

03 计数时使用Counter计数对象

这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

1. >>> from collections import Counter
2. >>> c = Counter( hello world )
4. >>> c
5. Counter({ l : 3, o : 2, : 1, e : 1, d : 1, h : 1, r : 1, w : 1})
7. >>> c.most_common(2)
8. [( l , 3), ( o , 2)]

04 漂亮的打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：

1. >>> import json
3. >>> print(json.dumps(data)) # No indention
4. {"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
6. >>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
8. {
9. "status": "OK",
10. "count": 2,
11. "results": [
13. {
14. "age": 27,
15. "name": "Oz",
17. "lactose_intolerant": true
18. },
19. {
20. "age": 29,
22. "name": "Joe",
23. "lactose_intolerant": false
24. }
25. ]
27. }

同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

05 解决FizzBuzz

前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz，问题引用如下：

写一个程序，打印数字1到100，3的倍数打印“Fizz”来替换这个数，5的倍数打印“Buzz”，对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。

这里就是一个简短的，有意思的方法解决这个问题：

1. for x in range(1,101):
2. print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x

06 if 语句在行内

1. print "Hello" if True else "World"
2. >>> Hello

07 连接

下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。

1. nfc = ["Packers", "49ers"]
2. afc = ["Ravens", "Patriots"]
3. print nfc + afc
4. >>> [ Packers , 49ers , Ravens , Patriots ]
6. print str(1) + " world"
7. >>> 1 world
9. print `1` + " world"
10. >>> 1 world
12. print 1, "world"
13. >>> 1 world
14. print nfc, 1
15. >>> [ Packers , 49ers ] 1

08 数值比较

这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法

1. x = 2
2. if 3 > x > 1:
3. print x
4. >>> 2
5. if 1 < x > 0:
6. print x
7. >>> 2

09 同时迭代两个列表

1. nfc = ["Packers", "49ers"]
2. afc = ["Ravens", "Patriots"]
3. for teama, teamb in zip(nfc, afc):
4. print teama + " vs. " + teamb
5. >>> Packers vs. Ravens
6. >>> 49ers vs. Patriots

10 带索引的列表迭代

1. teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
2. for index, team in enumerate(teams):
3. print index, team
4. >>> 0 Packers
5. >>> 1 49ers
6. >>> 2 Ravens
7. >>> 3 Patriots

11 列表推导式

已知一个列表，我们可以刷选出偶数列表方法：

1. numbers = [1,2,3,4,5,6]
2. even = []
3. for number in numbers:
4. if number%2 == 0:
5. even.append(number)

转变成如下：搜索公众号顶级架构师后台回复“面试”，送你一份惊喜礼包。

1. numbers = [1,2,3,4,5,6]
2. even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

12 字典推导

和列表推导类似，字典可以做同样的工作：

1. teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
2. print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
3. >>> { 49ers : 1, Ravens : 2, Patriots : 3, Packers : 0}

13 初始化列表的值

1. items = [0]*3
2. print items
3. >>> [0,0,0]

14 列表转换为字符串

1. teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
2. print ", ".join(teams)
3. >>> Packers, 49ers, Ravens, Patriots

15 从字典中获取元素

我承认try/except代码并不雅致，不过这里有一种简单方法，尝试在字典中找key，如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

1. data = { user : 1, name : Max , three : 4}
2. try:
3. is_admin = data[ admin ]
4. except KeyError:
5. is_admin = False

替换成这样

1. data = { user : 1, name : Max , three : 4}
2. is_admin = data.get( admin , False)

16 获取列表的子集

有时，你只需要列表中的部分元素，这里是一些获取列表子集的方法。

1. x = [1,2,3,4,5,6]
2. #前3个
3. print x[:3]
4. >>> [1,2,3]
5. #中间4个
6. print x[1:5]
7. >>> [2,3,4,5]
8. #最后3个
9. print x[3:]
10. >>> [4,5,6]
11. #奇数项
12. print x[::2]
13. >>> [1,3,5]
14. #偶数项
15. print x[1::2]
16. >>> [2,4,6]

除了python内置的数据类型外，在collection模块同样还包括一些特别的用例，在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的实用之处。

1. from collections import Counter
2. print Counter("hello")
3. >>> Counter({ l : 2, h : 1, e : 1, o : 1})

17 迭代工具

和collections库一样，还有一个库叫itertools，对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合，他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式

1. from itertools import combinations
2. teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
3. for game in combinations(teams, 2):
4. print game
5. >>> ( Packers , 49ers )
6. >>> ( Packers , Ravens )
7. >>> ( Packers , Patriots )
8. >>> ( 49ers , Ravens )
9. >>> ( 49ers , Patriots )
10. >>> ( Ravens , Patriots )

18 False == True

比起实用技术来说这是一个很有趣的事，在python中，True和False是全局变量，因此：

1. False = True
2. if False:
3. print "Hello"
4. else:
5. print "World"
6. >>> Hello

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTAwNjQzNw==&mid=2448614513&idx=4&sn=71526fffe06750cd0a350c7e0c73f762&chksm=8f8cebfbb8fb62edd7912bd309588419b88068b529c8d9a8842f5d1bde17584c33c2e0d920ff&mpshare=1&