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讓你的python代碼更加pythonic(簡練、明確、優雅)

2024-07-21 23:04:15
字體:
來源:轉載
供稿:網友

何為pythonic?

pythonic如果翻譯成中文的話就是很python。很+名詞結構的用法在中國不少,比如:很娘,很國足,很CCTV等等。

我的理解為,很+名詞表達了一種特殊和強調的意味。所以很python可以理解為:只有python能做到的,區別于其他語言的寫法,其實就是python的慣用和特有寫法。

置換兩個變量的值。

很python的寫法:

 

復制代碼 代碼如下:

a,b = b,a

 

不python的寫法:

 

復制代碼 代碼如下:

temp = a
a = b
b = temp

 

上面的例子通過了元組的pack和unpack完成了對a,b的互換,避免了使用臨時變量temp,而且只用了一行代碼。

以下為了簡略,我們用P表示pythonic的寫法,NP表示non-pythonic的寫法,當然此P-NP非彼P-NP。

為什么要追求pythonic?

相比于NP,P的寫法簡練,明確,優雅,絕大部分時候執行效率高,代碼越少也就越不容易出錯。我認為好的程序員在寫代碼時,應該追求代碼的正確性,簡潔性和可讀性,這恰恰就是pythonic的精神所在。

對于具有其他編程語言經驗而初涉Python的程序員(比如我自己)來說,在寫Python代碼時,認識到pythonic的寫法,會帶來更多的便利和高效,而本文的主要讀者也將是這群程序員。

以下將給出P和NP的n種示例,供讀者和自己參考,查閱。

本文最后會列出參考資料,這些參考資料在我看來都極具價值。

P vs. NP的示例

鏈式比較

P:

 

復制代碼 代碼如下:

a = 3
b = 1
 
1 <= b <= a < 10  #True

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

P是小學生都能看懂的語法,簡單直接省代碼~

真值測試

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

 

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

簡而言之,P的寫法就是對于任意對象,直接判斷其真假,無需寫判斷條件,這樣既能保證正確性,又能減少代碼量。

真假值表(記住了假你就能省很多代碼!)

 

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

 

字符串反轉

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

P的寫法簡單,經測試,效率也更好。

 

如果用于檢測回文,就是一句話input == input[::-1],多么的優雅!

字符串列表的連接

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

res = ''
for s in strList:
    res += s + ' '
#Python is good
#最后還有個多余空格

 

string.join()常用于連接列表里的字符串,相對于NP,P的方式十分高效,且不會犯錯。

列表求和,最大值,最小值,乘積

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

經簡單測試,在numList的長度為10000000時,在我的機器上對列表求和,P耗時0.6s,NP耗時1.3s,將近兩倍的差距。所以不要自己造輪子了。

列表推導式

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

你看,使用P的列表推導式,構建新列表變得多么簡單直觀!

字典的默認值

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

dict的get(key,default)方法用于獲取字典中key的值,若不存在該key,則將key賦默認值default。
P相比NP的寫法少了if...else...,實乃痛恨if...else...之人首選!

for…else…語句

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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部分用來處理沒有從for循環中斷的情況。有了它,我們不用設置狀態變量來檢查是否for循環有break出來,簡單方便。

三元符的替代

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

如果你具備C的編程經驗,你就會尋找A ? B : C的替代品。你可能發現A and B or C看起來還不錯,但是b = a > 1 and False or True會返回True,而實際意圖應該返回False。
使用b = False if a > 1 else True則會正確返回False,所以它才是正宗的三元符替代品。

Enumerate

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

使用enumerate可以一次性將索引和值取出,避免使用索引來取值,而且enumerate的第二個參數可以調整索引下標的起始位置,默認為0。

使用zip創建鍵值對

P:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

NP:

 

復制代碼 代碼如下:

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

 

zip方法返回的是一個元組,用它來創建鍵值對,簡單明了。

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