Python编程技巧

• 程序必须先让人读懂，然后才能让计算机执行。

1.交换赋值

# 先生成一个元素（tuple）对象，然后unpack
a, b = b, a;

2.Unpacking

# 使用变量接收列表中的数据
l = ["a", "b", "c"];
a, b, c = l;
# 在Python3中，支持以下方式
a, *midList, c = l;

3.使用操作符in

# 使用 in 更加简洁，避免多次判断
if t in ["a", "b", "c"]:
    # 执行满足条件后的逻辑

4.字符串操作

l = ['a', 'b', 'c', 'd']
result = ''.join(l)  #  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，才需要使用my_dict.keys()来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 my_dict[key]  

# 推荐
if key in my_dict:
    # ...do something with my_dict[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] = 0
    navs[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 1
i = 0
for item in items:
    print(i, item)
    i += 1
# method 2
for 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, item)

10.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 product
for x, y, z in product(x_list, y_list, z_list):
    # do something for x, y, z

13.尽量使用生成器代替列表

# 不推荐
def my_range(n):
    i = 0
    result = []
    while i < n:
        result.append(fn(i))
        i += 1
    return result  #  返回列表
for res in my_range(10):
    # do something ...

# 推荐
def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield fn(i)  #  使用生成器代替列表
        i += 1
for res in my_range(10):
    # do something ...

# *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, imap
reduce(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 = False
for item in a_list:
    if condition(item):
        found = True
        break
if found:
    # do something if found...  

# 推荐
if any(condition(item) for item in a_list):
    # do something if found...

• all()和any()的参数都是iterable，亦即list或者tuple
• all(iterable)：iterable元素都不为False、''、0或者iterable为空，则all(iterable)为True。也就是说，只要iterable元素有一个为"假"，则为False，"全‘真’为True，有‘假’为False"。当iterable为空的时候，函数返回值为True。
• any(iterable)：iterable的任何元素都为False、0，''，或者iterable全为空，则any(iterable)为False。也就是说所有的iterable都为'假'，则any(iterable)为False，"全‘假’为False，有‘真’为True"。当iterable为空的时候，函数返回值为False。

16.属性(property)

# 不推荐
class Clock(object):
    def __init__(self):
        self.__hour = 1
    def setHour(self, hour):
        if 25 > hour > 0: self.__hour = hour
        else: raise Exception("Error Hour!")
    def getHour(self):
        return self.__hour

# 推荐
class Clock(object):
    def __init__(self):
        self.__hour = 1
    def __setHour(self, hour):
        if 25 > hour > 0: self.__hour = hour
        else: raise Exception("Error Hour!")
    def __getHour(self):
        return self.__hour
    hour = property(__getHour, __setHour)
# 使用
c = Clock();
c.hour = 25 # 会出现"Error Hour!"的报错

17.使用 with 处理文件打开

# 不推荐
f = open("some_file.txt")
try:
    data = f.read()
    # 其他文件操作..
finally:
    f.close()

# 推荐
with open("some_file.txt") as f:
    data = f.read()
    # 其他文件操作...

18.使用 with 忽视异常(仅限Python 3)

##不推荐
try:
    os.remove("somefile.txt")
except OSError:
    pass

##推荐
from contextlib import ignored  # Python 3 only

with ignored(OSError):
    os.remove("somefile.txt")

19.使用 with 处理加锁

# 不推荐
import threading
lock = threading.Lock()

lock.acquire()
try:
    # 互斥操作...
finally:
    lock.release()

# 推荐
import threading
lock = threading.Lock()

with lock:
    # 互斥操作...