18 個 Python 高效編程技巧，Mark！
初識Python語言，覺得python滿足了我上學(xué)時候?qū)幊陶Z言的所有要求。python語言的高效編程技巧讓我們這些大學(xué)曾經(jīng)苦逼學(xué)了四年c或者c++的人，興奮的不行不行的，終于解脫了。高級語言，如果做不到這樣，還扯啥高級呢？
01 交換變量
>>>a=3
>>>b=6
這個情況如果要交換變量在c++中，肯定需要一個空變量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了
>>>a,b=b,a
>>>print(a)>>>6
>>>ptint(b)>>>5
02 字典推導(dǎo)(Dictionary comprehensions)和集合推導(dǎo)(Set comprehensions)
大多數(shù)的Python程序員都知道且使用過列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的創(chuàng)建一個list的方法。
>>>?some_list?=?[1,?2,?3,?4,?5]
>>>?another_list?=?[?x?+?1?for?x?in?some_list?]
>>>?another_list
[2,?3,?4,?5,?6]
自從python 3.1 起，我們可以用同樣的語法來創(chuàng)建集合和字典表：
>>>?#?Set?Comprehensions
>>>?some_list?=?[1,?2,?3,?4,?5,?2,?5,?1,?4,?8]
>>>?even_set?=?{?x?for?x?in?some_list?if?x?%?2?==?0?}
>>>?even_set
set([8,?2,?4])
>>>?#?Dict?Comprehensions
>>>?d?=?{?x:?x?%?2?==?0?for?x?in?range(1,?11)?}
>>>?d
{1:?False,?2:?True,?3:?False,?4:?True,?5:?False,?6:?True,?7:?False,?8:?True,?9:?False,?10:?True}
在第一個例子里，我們以some_list為基礎(chǔ)，創(chuàng)建了一個具有不重復(fù)元素的集合，而且集合里只包含偶數(shù)。而在字典表的例子里，我們創(chuàng)建了一個key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù)，value是布爾型，用來指示key是否是偶數(shù)。
這里另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法創(chuàng)建一個集合：
>>>?my_set?=?{1,?2,?1,?2,?3,?4}
>>>?my_set
set([1,?2,?3,?4])
而不需要使用內(nèi)置函數(shù)set()。
03 計數(shù)時使用Counter計數(shù)對象。
這聽起來顯而易見，但經(jīng)常被人忘記。對于大多數(shù)程序員來說，數(shù)一個東西是一項(xiàng)很常見的任務(wù)，而且在大多數(shù)情況下并不是很有挑戰(zhàn)性的事情——這里有幾種方法能更簡單的完成這種任務(wù)。
Python的collections類庫里有個內(nèi)置的dict類的子類，是專門來干這種事情的：
>>>?from?collections?import?Counter
>>>?c?=?Counter( hello?world )
>>>?c
Counter({ l :?3,? o :?2,? ? :?1,? e :?1,? d :?1,? h :?1,? r :?1,? w :?1})
>>>?c.most_common(2)
[( l ,?3),?( o ,?2)]
04 漂亮的打印出JSON
JSON是一種非常好的數(shù)據(jù)序列化的形式，被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內(nèi)置的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當(dāng)遇到大型數(shù)據(jù)時，它表現(xiàn)成一個很長的、連續(xù)的一行時，人的肉眼就很難觀看了。
為了能讓JSON數(shù)據(jù)表現(xiàn)的更友好，我們可以使用indent參數(shù)來輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺交互式編程或做日志時，這尤其有用：
>>>?import?json
>>>?print(json.dumps(data))??#?No?indention
{"status":?"OK",?"count":?2,?"results":?[{"age":?27,?"name":?"Oz",?"lactose_intolerant":?true},?{"age":?29,?"name":?"Joe",?"lactose_intolerant":?false}]}
>>>?print(json.dumps(data,?indent=2))??#?With?indention
{
??"status":?"OK",
??"count":?2,
??"results":?[
????{
??????"age":?27,
??????"name":?"Oz",
??????"lactose_intolerant":?true
????},
????{
??????"age":?29,
??????"name":?"Joe",
??????"lactose_intolerant":?false
????}
??]
}
同樣，使用內(nèi)置的pprint模塊，也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。
05?解決FizzBuzz
前段時間Jeff Atwood 推廣了一個簡單的編程練習(xí)叫FizzBuzz，問題引用如下：
寫一個程序，打印數(shù)字1到100，3的倍數(shù)打印“Fizz”來替換這個數(shù)，5的倍數(shù)打印“Buzz”，對于既是3的倍數(shù)又是5的倍數(shù)的數(shù)字打印“FizzBuzz”。
這里就是一個簡短的，有意思的方法解決這個問題：
for?x?in?range(1,101):
????print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::]?or?x
06 if 語句在行內(nèi)
print?"Hello"?if?True?else?"World"
>>>?Hello
07 連接
下面的最后一種方式在綁定兩個不同類型的對象時顯得很cool。
nfc?=?["Packers",?"49ers"]
afc?=?["Ravens",?"Patriots"]
print?nfc?+?afc
>>>?[ Packers ,? 49ers ,? Ravens ,? Patriots ]
print?str(1)?+?"?world"
>>>?1?world
print?`1`?+?"?world"
>>>?1?world
print?1,?"world"
>>>?1?world
print?nfc,?1
>>>?[ Packers ,? 49ers ]?1
08 數(shù)值比較
這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法
x?=?2
if?3?>?x?>?1:
???print?x
>>>?2
if?1??0:
???print?x
>>>?2
09 同時迭代兩個列表
nfc?=?["Packers",?"49ers"]
afc?=?["Ravens",?"Patriots"]
for?teama,?teamb?in?zip(nfc,?afc):
?????print?teama?+?"?vs.?"?+?teamb
>>>?Packers?vs.?Ravens
>>>?49ers?vs.?Patriots
10 帶索引的列表迭代
teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
for?index,?team?in?enumerate(teams):
????print?index,?team
>>>?0?Packers
>>>?1?49ers
>>>?2?Ravens
>>>?3?Patriots
11 列表推導(dǎo)式
已知一個列表，我們可以刷選出偶數(shù)列表方法：
numbers?=?[1,2,3,4,5,6]
even?=?[]
for?number?in?numbers:
????if?number%2?==?0:
????????even.append(number)
轉(zhuǎn)變成如下：
numbers?=?[1,2,3,4,5,6]
even?=?[number?for?number?in?numbers?if?number%2?==?0]
12 字典推導(dǎo)
和列表推導(dǎo)類似，字典可以做同樣的工作：
teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
print?{key:?value?for?value,?key?in?enumerate(teams)}
>>>?{ 49ers :?1,? Ravens :?2,? Patriots :?3,? Packers :?0}
13 初始化列表的值
items?=?[0]*3
print?items
>>>?[0,0,0]
14 列表轉(zhuǎn)換為字符串
teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
print?",?".join(teams)
>>>? Packers,?49ers,?Ravens,?Patriots
15 從字典中獲取元素
我承認(rèn)try/except代碼并不雅致，不過這里有一種簡單方法，嘗試在字典中找key，如果沒有找到對應(yīng)的alue將用第二個參數(shù)設(shè)為其變量值。
data?=?{ user :?1,? name :? Max ,? three :?4}
try:
???is_admin?=?data[ admin ]
except?KeyError:
???is_admin?=?False
替換成這樣
data?=?{ user :?1,? name :? Max ,? three :?4}
is_admin?=?data.get( admin ,?False)
16 獲取列表的子集
有時，你只需要列表中的部分元素，這里是一些獲取列表子集的方法。
x?=?[1,2,3,4,5,6]
#前3個
print?x[:3]
>>>?[1,2,3]
#中間4個
print?x[1:5]
>>>?[2,3,4,5]
#最后3個
print?x[3:]
>>>?[4,5,6]
#奇數(shù)項(xiàng)
print?x[::2]
>>>?[1,3,5]
#偶數(shù)項(xiàng)
print?x[1::2]
>>>?[2,4,6]
除了python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型外，在collection模塊同樣還包括一些特別的用例，在有些場合Counter非常實(shí)用。如果你參加過在這一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的實(shí)用之處。
from?collections?import?Counter
print?Counter("hello")
>>>?Counter({ l :?2,? h :?1,? e :?1,? o :?1})
17 迭代工具
和collections庫一樣，還有一個庫叫itertools，對某些問題真能高效地解決。其中一個用例是查找所有組合，他能告訴你在一個組中元素的所有不能的組合方式
from?itertools?import?combinations
teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
for?game?in?combinations(teams,?2):
????print?game
>>>?( Packers ,? 49ers )
>>>?( Packers ,? Ravens )
>>>?( Packers ,? Patriots )
>>>?( 49ers ,? Ravens )
>>>?( 49ers ,? Patriots )
>>>?( Ravens ,? Patriots )
18 False == True
比起實(shí)用技術(shù)來說這是一個很有趣的事，在python中，True和False是全局變量，因此：
False?=?True
if?False:
???print?"Hello"
else:
???print?"World"
>>>?Hello
文章轉(zhuǎn)載：Python編程學(xué)習(xí)圈
（版權(quán)歸原作者所有，侵刪）
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