（附代碼）干貨 | 18個(gè) Python 高效編程技巧
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轉(zhuǎn)載自 | Python數(shù)據(jù)科學(xué)
01 交換變量
>>>a=3
>>>b=6
這個(gè)情況如果要交換變量在c++中，肯定需要一個(gè)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(guò)列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對(duì)list comprehensions概念不是很熟悉——一個(gè)list comprehension就是一個(gè)更簡(jiǎn)短、簡(jiǎn)潔的創(chuàng)建一個(gè)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(yǔ)法來(lái)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(gè)例子里，我們以some_list為基礎(chǔ)，創(chuàng)建了一個(gè)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(gè)key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù)，value是布爾型，用來(lái)指示key是否是偶數(shù)。
這里另外一個(gè)值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡(jiǎn)單的用這種方法創(chuàng)建一個(gè)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(jì)數(shù)時(shí)使用Counter計(jì)數(shù)對(duì)象
這聽起來(lái)顯而易見，但經(jīng)常被人忘記。對(duì)于大多數(shù)程序員來(lái)說(shuō)，數(shù)一個(gè)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(jiǎn)單的完成這種任務(wù)。
Python的collections類庫(kù)里有個(gè)內(nèi)置的dict類的子類，是專門來(lái)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(shí)，它表現(xiàn)成一個(gè)很長(zhǎng)的、連續(xù)的一行時(shí)，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(lái)輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺(tái)交互式編程或做日志時(shí)，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(shí)間Jeff Atwood 推廣了一個(gè)簡(jiǎn)單的編程練習(xí)叫FizzBuzz，問題引用如下：
寫一個(gè)程序，打印數(shù)字1到100，3的倍數(shù)打印“Fizz”來(lái)替換這個(gè)數(shù)，5的倍數(shù)打印“Buzz”，對(duì)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(gè)簡(jiǎn)短的，有意思的方法解決這個(gè)問題：
for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x
06 if 語(yǔ)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(gè)不同類型的對(duì)象時(shí)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(guò)諸多語(yǔ)言中很少有的如此棒的簡(jiǎn)便法。
x = 2
if 3 > x > 1:
print x
>>> 2
if 1 < x > 0:
print x
>>> 2
09 同時(shí)迭代兩個(gè)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(gè)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(guò)這里有一種簡(jiǎn)單方法，嘗試在字典中查找key，如果沒有找到對(duì)應(yīng)的alue將用第二個(gè)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(shí)，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(gè)
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#中間4個(gè)
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最后3個(gè)
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(chǎng)合Counter非常實(shí)用。如果你參加過(guò)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(kù)一樣，還有一個(gè)庫(kù)叫itertools，對(duì)某些問題真能高效地解決。其中一個(gè)用例是查找所有組合，他能告訴你在一個(gè)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(lái)說(shuō)這是一個(gè)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
END
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