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如何更優(yōu)雅地寫python代碼

 更新時間:2019年07月02日 10:12:15   作者:FOOFISH-PYTHON之禪  
這篇文章主要介紹了如何更優(yōu)雅地寫python代碼,我們寫代碼,往往還是按照其它語言的思維習慣來寫,那樣的寫法不僅運行速度慢,代碼讀起來也費盡,給人一種拖泥帶水的感覺,需要的朋友可以參考下

前言

Python 這門語言最大的優(yōu)點之一就是語法簡潔,好的代碼就像偽代碼一樣,干凈、整潔、一目了然。但有時候我們寫代碼,特別是 Python 初學者,往往還是按照其它語言的思維習慣來寫,那樣的寫法不僅運行速度慢,代碼讀起來也費盡,給人一種拖泥帶水的感覺,過段時間連自己也讀不懂。

《計算機程序的構(gòu)造和解釋》的作者哈爾·阿伯爾森曾這樣說:“Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.”

要寫出 Pythonic(優(yōu)雅的、地道的、整潔的)代碼,還要平時多觀察那些大牛代碼,Github 上有很多非常優(yōu)秀的源代碼值得閱讀,比如:requests、flask、tornado,筆者列舉一些常見的 Pythonic 寫法,希望能給你帶來一點啟迪。

1、變量交換

大部分編程語言中交換兩個變量的值時,不得不引入一個臨時變量:

>>> a = 1
>>> b = 2
>>> tmp = a
>>> a = b
>>> b = tmp

pythonic

>>> a, b = b, a

2、循環(huán)遍歷區(qū)間元素

for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:
(print i)
# 或者
for i in range(6):
(print i)

pythonic

for i in xrange(6):
(print i)

xrange 返回的是生成器對象,生成器比列表更加節(jié)省內(nèi)存,不過需要注意的是 xrange 是 python2 中的寫法,python3 只有 range 方法,特點和 xrange 是一樣的。

3、帶有索引位置的集合遍歷

遍歷集合時如果需要使用到集合的索引位置時,直接對集合迭代是沒有索引信息的,普通的方式使用:

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
print (i, '--->', colors[i])

pythonic

for i, color in enumerate(colors):
print (i, '--->', color)

4、字符串連接

字符串連接時,普通的方式可以用 + 操作

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
s = names[0]
for name in names[1:]:
s += ', ' + name
print (s)

pythonic

print (', '.join(names))

join 是一種更加高效的字符串連接方式,使用 + 操作時,每執(zhí)行一次+操作就會導致在內(nèi)存中生成一個新的字符串對象,遍歷8次有8個字符串生成,造成無謂的內(nèi)存浪費。而用 join 方法整個過程只會產(chǎn)生一個字符串對象。

5、打開/關(guān)閉文件

執(zhí)行文件操作時,最后一定不能忘記的操作是關(guān)閉文件,即使報錯了也要 close。普通的方式是在 finnally 塊中顯示的調(diào)用 close 方法。

f = open('data.txt')
try:
data = f.read()
finally:
f.close()

pythonic

with open('data.txt') as f:
data = f.read()

使用 with 語句,系統(tǒng)會在執(zhí)行完文件操作后自動關(guān)閉文件對象。

6、列表推導式

能夠用一行代碼簡明扼要地解決問題時,絕不要用兩行,比如

result = []
for i in range(10):
s = i*2
result.append(s)

pythonic

[i*2 for i in xrange(10)]

與之類似的還有生成器表達式、字典推導式,都是很 pythonic 的寫法。

7、善用裝飾器

裝飾器可以把與業(yè)務(wù)邏輯無關(guān)的代碼抽離出來,讓代碼保持干凈清爽,而且裝飾器還能被多個地方重復利用。比如一個爬蟲網(wǎng)頁的函數(shù),如果該 URL 曾經(jīng)被爬過就直接從緩存中獲取,否則爬下來之后加入到緩存,防止后續(xù)重復爬取。

def web_lookup(url, saved={}):
if url in saved:
return saved[url]
page = urllib.urlopen(url).read()
saved[url] = page
return page

pythonic

import urllib #py2
#import urllib.request as urllib # py3
def cache(func):
saved = {}
def wrapper(url):
if url in saved:
return saved[url]
else:
page = func(url)
saved[url] = page
return page
return wrapper
@cache
def web_lookup(url):
return urllib.urlopen(url).read()

用裝飾器寫代碼表面上感覺代碼量更多,但是它把緩存相關(guān)的邏輯抽離出來了,可以給更多的函數(shù)調(diào)用,這樣總的代碼量就會少很多,而且業(yè)務(wù)方法看起來簡潔了。

8、合理使用列表
列表對象(list)是一個查詢效率高于更新操作的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),比如刪除一個元素和插入一個元素時執(zhí)行效率就非常低,因為還要對剩下的元素進行移動

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
names.pop(0)
names.insert(0, 'mark')

pythonic

from collections import deque
names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])
names.popleft()
names.appendleft('mark')

deque 是一個雙向隊列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),刪除元素和插入元素會很快

9、序列解包

p = 'vttalk', 'female', 30, 'python@qq.com'
name = p[0]
gender = p[1]
age = p[2]
email = p[3]

pythonic

name, gender, age, email = p

10、遍歷字典的 key 和 value

方法一速度沒那么快,因為每次迭代的時候還要重新進行hash查找 key 對應(yīng)的 value。

方法二遇到字典非常大的時候,會導致內(nèi)存的消耗增加一倍以上

# 方法一
for k in d:
print (k, '--->', d[k])
# 方法二
for k, v in d.items():
print (k, '--->', v)

pythonic

for k, v in d.iteritems():
print (k, '--->', v)

iteritems 返回迭代器對象,可節(jié)省更多的內(nèi)存,不過在 python3 中沒有該方法了,只有 items 方法,等值于 iteritems。

​當然還有很多 pythonic 寫法,在此不再一一列舉。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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