写出能实现性能的程序每个程序员都能够搞定，但能写出优雅的程序的程序员却寥寥无几，因而程序写的优雅与否则是辨别顶级程序员与个别程序员的终极指标所在。
那身为一名 Pythoner，有哪些技巧能让咱们写出优雅的 Python 代码呢，明天派森酱就给大家介绍七个能疾速晋升代码逼格的重要技巧。
0x00 标准命名
没有哪个程序员会抗拒一段命名标准的代码！
命名作为编程界的一大难题，实属难倒了很多人。不晓得你是否还记得本人那些已经很沙雕的命名呢。
a,b,c x,y,z a1,a2 4_s,4s...
def do_something():
def fun():
...置信你看到下面的命名也是一头雾水，好的命名不肯定要写的多优雅，最起码要做到见名识意。对立的命名格调能够让代码看起来更简洁，格调更对立，这样阅读者一看就晓得这个变量或者函数是用来干嘛的，不至于猜半天节约过多的精力在不必要的事件上。
0x01 面向对象
Python 是一门面向对象语言，因而咱们有必要相熟面向对象的一些设计准则。
繁多职责准则是指一个函数只做一件事，不要将多个性能集中在同一个函数中，不要大而全，要小而精。这样，当有需要变动时，咱们只须要批改对应的局部即可，程序应答变动的能力显著晋升。
凋谢关闭准则是指对扩大凋谢，对批改敞开。
写程序的都晓得，甲方是善变的，明天说用这种形式实现，今天可能就变更了，这太失常了。所以咱们写程序时肯定要留神程序的可扩展性，当甲方改变需要时，咱们尽可能的少改变或者不改变原有代码，而是通过增加新的实现类来扩大性能，这意味着你零碎的原有性能是不会受到毁坏的，则稳定性有极大晋升。
接口隔离准则是指调用方不应该依赖其不须要的接口，接口间的依赖关系该当建设在最小性能接口准则之上。
繁多职责和接口隔离都是为了进步类的内聚性，升高他们之间的耦合性。这是面向对象封装思维的完满体现。
0x02 应用 with
平时写代码难免会遇到操作文件的需要，个别都是用 open() 函数来关上一个文件，最初等操作实现之后通过 close() 函数来敞开文件，但有时候写多了难免会感觉很麻烦，难道不能够在我操作完主动敞开文件么，能够的。应用 with 来操作文件无需思考敞开问题，咱们只须要关怀外围的业务逻辑即可。
with open('tmp.txt', 'w') as f:
f.write('xxx')
...0x03 应用 get
当咱们从字典中获取一个不存在的 key 时，如果是用中括号的形式来获取的话程序会返回 KeyError。这时候倡议通过 get() 函数来获取。
同时通过 get() 函数来获取 value 时还能够设置默认值 default_value，当 key 不存在时则会返回 default_value。
0x04 提前返回
平时写的代码中少不了 if else 等管制语句，但有时候有的小伙伴喜爱将 if else 嵌套好多层，过几个月之后本人都看不明确过后写的啥。
比方上面这个程序，依据考试成绩来做评级。
score = 100
if score >= 60: # 及格
if score >= 70: # 中等
if score >= 80: # 良好
if score >= 90: # 优良
if score >= 100: # 满分
print("满分")
else:
print("优良")
else:
print("良好")
else:
print("中等")
else:
print("及格")
else:
print("不及格")
print("程序完结")这种代码一看就想打人有木有，可读性极差。
代码的逻辑就是判断分数是否在一个区间，而后给出与之相匹配的评级，既然如此，则能够改写如下：
def get_score_level(score):
if score >= 100: # 满分
print("满分")
return
if score >= 90: # 优良
print("优良")
return
if score >= 80: # 良好
print("良好")
return
if score >= 70: # 中等
print("中等")
return
if score >= 60: # 及格
print("及格")
return
print("不及格")
print("程序完结")这种解决形式是极其优雅的，从上往下清晰明了，大大增加了代码的可读性和可维护性。
0x05 生成器
咱们都晓得通过列表生成式能够间接创立一个新的列表，但受机器内存限度，列表的容量必定是无限的。如果列表外面的数据是通过某种法则推导计算出来的，那是否能够在迭代过程中一直的推算出前面的元素呢，这样就不用一次性创立残缺个列表，按需应用即可，这时候生成器就派上用场了。
0x06 装璜器
试想一下如下的场景，当后端接管到用户申请后，须要对用户进行鉴权，总不能将鉴权的代码复制来复制去吧；还有咱们的我的项目都是须要记录日志的，这两种状况最适宜应用装璜器。事实上 Flask 框架中就大量应用装璜器来进行鉴权操作。
所有皆对象！
在 Python 中咱们能够在函数中定义函数，也能够从函数中返回函数，还能够将函数作为参数传给另一个函数。
def hi(name="yasoob"):
print("now you are inside the hi() function")
def greet():
return "now you are in the greet() function"
def welcome():
return "now you are in the welcome() function"
print(greet())
print(welcome())
print("now you are back in the hi() function")
hi()
# output
# now you are inside the hi() function
# now you are in the greet() function
# now you are in the welcome() function
# now you are back in the hi() function 在下面的代码中，咱们在 hi() 函数外部定义了两个新的函数，无论何时调用 hi() 其外部的函数都将会被调用。
def hi(name="yasoob"):
def greet():
return "now you are in the greet() function"
def welcome():
return "now you are in the welcome() function"
if name == "yasoob":
return greet
else:
return welcome
a = hi()
print(a)
print(a())
# output
# <function hi.<locals>.greet at 0x7fe3e547a0e0>
# now you are in the greet() function 在这个例子中，因为默认参数 name = yasoob 因而 a = hi() 返回的是 greet 函数。a 也就指向了 hi() 函数外部的 greet() 函数。
def hi():
return "hi yasoob!"
def doSomethingBeforeHi(func):
print("I am doing some boring work before executing hi()")
print(func())
doSomethingBeforeHi(hi)
# output
# I am doing some boring work before executing hi()
# hi yasoob! 在最初这个例子中，咱们将 hi() 函数传递给了另外一个函数，并且他们还很欢快的执行了。
当初，让咱们来看看 Python 中的装璜器吧。
def a_new_decorator(a_func):
def wrapTheFunction():
print("I am doing some boring work before executing a_func()")
a_func()
print("I am doing some boring work after executing a_func()")
return wrapTheFunction
def a_function_requiring_decoration():
print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell")
a_new_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)
a_new_function_requiring_decoration()
# output
# I am doing some boring work before executing a_func()
# I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
# I am doing some boring work after executing a_func()看懂了没，就是下面咱们介绍的根底操作的组合。事实上这就是 python 中的装璜器所做的事，通过这种形式来批改一个函数的行为。
但如果每次都这么写的话未免也太麻烦了吧，因而 python 为咱们提供了一个便捷操作 @。
def a_new_decorator(a_func):
...
@a_new_decorator
def a_function_requiring_decoration():
print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell")
a_function_requiring_decoration()
# output
# I am doing some boring work before executing a_func()
# I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
# I am doing some boring work after executing a_func()总结
明天给大家介绍了几个重要的晋升代码逼格的技巧，小伙伴们还有什么独家技巧能够在评论区交换哦～
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