关于python:python入门教程18-个-Python-高效编程小技巧

人生苦短，快学 Python！初识 Python 语言，感觉 python 满足了你上学时候对编程语言的所有要求。python 语言的高效编程技巧让那些已经苦逼学了四年 c 或者 c ++ 的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢？

01 替换变量

>>>a=3

>>>b=6

这个状况如果要替换变量在 c ++ 中，必定须要一个空变量。然而 python 不须要，只需一行，大家看清楚了

>>>a,b=b,a

>>>print(a)>>>6

>>>ptint(b)>>>5

02 字典推导 (Dictionary comprehensions) 和汇合推导(Set comprehensions)

大多数的 Python 程序员都晓得且应用过列表推导(list comprehensions)。如果你对 list comprehensions 概念不是很相熟——一个 list comprehension 就是一个更简短、简洁的创立一个 list 的办法。

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> another_list = [x + 1 for x in some_list]

>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]

自从 python 3.1 起，咱们能够用同样的语法来创立汇合和字典表：

>>> # 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}

在第一个例子里，咱们以 some_list 为根底，创立了一个具备不反复元素的汇合，而且汇合里只蕴含偶数。而在字典表的例子里，咱们创立了一个 key 是不反复的 1 到 10 之间的整数，value 是布尔型，用来批示 key 是否是偶数。这里另外一个值得注意的事件是汇合的字面量表示法。咱们能够简略的用这种办法创立一个汇合：

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}

>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不须要应用内置函数 set()。

03 计数时应用 Counter 计数对象

这听起来不言而喻，但常常被人遗记。对于大多数程序员来说，数一个货色是一项很常见的工作，而且在大多数状况下并不是很有挑战性的事件——这里有几种办法能更简略的实现这种工作。Python 的 collections 类库里有个内置的 dict 类的子类，是专门来干这种事件的：

>>> 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 丑陋的打印出 JSON

JSON 是一种十分好的数据序列化的模式，被现在的各种 API 和 web service 大量的应用。应用 python 内置的 json 解决，能够使 JSON 串具备肯定的可读性，但当遇到大型数据时，它体现成一个很长的、间断的一行时，人的肉眼就很难观看了。为了能让 JSON 数据体现的更敌对，咱们能够应用 indent 参数来输入丑陋的 JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：

>>> 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
    }
  ]

}

同样，应用内置的 pprint 模块，也能够让其它任何货色打印输出的更丑陋。

05 解决 FizzBuzz

前段时间 Jeff Atwood 推广了一个简略的编程练习叫 FizzBuzz，问题援用如下：

写一个程序，打印数字 1 到 100，3 的倍数打印“Fizz”来替换这个数，5 的倍数打印“Buzz”，对于既是 3 的倍数又是 5 的倍数的数字打印“FizzBuzz”。

这里就是一个简短的，有意思的办法解决这个问题：

for x in range(1,101):
    print"fizz"[x%3*len( fizz)::]+"buzz"[x%5*len( buzz)::] or x

06 if 语句在行内

print "Hello" if True else "World"
>>> Hello

07 连贯

上面的最初一种形式在绑定两个不同类型的对象时显得很 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 数值比拟

这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法

x = 2
if 3 > x > 1:
   print x
>>> 2
if 1 < x > 0:
   print x
>>> 2

09 同时迭代两个列表

nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
     print teama + "vs." + teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>> 49ers vs. Patriots

10 带索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
    print index, team
>>> 0 Packers
>>> 1 49ers
>>> 2 Ravens
>>> 3 Patriots

11 列表推导式

已知一个列表，咱们能够刷选出偶数列表办法：

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
    if number%2 == 0:
        even.append(number)

转变成如下：

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

12 字典推导

和列表推导相似，字典能够做同样的工作：

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 列表转换为字符串

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print ",".join(teams)
>>>  Packers, 49ers, Ravens, Patriots

15 从字典中获取元素

我抵赖 try/except 代码并不雅致，不过这里有一种简略办法，尝试在字典中找 key，如果没有找到对应的 alue 将用第二个参数设为其变量值。

data = {user : 1,  name :  Max ,  three : 4}
try:
   is_admin = data[admin]
except KeyError:
   is_admin = False

替换成这样

data = {user : 1,  name :  Max ,  three : 4}
is_admin = data.get(admin , False)

16 获取列表的子集

有时，你只须要列表中的局部元素，这里是一些获取列表子集的办法。

x = [1,2,3,4,5,6]
#前 3 个
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#两头 4 个
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最初 3 个
print x[3:]
>>> [4,5,6]
#奇数项
print x[::2]
>>> [1,3,5]
#偶数项
print x[1::2]
>>> [2,4,6]

除了 python 内置的数据类型外，在 collection 模块同样还包含一些特地的用例，在有些场合 Counter 十分实用。如果你加入过在这一年的 Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的实用之处。

from collections import Counter
print Counter("hello")
>>> Counter({l : 2,  h : 1,  e : 1,  o : 1})

17 迭代工具

和 collections 库一样，还有一个库叫 itertools，对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合，他能通知你在一个组中元素的所有不能的组合形式

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

比起实用技术来说这是一个很乏味的事，在 python 中，True 和 False 是全局变量，因而：

False = True
if False:
   print "Hello"
else:
   print "World"
>>> Hello