[[258483]]

Python 開發(fā)中有哪些高級技巧?這是知乎上一個問題，我總結(jié)了一些常見的技巧在這里，可能談不上多高級，但掌握這些至少可以讓你的代碼看起來 Pythonic 一點。如果你還在按照類C語言的那套風(fēng)格來寫的話，在 code review 恐怕會要被吐槽了。

列表推導(dǎo)式

>>> chars = [ c for c in 'python' ] 
>>> chars 
['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] 

字典推導(dǎo)式

>>> dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5} 
>>> double_dict1 = {k:v*2 for (k,v) in dict1.items()} 
>>> double_dict1 
{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6, 'd': 8, 'e': 10} 

集合推導(dǎo)式

>>> set1 = {1,2,3,4} 
>>> double_set = {i*2 for i in set1} 
>>> double_set 
{8, 2, 4, 6} 

合并字典

>>> x = {'a':1,'b':2} 
>>> y = {'c':3, 'd':4} 
>>> z = {**x, **y} 
>>> z 
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} 

復(fù)制列表

>>> nums = [1,2,3] 
>>> nums[::] 
[1, 2, 3] 
>>> copy_nums = nums[::] 
>>> copy_nums 
[1, 2, 3] 

反轉(zhuǎn)列表

>>> reverse_nums = nums[::-1] 
>>> reverse_nums 
[3, 2, 1] 

PACKING / UNPACKING

變量交換

>>> a,b = 1, 2 
>>> a ,b = b,a 
>>> a 
2 
>>> b 
1 

高級拆包

>>> a, *b = 1,2,3 
>>> a 
1 
>>> b 
[2, 3] 

或者

>>> a, *b, c = 1,2,3,4,5 
>>> a 
1 
>>> b 
[2, 3, 4] 
>>> c 
5 

函數(shù)返回多個值(其實是自動packing成元組)然后unpacking賦值給4個變量

>>> def f(): 
...     return 1, 2, 3, 4 
... 
>>> a, b, c, d = f() 
>>> a 
1 
>>> d 
4 

列表合并成字符串

>>> " ".join(["I", "Love", "Python"]) 
'I Love Python' 

鏈?zhǔn)奖容^

>>> if a > 2 and a < 5: 
...     pass 
... 
>>> if 2<a<5: 
...     pass 

yield from

# 沒有使用 field from 
def dup(n): 
    for i in range(n): 
        yield i 
        yield i 
 
# 使用yield from 
def dup(n): 
    for i in range(n): 
    yield from [i, i] 
 
for i in dup(3): 
    print(i) 
 
>>> 
0 
0 
1 
1 
2 
2 

in 代替 or

>>> if x == 1 or x == 2 or x == 3: 
...     pass 
... 
>>> if x in (1,2,3): 
...     pass 

字典代替多個if else

def fun(x): 
    if x == 'a': 
        return 1 
    elif x == 'b': 
        return 2 
    else: 
        return None 
 
def fun(x): 
    return {"a": 1, "b": 2}.get(x) 

有下標(biāo)索引的枚舉

>>> for i, e in enumerate(["a","b","c"]): 
...     print(i, e) 
... 
0 a 
1 b 
2 c 

生成器

注意區(qū)分列表推導(dǎo)式，生成器效率更高

>>> g = (i**2 for i in range(5)) 
>>> g 
<generator object <genexpr> at 0x10881e518> 
>>> for i in g: 
...     print(i) 
... 
0 
1 
4 
9 
16 

默認(rèn)字典 defaultdict

>>> d = dict() 
>>> d['nums'] 
KeyError: 'nums' 
>>> 
 
>>> from collections import defaultdict 
>>> d = defaultdict(list) 
>>> d["nums"] 
[] 

字符串格式化

>>> lang = 'python' 
>>> f'{lang} is most popular language in the world' 
'python is most popular language in the world' 

列表中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素

>>> nums = [1,2,3,3] 
>>> max(set(nums), key=nums.count) 
3 
 
或者 
from collections import Counter 
>>> Counter(nums).most_common()[0][0] 
3 

讀寫文件

>>> with open("test.txt", "w") as f: 
...     f.writelines("hello") 

判斷對象類型，可指定多個類型

>>> isinstance(a, (int, str)) 
True 

類似的還有字符串的 startswith，endswith

>>> "http://foofish.net".startswith(('http','https')) 
True 
>>> "https://foofish.net".startswith(('http','https')) 
True 

__str__ 與 __repr__ 區(qū)別

>>> str(datetime.now()) 
'2018-11-20 00:31:54.839605' 
>>> repr(datetime.now()) 
'datetime.datetime(2018, 11, 20, 0, 32, 0, 579521)' 

前者對人友好，可讀性更強(qiáng)，后者對計算機(jī)友好，支持 obj == eval(repr(obj))

使用裝飾器

def makebold(f): 
return lambda: "<b>" + f() + "</b>" 
 
def makeitalic(f): 
return lambda: "<i>" + f() + "</i>" 
 
@makebold 
@makeitalic 
def say(): 
return "Hello" 
 
>>> say() 
<b><i>Hello</i></b> 

不使用裝飾器，可讀性非常差

def say(): 
return "Hello" 
 
>>> makebold(makeitalic(say))() 
<b><i>Hello</i></b>