Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的,只是顺便让机器能运行”畅快。
然而什么是pythonic,就像什么是地道的汉语一样,切实存在但标准模糊。import this可以看到Tim Peters提出的Python之禅,它提供了指导思想。许多初学者都看过它,深深赞同它的理念,但是实践起来又无从下手。PEP 8给出的不过是编码规范,对于实践pythonic还远远不够。如果你正被如何写出pythonic的代码而困扰,或许这份笔记能给你帮助。
Raymond Hettinger是Python核心开发者,本文提到的许多特性都是他开发的。同时他也是Python社区热忱的布道师,不遗余力地传授pythonic之道。这篇文章是网友Jeff Paine整理的他在2013年美国的PyCon的演讲的笔记。
术语澄清:本文所说的集合全都指collection,而不是set。
以下是正文。
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的,希望你们理解起来跟我一样顺畅 !
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遍历一个范围内的数字
更好的方法
xrange会返回一个迭代器,用来一次一个值地遍历一个范围。这种方式会比range更省内存。xrange在Python 3中已经改名为range。
遍历一个集合
更好的方法
反向遍历
更好的方法
遍历一个集合及其下标
更好的方法
这种写法效率高,优雅,而且帮你省去亲自创建和自增下标。当你发现你在操作集合的下标时,你很有可能在做错事。
遍历两个集合
更好的方法
zip在内存中生成一个新的列表,需要更多的内存。izip比zip效率更高。
注意:在Python 3中,izip改名为zip,并替换了原来的zip成为内置函数。
有序地遍历
自定义排序顺序
更好的方法
第一种方法效率低而且写起来很不爽。另外,Python 3已经不支持比较函数了。
调用一个函数直到遇到标记值
更好的方法
iter接受两个参数。第一个是你反复调用的函数,第二个是标记值。
译注:这个例子里不太能看出来方法二的优势,甚至觉得partial让代码可读性更差了。方法二的优势在于iter的返回值是个迭代器,迭代器能用在各种地方,set,sorted,min,max,heapq,sum……
在循环内识别多个退出点
更好的方法
for执行完所有的循环后就会执行else。
译注:刚了解for-else语法时会困惑,什么情况下会执行到else里。有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if,当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时,就是for循环没被break出去,把所有循环都跑完的时候。所以另一种方法就是把else记成nobreak,当for没有被break,那么循环结束时会进入到else。
遍历字典的key
什么时候应该使用第二种而不是第一种方法?当你需要修改字典的时候。
如果你在迭代一个东西的时候修改它,那就是在冒天下之大不韪,接下来发生什么都活该。
d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。
注意:如果在Python 3里迭代一个字典你得显示地写:list(d.keys()),因为d.keys()返回的是一个“字典视图”(一个提供字典key的动态视图的迭代器)。详情请看文档。
遍历一个字典的key和value
更好的方法
iteritems()更好是因为它返回了一个迭代器。
注意:Python 3已经没有iteritems()了,items()的行为和iteritems()很接近。详情请看文档。
用key-value对构建字典
Python 3: d = dict(zip(names, colors))
用字典计数
更好的方法
用字典分组 — 第I部分和第II部分
更好的方法
字典的popitem()是原子的吗?
popitem是原子的,所以多线程的时候没必要用锁包着它。
连接字典
更好的方法
ChainMap在Python 3中加入。高效而优雅。
提高可读性
- 位置参数和下标很漂亮
- 但关键字和名称更好
- 第一种方法对计算机来说很便利
- 第二种方法和人类思考方式一致
用关键字参数提高函数调用的可读性
更好的方法
第二种方法稍微(微秒级)慢一点,但为了代码的可读性和开发时间,值得。
用namedtuple提高多个返回值的可读性
更好的方法
namedtuple是tuple的子类,所以仍适用正常的元组操作,但它更友好。
创建一个nametuple
unpack序列
更好的方法
第二种方法用了unpack元组,更快,可读性更好。
更新多个变量的状态
更好的方法
第一种方法的问题
- x和y是状态,状态应该在一次操作中更新,分几行的话状态会互相对不上,这经常是bug的源头。
- 操作有顺序要求
- 太底层太细节
第二种方法抽象层级更高,没有操作顺序出错的风险而且更效率更高。
同时状态更新
更好的方法
效率
- 优化的基本原则
- 除非必要,别无故移动数据
- 稍微注意一下用线性的操作取代O(n**2)的操作
总的来说,不要无故移动数据
连接字符串
更好的方法
更新序列
更好的方法
装饰器和上下文管理
- 用于把业务和管理的逻辑分开
- 分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具
- 起个好名字很关键
- 记住蜘蛛侠的格言:能力越大,责任越大
使用装饰器分离出管理逻辑
更好的方法
注意:Python 3.2开始加入了functools.lru_cache解决这个问题。
分离临时上下文
更好的方法
译注:示例代码在使用标准库decimal,这个库已经实现好了localcontext。
如何打开关闭文件
更好的方法
如何使用锁
更好的方法
分离出临时的上下文
更好的方法
ignored是Python 3.4加入的, 文档。
注意:ignored 实际上在标准库叫suppress(译注:contextlib.supress).
试试创建你自己的ignored上下文管理器。
把它放在你的工具目录,你也可以忽略异常
译注:contextmanager在标准库contextlib中,通过装饰生成器函数,省去用__enter__和__exit__写上下文管理器。详情请看文档。
分离临时上下文
更好的写法
redirect_stdout在Python 3.4加入(译注:contextlib.redirect_stdout), bug反馈。
实现你自己的redirect_stdout上下文管理器。
简洁的单句表达
两个冲突的原则:
- 一行不要有太多逻辑
- 不要把单一的想法拆分成多个部分
Raymond的原则:
- 一行代码的逻辑等价于一句自然语言
列表解析和生成器
更好的方法
第一种方法说的是你在做什么,第二种方法说的是你想要什么。
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