何为pythonic?
pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少,比如:很娘,很国足,很CCTV等等。
我的理解为,很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所以很python可以理解为:只有python能做到的,区别于其他语言的写法,其实就是python的惯用和特有写法。
置换两个变量的值。
很python的写法:
a,b = b,a 不python的写法:
temp = a
a = b
b = temp
上面的例子通过了元组的pack和unpack完成了对a,b的互换,避免了使用临时变量temp,而且只用了一行代码。
以下为了简略,我们用P表示pythonic的写法,NP表示non-pythonic的写法,当然此P-NP非彼P-NP。 为什么要追求pythonic?
相比于NP,P的写法简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高,代码越少也就越不容易出错。我认为好的程序员在写代码时,应该追求代码的正确性,简洁性和可读性,这恰恰就是pythonic的精神所在。
对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员(比如我自己)来说,在写Python代码时,认识到pythonic的写法,会带来更多的便利和高效,而本文的主要读者也将是这群程序员。
以下将给出P和NP的n种示例,供读者和自己参考,查阅。
本文最后会列出参考资料,这些参考资料在我看来都极具价值。 P vs. NP的示例
链式比较 P:
a = 3
b = 1
1 maxNum:
maxNum = num
if num < minNum:
minNum = num
sum += num
prod *= num
# sum = 15 maxNum = 5 minNum = 1 prod = 120
经简单测试,在numList的长度为10000000时,在我的机器上对列表求和,P耗时0.6s,NP耗时1.3s,将近两倍的差距。所以不要自己造轮子了。 列表推导式 P:
l = [x*x for x in range(10) if x% 3 == 0]
#l = [0, 9, 36, 81] NP:
l = []
for x in range(10):
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'} NP:
if 'workage' in dic:
dic['workage'] += 1
else:
dic['workage'] = 1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}
dict的get(key,default)方法用于获取字典中key的值,若不存在该key,则将key赋默认值default。
P相比NP的写法少了if...else...,实乃痛恨if...else...之人首选! for…else…语句 P:
for x in xrange(1,5):
if x == 5:
print 'find 5'
break
else:
print 'can not find 5!'
#can not find 5! NP:
find = False
for x in xrange(1,5):
if x == 5:
find = True
print 'find 5'
break
if not find:
print 'can not find 5!'
#can not find 5!
for...else...的else部分用来处理没有从for循环中断的情况。有了它,我们不用设置状态变量来检查是否for循环有break出来,简单方便。 三元符的替代 P:
a = 3
b = 2 if a > 2 else 1
#b = 2 NP:
if a > 2:
b = 2
else:
b = 1
#b = 2
如果你具备C的编程经验,你就会寻找A ? B : C的替代品。你可能发现A and B or C看起来还不错,但是b = a > 1 and False or True会返回True,而实际意图应该返回False。
使用b = False if a > 1 else True则会正确返回False,所以它才是正宗的三元符替代品。 Enumerate P:
array = [1, 2, 3, 4, 5]
for i, e in enumerate(array,0):
print i, e
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#4 5 NP:
for i in xrange(len(array)):
print i, array