让你的python代码更加pythonic(简练、明确、优雅)

风起漂泊

　　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):
　　
    if x % 3 == 0:
　　
        l.append(x*x)
　　
#l = [0, 9, 36, 81]
　　你看，使用P的列表推导式，构建新列表变得多么简单直观！
　　字典的默认值
　　P:
dic = {'name':'Tim','age':23}　　

　　
dic['workage'] = dic.get('workage',0) + 1
　　
#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
　　
#0 1
　　
#1 2
　　
#2 3
　　
#3 4
　　
#4 5
　　使用enumerate可以一次性将索引和值取出，避免使用索引来取值，而且enumerate的第二个参数可以调整索引下标的起始位置，默认为0。
　　使用zip创建键值对
　　P:
keys = ['Name', 'Sex', 'Age']　　
values = ['Tim', 'Male', 23]
　　

　　
dic = dict(zip(keys, values))
　　
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}
　　NP:
dic = {}　　
for i,e in enumerate(keys):
　　
    dic[e] = values
　　
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}
　　zip方法返回的是一个元组，用它来创建键值对，简单明了。
　　转载自：http://www.iyunv.net/article/56271.htm