分享 18 个 Python 高效编程技巧

本文由Python编程时光整理

Python语言的分享高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的个Pn高不行不行的，终于解脱了。效编高级语言，程技如果做不到这样，分享还扯啥高级呢？个Pn高

01 交换变量>>>a=3

>>>b=6

这个情况如果要交换变量在c++中，肯定需要一个空变量。效编但是程技python不需要，只需一行，分享大家看清楚了

>>>a,个Pn高b=b,a

>>>print(a)

>>>6

>>>ptint(b)

>>>502 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是效编很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的程技创建一个list的方法。

>>> some_list = [1,分享 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，我们可以用同样的个Pn高语法来创建集合和字典表：

>>> # 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，我们以some_list为基础，效编创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的源码库整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合：

>>> my_set = { 1, 2, 1, 2, 3, 4}

>>> my_set

set([1, 2, 3, 4])

而不需要使用内置函数set()。

03 计数时使用Counter计数对象

这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

>>> 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 漂亮的打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式，云南idc服务商被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的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，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

05 解决FizzBuzz

前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz，问题引用如下：

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”，对于既是网站模板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，有意思的方法解决这个问题：

for x in range(1,101):

print"fizz"[x%3*len(fizz)::]+"buzz"[x%5*len(buzz)::] or x06 if 语句在行内print "Hello" if True else "World"

>>> Hello07 连接

下面的最后一种方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] 108 数值比较

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

>>> 209 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. Patriots10 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 Patriots11 列表推导式

已知一个列表，我们可以刷选出偶数列表方法：

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

和列表推导类似，字典可以做同样的工作：

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, Patriots15 从字典中获取元素

我承认try/except代码并不雅致，不过这里有一种简单方法，尝试在字典中查找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，你只需要列表中的部分元素，这里是一些获取列表子集的方法。

x = [1,2,3,4,5,6]

#前3个

print x[:3]

>>> [1,2,3]

#中间4个

print x[1:5]

>>> [2,3,4,5]

#最后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模块同样还包括一些特别的用例，在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的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，他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式

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有趣的事，在python中，True和False是全局变量，因此：

False = True

if False:

print "Hello"

else:

print "World"

>>> Hello

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