常见的Pythonic写法汇总
python最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。要写出 pythonic（优雅的、地道的、整洁的）代码，需要多看多学大牛们写的代码，github 上有很多非常优秀的源代码值得阅读，比如：requests、flask、tornado，下面列举一些常见的pythonic写法。
0. 程序必须先让人读懂，然后才能让计算机执行。
“programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.”
1. 交换赋值
##不推荐temp=aa=bb=a##推荐a,b=b,a#先生成一个元组(tuple)对象，然后unpack
2. unpacking
##不推荐l=['david','pythonista','+1-514-555-1234']first_name=l[0]last_name=l[1]phone_number=l[2]##推荐l=['david','pythonista','+1-514-555-1234']first_name,last_name,phone_number=l#python3onlyfirst,*middle,last=another_list
3. 使用操作符in
##不推荐iffruit==appleorfruit==orangeorfruit==berry:#多次判断##推荐iffruitin[apple,orange,berry]:#使用in更加简洁
4. 字符串操作
##不推荐colors=['red','blue','green','yellow']result=''forsincolors:result+=s#每次赋值都丢弃以前的字符串对象,生成一个新对象##推荐colors=['red','blue','green','yellow']result=''.join(colors)#没有额外的内存分配
5. 字典键值列表
##不推荐forkeyinmy_dict.keys():#my_dict[key]...##推荐forkeyinmy_dict:#my_dict[key]...#只有当循环中需要更改key值的情况下，我们需要使用my_dict.keys()#生成静态的键值列表。
6. 字典键值判断
##不推荐ifmy_dict.has_key(key):#...dosomethingwithd[key]##推荐ifkeyinmy_dict:#...dosomethingwithd[key]
7. 字典 get 和 setdefault 方法
##不推荐navs={}for(portfolio,equity,position)indata:ifportfolionotinnavs:navs[portfolio]=0navs[portfolio]+=position*prices[equity]##推荐navs={}for(portfolio,equity,position)indata:#使用get方法navs[portfolio]=navs.get(portfolio,0)+position*prices[equity]#或者使用setdefault方法navs.setdefault(portfolio,0)navs[portfolio]+=position*prices[equity]
8. 判断真伪
##不推荐ifx==true:#....iflen(items)!=0:#...ifitems!=[]:#...##推荐ifx:#....ifitems:#...
9. 遍历列表以及索引
##不推荐items='zeroonetwothree'.split()#method1i=0foriteminitems:printi,itemi+=1#method2foriinrange(len(items)):printi,items[i]##推荐items='zeroonetwothree'.split()fori,iteminenumerate(items):printi,item
10. 列表推导
##不推荐new_list=[]foritemina_list:ifcondition(item):new_list.append(fn(item))##推荐new_list=[fn(item)foritemina_listifcondition(item)]
11. 列表推导-嵌套
##不推荐forsub_listinnested_list:iflist_condition(sub_list):foriteminsub_list:ifitem_condition(item):#dosomething...##推荐gen=(itemforslinnested_listiflist_condition(sl)\foriteminslifitem_condition(item))foritemingen:#dosomething...
12. 循环嵌套
##不推荐forxinx_list:foryiny_list:forzinz_list:#dosomethingforx&y##推荐fromitertoolsimportproductforx,y,zinproduct(x_list,y_list,z_list):#dosomethingforx,y,z
13. 尽量使用生成器代替列表
##不推荐defmy_range(n):i=0result=[]whilei<n:result.append(fn(i))i+=1returnresult#返回列表##推荐defmy_range(n):i=0result=[]whilei<n:yieldfn(i)#使用生成器代替列表i+=1*尽量用生成器代替列表，除非必须用到列表特有的函数。
14. 中间结果尽量使用imap/ifilter代替map/filter
##不推荐reduce(rf,filter(ff,map(mf,a_list)))##推荐fromitertoolsimportifilter,imapreduce(rf,ifilter(ff,imap(mf,a_list)))*lazyevaluation会带来更高的内存使用效率，特别是当处理大数据操作的时候。
15. 使用any/all函数
##不推荐found=falseforitemina_list:ifcondition(item):found=truebreakiffound:#dosomethingiffound...##推荐ifany(condition(item)foritemina_list):#dosomethingiffound...
16. 属性(property)
=
##不推荐classclock(object):def__init__(self):self.__hour=1defsethour(self,hour):if25>hour>0:self.__hour=hourelse:raisebadhourexceptiondefgethour(self):returnself.__hour##推荐classclock(object):def__init__(self):self.__hour=1def__sethour(self,hour):if25>hour>0:self.__hour=hourelse:raisebadhourexceptiondef__gethour(self):returnself.__hourhour=property(__gethour,__sethour)
17. 使用 with 处理文件打开
##不推荐f=open(some_file.txt)try:data=f.read()#其他文件操作..finally:f.close()##推荐withopen(some_file.txt)asf:data=f.read()#其他文件操作...
18. 使用 with 忽视异常(仅限python 3)
##不推荐try:os.remove(somefile.txt)exceptoserror:pass##推荐fromcontextlibimportignored#python3onlywithignored(oserror):os.remove(somefile.txt)
19. 使用 with 处理加锁
##不推荐importthreadinglock=threading.lock()lock.acquire()try:#互斥操作...finally:lock.release()##推荐importthreadinglock=threading.lock()withlock:#互斥操作...
20. 参考
1) idiomatic python:http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html
2) pep 8: style guide for python code:http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
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1. 交换赋值
##不推荐temp=aa=bb=a##推荐a,b=b,a#先生成一个元组(tuple)对象，然后unpack
2. unpacking
##不推荐l=['david','pythonista','+1-514-555-1234']first_name=l[0]last_name=l[1]phone_number=l[2]##推荐l=['david','pythonista','+1-514-555-1234']first_name,last_name,phone_number=l#python3onlyfirst,*middle,last=another_list
3. 使用操作符in
##不推荐iffruit==appleorfruit==orangeorfruit==berry:#多次判断##推荐iffruitin[apple,orange,berry]:#使用in更加简洁
4. 字符串操作
##不推荐colors=['red','blue','green','yellow']result=''forsincolors:result+=s#每次赋值都丢弃以前的字符串对象,生成一个新对象##推荐colors=['red','blue','green','yellow']result=''.join(colors)#没有额外的内存分配
5. 字典键值列表
##不推荐forkeyinmy_dict.keys():#my_dict[key]...##推荐forkeyinmy_dict:#my_dict[key]...#只有当循环中需要更改key值的情况下，我们需要使用my_dict.keys()#生成静态的键值列表。
6. 字典键值判断
##不推荐ifmy_dict.has_key(key):#...dosomethingwithd[key]##推荐ifkeyinmy_dict:#...dosomethingwithd[key]
7. 字典 get 和 setdefault 方法
##不推荐navs={}for(portfolio,equity,position)indata:ifportfolionotinnavs:navs[portfolio]=0navs[portfolio]+=position*prices[equity]##推荐navs={}for(portfolio,equity,position)indata:#使用get方法navs[portfolio]=navs.get(portfolio,0)+position*prices[equity]#或者使用setdefault方法navs.setdefault(portfolio,0)navs[portfolio]+=position*prices[equity]
8. 判断真伪
##不推荐ifx==true:#....iflen(items)!=0:#...ifitems!=[]:#...##推荐ifx:#....ifitems:#...
9. 遍历列表以及索引
##不推荐items='zeroonetwothree'.split()#method1i=0foriteminitems:printi,itemi+=1#method2foriinrange(len(items)):printi,items[i]##推荐items='zeroonetwothree'.split()fori,iteminenumerate(items):printi,item
10. 列表推导
##不推荐new_list=[]foritemina_list:ifcondition(item):new_list.append(fn(item))##推荐new_list=[fn(item)foritemina_listifcondition(item)]
11. 列表推导-嵌套
##不推荐forsub_listinnested_list:iflist_condition(sub_list):foriteminsub_list:ifitem_condition(item):#dosomething...##推荐gen=(itemforslinnested_listiflist_condition(sl)\foriteminslifitem_condition(item))foritemingen:#dosomething...
12. 循环嵌套
##不推荐forxinx_list:foryiny_list:forzinz_list:#dosomethingforx&y##推荐fromitertoolsimportproductforx,y,zinproduct(x_list,y_list,z_list):#dosomethingforx,y,z
13. 尽量使用生成器代替列表
##不推荐defmy_range(n):i=0result=[]whilei<n:result.append(fn(i))i+=1returnresult#返回列表##推荐defmy_range(n):i=0result=[]whilei<n:yieldfn(i)#使用生成器代替列表i+=1*尽量用生成器代替列表，除非必须用到列表特有的函数。
14. 中间结果尽量使用imap/ifilter代替map/filter
##不推荐reduce(rf,filter(ff,map(mf,a_list)))##推荐fromitertoolsimportifilter,imapreduce(rf,ifilter(ff,imap(mf,a_list)))*lazyevaluation会带来更高的内存使用效率，特别是当处理大数据操作的时候。
15. 使用any/all函数
##不推荐found=falseforitemina_list:ifcondition(item):found=truebreakiffound:#dosomethingiffound...##推荐ifany(condition(item)foritemina_list):#dosomethingiffound...
16. 属性(property)
=
##不推荐classclock(object):def__init__(self):self.__hour=1defsethour(self,hour):if25>hour>0:self.__hour=hourelse:raisebadhourexceptiondefgethour(self):returnself.__hour##推荐classclock(object):def__init__(self):self.__hour=1def__sethour(self,hour):if25>hour>0:self.__hour=hourelse:raisebadhourexceptiondef__gethour(self):returnself.__hourhour=property(__gethour,__sethour)
17. 使用 with 处理文件打开
##不推荐f=open(some_file.txt)try:data=f.read()#其他文件操作..finally:f.close()##推荐withopen(some_file.txt)asf:data=f.read()#其他文件操作...
18. 使用 with 忽视异常(仅限python 3)
##不推荐try:os.remove(somefile.txt)exceptoserror:pass##推荐fromcontextlibimportignored#python3onlywithignored(oserror):os.remove(somefile.txt)
19. 使用 with 处理加锁
##不推荐importthreadinglock=threading.lock()lock.acquire()try:#互斥操作...finally:lock.release()##推荐importthreadinglock=threading.lock()withlock:#互斥操作...
20. 参考
1) idiomatic python:http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html
2) pep 8: style guide for python code:http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
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