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代码这样写更优雅(Python 版)

Python开发者 • 6 年前 • 498 次点击  

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来源:伯乐在线/刘志军 ,微信公号:Python之禅(ID:VTtalk)

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Python 这门语言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。但有时候我们写代码,特别是 Python 初学者,往往还是按照其它语言的思维习惯来写,那样的写法不仅运行速度慢,代码读起来也费尽,给人一种拖泥带水的感觉,过段时间连自己也读不懂。


《计算机程序的构造和解释》的作者哈尔·阿伯尔森曾这样说:“Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.”


要写出 Pythonic(优雅的、地道的、整洁的)代码,还要平时多观察那些大牛代码,Github 上有很多非常优秀的源代码值得阅读,比如:requests、flask、tornado,笔者列举一些常见的 Pythonic 写法,希望能给你带来一点启迪。


1、变量交换


大部分编程语言中交换两个变量的值时,不得不引入一个临时变量:


>>> a = 1

>>> b = 2

>>> tmp = a

>>> a = b

>>> b = tmp


pythonic


>>> a, b = b, a


2、循环遍历区间元素


for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:

    (print i)

# 或者

for i in range( 6):

    (print i)


pythonic


for i in xrange(6):

    (print i)


xrange 返回的是生成器对象,生成器比列表更加节省内存,不过需要注意的是 xrange 是 python2 中的写法,python3 只有 range 方法,特点和 xrange 是一样的。


3、带有索引位置的集合遍历


遍历集合时如果需要使用到集合的索引位置时,直接对集合迭代是没有索引信息的,普通的方式使用:


colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

 

for i in range(len(colors)):

    print (i, '--->', colors[i])


pythonic


for i, color in enumerate(colors):

    print (i, '--->', color)


4、字符串连接


字符串连接时,普通的方式可以用 + 操作


names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

         'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

 

s = names[0]

for name in names[1:]:

    s += ', ' + name

print (s)


pythonic


print (', '.join(names))


join 是一种更加高效的字符串连接方式,使用 + 操作时,每执行一次+操作就会导致在内存中生成一个新的字符串对象,遍历8次有8个字符串生成,造成无谓的内存浪费。而用 join 方法整个过程只会产生一个字符串对象。


5、打开/关闭文件


执行文件操作时,最后一定不能忘记的操作是关闭文件,即使报错了也要 close。普通的方式是在 finnally 块中显示的调用 close 方法。


f = open('data.txt')

try:

    data = f.read()

finally:

    f.close()


pythonic


with open('data.txt') as f:

    data = f.read()


使用 with 语句,系统会在执行完文件操作后自动关闭文件对象。


6、列表推导式


能够用一行代码简明扼要地解决问题时,绝不要用两行,比如


result = []

for i in range(10):

    s = i*2

    result.append( s)


pythonic


[i*2 for i in xrange(10)]


与之类似的还有生成器表达式、字典推导式,都是很 pythonic 的写法。


7、善用装饰器


装饰器可以把与业务逻辑无关的代码抽离出来,让代码保持干净清爽,而且装饰器还能被多个地方重复利用。比如一个爬虫网页的函数,如果该 URL 曾经被爬过就直接从缓存中获取,否则爬下来之后加入到缓存,防止后续重复爬取。


def web_lookup(url, saved={}):

    if url in saved:

        return saved[url]

    page = urllib.urlopen(url ).read()

    saved[url] = page

    return page


pythonic


import urllib #py2

#import urllib.request as urllib # py3

 

def cache(func):

    saved = {}

 

    def wrapper (url):

        if url in saved:

            return saved[url]

        else:

            page = func(url)

            saved[url] = page

            return page

 

    return wrapper

 

def web_lookup(url):

    return urllib.urlopen(url).read()


用装饰器写代码表面上感觉代码量更多,但是它把缓存相关的逻辑抽离出来了,可以给更多的函数调用,这样总的代码量就会少很多,而且业务方法看起来简洁了。


8、合理使用列表


列表对象(list)是一个查询效率高于更新操作的数据结构,比如删除一个元素和插入一个元素时执行效率就非常低,因为还要对剩下的元素进行移动


names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

         'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

names.pop(0)

names.insert(0, 'mark')


pythonic


from collections import deque

names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

               'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])

names.popleft()

names.appendleft('mark')


deque 是一个双向队列的数据结构,删除元素和插入元素会很快


9、序列解包


p = 'vttalk', 'female', 30, 'python@qq.com'

 

name = p[0]

gender = p[1]

age = p[2]

email = p[3]


pythonic


name, gender, age, email = p


10、遍历字典的 key 和 value


方法一速度没那么快,因为每次迭代的时候还要重新进行hash查找 key 对应的 value。


方法二遇到字典非常大的时候,会导致内存的消耗增加一倍以上


# 方法一

for k in d:

    print (k, '--->', d[k])

 

# 方法二

for k , v in d.items():

    print (k, '--->', v)


pythonic


for k, v in d.iteritems():

     print (k, '--->', v)


iteritems 返回迭代器对象,可节省更多的内存,不过在 python3 中没有该方法了,只有 items 方法,等值于 iteritems。


当然还有很多 pythonic 写法,在此不再一一列举,说不定有第二期,欢迎留言。觉得不错就zan一个吧 (^o^)/


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