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代码这样写不止于优雅(Python 版)

Python开发者 • 6 年前 • 444 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)

foofish.net/idiomatic_part2.html

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Martin(Bob大叔)曾在《代码整洁之道》一书打趣地说:当你的代码在做 Code Review 时,审查者要是愤怒地吼道:


“What the fuck is this shit?”

“Dude, What the fuck!”


等言辞激烈的词语时,那说明你写的代码是 Bad Code,如果审查者只是漫不经心的吐出几个


“What the fuck?”,


那说明你写的是 Good Code。衡量代码质量的唯一标准就是每分钟骂出“WTF” 的频率。



一份优雅、干净、整洁的代码通常自带文档和注释属性,读代码即是读作者的思路。Python 开发中很少要像 Java 一样把遵循某种设计模式作为开发原则来应用到系统中,毕竟设计模式只是一种实现手段而已,代码清晰才是最终目的,而 Python 灵活而不失优雅,这也是为什么 Python 能够深受 geek 喜爱的原因之一。


上周写了一篇:《代码这样写更优雅》,朋友们纷纷表示希望再写点儿,今天就接着这个话题写点 Python 中那些 Pythonic 的写法,希望可以抛砖引玉。


1、链式比较操作


age = 18

if age > 18 and age < 60:

    print("young man")


pythonic


if 18 < age < 60:

    print("young man")


理解了链式比较操作,那么你应该知道为什么下面这行代码输出的结果是 False。


>>> False == False == True

False


2、if/else 三目运算


if gender == 'male':

    text = '男'

else:

     text = '女'


pythonic


text = '男' if gender == 'male' else '女'


在类C的语言中都支持三目运算 b?x:y,Python之禅有这样一句话:


“There should be one– and preferably only one –obvious way to do it. ”。


能够用 if/else 清晰表达逻辑时,就没必要再额外新增一种方式来实现。


3、真值判断


检查某个对象是否为真值时,还显示地与 True 和 False 做比较就显得多此一举,不专业


if attr == True:

    do_something()

 

if len(values) != 0: # 判断列表是否为空

    do_something()


pythonic


if attr:

    do_something()

 

if values:

    do_something()


真假值对照表:



4、for/else语句


for else 是 Python 中特有的语法格式,else 中的代码在 for 循环遍历完所有元素之后执行。


flagfound = False

for i in mylist:

    if i == theflag:

        flagfound = True

        break

    process( i)

 

if not flagfound:

    raise ValueError("List argument missing terminal flag.")


pythonic


for i in mylist:

    if i == theflag:

        break

    process(i )

else:

    raise ValueError("List argument missing terminal flag.")


5、字符串格式化


s1 = "foofish.net"

s2 = "vttalk"

s3 = "welcome to %s and following %s" % (s1, s2)


pythonic


s3 = "welcome to {blog} and following {wechat}".format(blog="foofish.net", wechat="vttalk")


很难说用 format 比用 %s 的代码量少,但是 format 更易于理解。


“Explicit is better than implicit — Zen of Python”


6、列表切片


获取列表中的部分元素最先想到的就是用 for 循环根据条件提取元素,这也是其它语言中惯用的手段,而在 Python 中还有强大的切片功能。


items = range(10)

 

# 奇数

odd_items = []

for i in items:

    if i % 2 != 0:

        odd_items.append(i)

 

# 拷贝

copy_items = []

for i in items:

    copy_items.append(i)


pythonic


# 第1到第4个元素的范围区间

sub_items = items[1:4]

# 奇数

odd_items = items[1::2]

#拷贝

copy_items = items[:: ] 或者 items[:]


列表元素的下标不仅可以用正数表示,还是用负数表示,最后一个元素的位置是 -1,从右往左,依次递减。


--------------------------

| P | y | t | h | o | n |

--------------------------

   0   1   2   3   4   5

  -6  -5  -4  -3  -2  -1

--------------------------


7、善用生成器


def fib(n):

    a, b = 0, 1

    result = []

     while b < n:

        result.append(b)

        a, b = b, a+b

    return result


pythonic


def fib(n):

    a, b = 0, 1

    while a < n:

        yield a

        a, b = b, a + b


上面是用生成器生成费波那契数列。生成器的好处就是无需一次性把所有元素加载到内存,只有迭代获取元素时才返回该元素,而列表是预先一次性把全部元素加载到了内存。此外用 yield 代码看起来更清晰。


8、获取字典元素


d = {'name': 'foo'}

if d.has_key('name'):

    print(d['name'])

else:

    print('unknown')


pythonic


d.get("name", "unknown")


9、预设字典默认值


通过 key 分组的时候,不得不每次检查 key 是否已经存在于字典中。


data = [('foo', 10 ), ('bar', 20), ('foo', 39), ('bar', 49)]

groups = {}

for (key, value) in data:

    if key in groups:

        groups[key].append(value)

    else:

        groups[key] = [value]


pythonic


# 第一种方式

groups = {}

for (key, value) in data:

    groups.setdefault(key, []).append(value)

 

# 第二种方式

from collections import defaultdict

groups = defaultdict (list)

for (key, value) in data:

    groups[key].append(value)


10、字典推导式


在python2.7之前,构建字典对象一般使用下面这种方式,可读性非常差


numbers = [1,2,3]

my_dict = dict([(number,number*2) for number in numbers])

print(my_dict)  # {1: 2, 2: 4, 3: 6}


pythonic


numbers = [1, 2, 3]

my_dict = { number: number * 2 for number in numbers}

print(my_dict)  # {1: 2, 2: 4, 3: 6}

 

# 还可以指定过滤条件

my_dict = {number: number * 2 for number in numbers if number > 1}

print(my_dict)  # {2: 4, 3: 6}


字典推导式是python2.7新增的特性,可读性增强了很多,类似的还是列表推导式和集合推导式。


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