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本篇內(nèi)容主要講解“Pythonic風(fēng)格代碼的好處有哪些”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Pythonic風(fēng)格代碼的好處有哪些”吧!
在Java里這樣的:
for index in (index; index < items.length ; index++) { item = items[index]; ... now do something }
嘗試用python來寫循環(huán),則非常簡潔易懂:
for item in items: item.perform_action()
想要更加pythonic,用生成器表達(dá)式來寫循環(huán):
(item.some_attribute for item in items)
這樣的寫法其實(shí)已經(jīng)接近自然語言,一眼能看出代碼意思。
如果你在Python IDE中輸入import python,則會看到下面一首詩:
美勝于丑,簡勝于繁,這就是Python哲學(xué)。
有一本書《effctive python》里面講到蠻多pythonic的寫法,下面列出一些常見的代碼。
1、用列表推導(dǎo)式來取代map、filter
map、filter需要編寫額外的lambda函數(shù),用起來比較復(fù)雜,而且效率也不高。
列表推導(dǎo)式則非常簡潔,通過循環(huán)創(chuàng)建列表。
# 任務(wù):找到列表中可以被2整除的數(shù),并作二次方運(yùn)算。 # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result = map(lambda x: x**2 ,filter(lambda x: x%2==0,a)) # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result = [x**2 for x in a if x%2==0]
2、用生成器表達(dá)式來代替數(shù)據(jù)量較大的列表推導(dǎo)
列表推導(dǎo)式雖然簡潔,但是不適合大數(shù)據(jù)量的生成,因?yàn)榭赡軙褍?nèi)存占滿。這時(shí)就要用到生成器表達(dá)式,它返回生成器,基本不占用內(nèi)存。
# 任務(wù):對十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行求平方根操作 # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假裝這里有十億個(gè)數(shù)字 result = [x**0.5 for x in a] # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假裝這里有十億個(gè)數(shù)字 result = (x**0.5 for x in a)
3、盡量使用enumerate
enumerate可以把迭代器包裝成生成器,每次遍歷時(shí),會同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)。
# 任務(wù):打印列表中每個(gè)元素的索引 # 非pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i in range(len(a)): print(a[i],':',i) # pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i,j in enumerate(a): print(i,':',j)
4、使用with方法處理文件
with語句提供一個(gè)有效的機(jī)制,讓代碼更簡練,同時(shí)在異常產(chǎn)生時(shí),清理工作更簡單。
# 任務(wù):讀取一個(gè)txt文件 # 非pythonic方法 f = open("some_file.txt") try: data = f.read() # 其他文件操作.. finally: f.close() # pythonic方法 with open("some_file.txt") as f: data = f.read() # 其他文件操作...
5、使用map函數(shù)
zip() 函數(shù)用于將可迭代的對象作為參數(shù),將對象中對應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組,然后返回由這些元組組成的可迭代對象。
# 任務(wù):對比兩個(gè)列表相同索引位置元素的大小,輸出較大值 # 非pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i in range(len(a)): if a[i] > b[i]: print(a[i]) else: print(b[i]) # pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i,j in zip(a,b): if i > j: print(i) else: print(j)
6、每行只寫一段語句
# 非pythonic方法 print ('one'); print ('two') if x == 1: print ('one') # pythonic方法 print ('one'); print ('two') if x == 1: print ('one')
7、縮進(jìn)
續(xù)行應(yīng)該與其包裹元素對齊,要么使用圓括號、方括號和花括號內(nèi)的隱式行連接來垂直對齊,要么使用掛行縮進(jìn)對齊3。
當(dāng)使用掛行縮進(jìn)時(shí),應(yīng)該考慮到第一行不應(yīng)該有參數(shù),以及使用縮進(jìn)以區(qū)分自己是續(xù)行。
# 非pythonic方法 # 沒有使用垂直對齊時(shí),禁止把參數(shù)放在第一行 foo = long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four) # 當(dāng)縮進(jìn)沒有與其他行區(qū)分時(shí),要增加縮進(jìn) def long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four): print(var_one) # pythonic方法 # 與左括號對齊 foo = long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four) # 用更多的縮進(jìn)來與其他行區(qū)分 def long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four): print(var_one) # 掛行縮進(jìn)應(yīng)該再換一行 foo = long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four)
8、 import 導(dǎo)入要分行
# 非pythonic方法 import sys, os # pythonic方法 import os import sys from subprocess import Popen, PIPE
9、交換兩個(gè)變量的值
# 非pythonic方法 a = 'hello' b = 'world' temp = a a = b b = temp print(a, b) # pythonic方法 a = 'hello' b = 'world' a, b = b, a print(a, b)
10、使用join方法拼接字符串
# 非pythonic方法 a = ['w','o','r','l','d'] b = '' for i in a: b+=i print(b) # pythonic方法 a = ['w','o','r','l','d'] b = ''.join(a) print(b)
11、判斷一個(gè)值是否為True、空列表、None
# 非pythonic方法 if x == True: pass if len(y) == 0: pass if z == None: pass # pythonic方法 if x: pass if not y: pass if z is None: pass
12、pythonic風(fēng)格函數(shù)
命名合理
具有單一功能
包含文檔注釋
返回一個(gè)值
函數(shù)和類應(yīng)該用兩個(gè)空行隔開
盡量使用內(nèi)置函數(shù)
到此,相信大家對“Pythonic風(fēng)格代碼的好處有哪些”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
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