代碼這樣寫更優雅（Python 版）(轉載)
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Python 這門語言最大的優點之一就是語法簡潔，好的代碼就像偽代碼一樣，幹凈、整潔、一目了然。但有時候我們寫代碼，特別是 Python 初學者，往往還是按照其它語言的思維習慣來寫，那樣的寫法不僅運行速度慢，代碼讀起來也費盡，給人一種拖泥帶水
的感覺，過段時間連自己也讀不懂。
《計算機程序的構造和解釋》的作者哈爾·阿伯爾森曾這樣說：“Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.”
要寫出 Pythonic（優雅的、地道的、整潔的）代碼，還要平時多觀察那些大牛代碼，Github 上有很多非常優秀的源代碼值得閱讀，比如：requests、flask、tornado，筆者列舉一些常見的 Pythonic 寫法，希望能給你帶來一點啟迪。
1、變量交換
大部分編程語言中交換兩個變量的值時，不得不引入一個臨時變量：
>>> a = 1
>>> b = 2
>>> tmp = a
>>> a = b
>>> b = tmp
pythonic
>>> a, b = b, a
2、循環遍歷區間元素
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 返回的是生成器對象，生成器比列表更加節省內存，不過需要註意的是 xrange 是 python2 中的寫法，python3 只有 range 方法，特點和 xrange 是一樣的。
3、帶有索引位置的集合遍歷
遍歷集合時如果需要使用到集合的索引位置時，直接對集合叠代是沒有索引信息的，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、字符串連接
字符串連接時，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 是一種更加高效的字符串連接方式，使用 + 操作時，每執行一次+操作就會導致在內存中生成一個新的字符串對象，遍歷8次有8個字符串生成，造成無謂的內存浪費。而用 join 方法整個過程只會產生一個字符串對象。
5、打開/關閉文件
執行文件操作時，最後一定不能忘記的操作是關閉文件，即使報錯了也要 close。普通的方式是在 finnally 塊中顯示的調用 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 語句，系統會在執行完文件操作後自動關閉文件對象。
6、列表推導式
能夠用一行代碼簡明扼要地解決問題時，絕不要用兩行，比如
result = []
for i in range(10):
s = i*2
result.append(s)
pythonic
[i*2 for i in xrange(10)]
與之類似的還有生成器表達式、字典推導式，都是很 pythonic 的寫法。
7、善用裝飾器
裝飾器可以把與業務邏輯無關的代碼抽離出來，讓代碼保持幹凈清爽，而且裝飾器還能被多個地方重復利用。比如一個爬蟲網頁的函數，如果該 URL 曾經被爬過就直接從緩存中獲取，否則爬下來之後加入到緩存，防止後續重復爬取。
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()
用裝飾器寫代碼表面上感覺代碼量更多，但是它把緩存相關的邏輯抽離出來了，可以給更多的函數調用，這樣總的代碼量就會少很多，而且業務方法看起來簡潔了。
8、合理使用列表
列表對象（list）是一個查詢效率高於更新操作的數據結構，比如刪除一個元素和插入一個元素時執行效率就非常低，因為還要對剩下的元素進行移動
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 是一個雙向隊列的數據結構，刪除元素和插入元素會很快
9、序列解包
p = ‘vttalk‘, ‘female‘, 30, [email protected]
name = p[0]
gender = p[1]
age = p[2]
email = p[3]
pythonic
name, gender, age, email = p
10、遍歷字典的 key 和 value
方法一速度沒那麽快，因為每次叠代的時候還要重新進行hash查找 key 對應的 value。
方法二遇到字典非常大的時候，會導致內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 返回叠代器對象，可節省更多的內存，不過在 python3 中沒有該方法了，只有 items 方法，等值於 iteritems。
當然還有很多 pythonic 寫法，在此不再一一列舉，說不定有第二期，歡迎留言。覺得不錯就zan一個吧 (^o^)/
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