18個Python高效程式設計技巧，Mark！

摘要： 初識Python語言，覺得python滿足了我上學時候對程式語言的所有要求。python語言的高效程式設計技巧讓我們這些大學曾經苦逼學了四年c或者c++的人，興奮的不行不行的，終於解脫了。高階語言，如果做不到這樣，還扯啥高階呢？ 01 交換變數 >>>a=...

初識Python語言，覺得python滿足了我上學時候對程式語言的所有要求。python語言的高效程式設計技巧讓我們這些大學曾經苦逼學了四年c或者c++的人，興奮的不行不行的，終於解脫了。高階語言，如果做不到這樣，還扯啥高階呢？

01 交換變數

>>>a=3

>>>b=6

這個情況如果要交換變數在c++中，肯定需要一個空變數。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了

>>>a,b=b,a

>>>print(a)>>>6

>>>ptint(b)>>>5

02 字典推導(Dictionary comprehensions)和集合推導(Set comprehensions)

大多數的Python程式設計師都知道且使用過列表推導(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的建立一個list的方法。

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]

>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]

自從python 3.1 起，我們可以用同樣的語法來建立集合和字典表：

>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]

>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }

>>> even_set
set([8, 2, 4])

>>> # Dict Comprehensions

>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }

>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

在第一個例子裡，我們以some_list為基礎，建立了一個具有不重複元素的集合，而且集合裡只包含偶數。而在字典表的例子裡，我們建立了一個key是不重複的1到10之間的整數，value是布林型，用來指示key是否是偶數。

這裡另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法建立一個集合：

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}

>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不需要使用內建函式set()。

03 計數時使用Counter計數物件。

這聽起來顯而易見，但經常被人忘記。對於大多數程式設計師來說，數一個東西是一項很常見的任務，而且在大多數情況下並不是很有挑戰性的事情——這裡有幾種方法能更簡單的完成這種任務。

Python的collections類庫裡有個內建的dict類的子類，是專門來幹這種事情的：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter( hello world )

>>> c
Counter({ l : 3,o : 2,: 1,e : 1,d : 1,h : 1,r : 1,w : 1})

>>> c.most_common(2)
[( l , 3), ( o , 2)]

04 漂亮的打印出JSON

JSON是一種非常好的資料序列化的形式，被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內建的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當遇到大型資料時，它表現成一個很長的、連續的一行時，人的肉眼就很難觀看了。

為了能讓JSON資料表現的更友好，我們可以使用indent引數來輸出漂亮的JSON。當在控制檯互動式程式設計或做日誌時，這尤其有用：

>>> import json

>>> print(json.dumps(data))# No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}

>>> print(json.dumps(data, indent=2))# With indention

{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [

{
"age": 27,
"name": "Oz",

"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,

"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]

}

同樣，使用內建的pprint模組，也可以讓其它任何東西列印輸出的更漂亮。

05 解決FizzBuzz

前段時間Jeff Atwood 推廣了一個簡單的程式設計練習叫FizzBuzz，問題引用如下：

寫一個程式，列印數字1到100，3的倍數列印“Fizz”來替換這個數，5的倍數列印“Buzz”，對於既是3的倍數又是5的倍數的數字列印“FizzBuzz”。

這裡就是一個簡短的，有意思的方法解決這個問題：

for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x

06 if 語句在行內

print "Hello" if True else "World"
>>> Hello

07 連線

下面的最後一種方式在繫結兩個不同型別的物件時顯得很cool。

nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
print nfc + afc
>>> [ Packers ,49ers ,Ravens ,Patriots ]

print str(1) + " world"
>>> 1 world

print `1` + " world"
>>> 1 world

print 1, "world"
>>> 1 world
print nfc, 1
>>> [ Packers ,49ers ] 1

08 數值比較

這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法

x = 2
if 3 > x > 1:
print x
>>> 2
if 1 < x > 0:
print x
>>> 2

Python學習交流群：556370268，有資源共享，經驗分享，這裡是python學習者聚集地，歡迎喜歡Python的小夥伴！

09 同時迭代兩個列表

nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
print teama + " vs. " + teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>> 49ers vs. Patriots

10 帶索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
print index, team
>>> 0 Packers
>>> 1 49ers
>>> 2 Ravens
>>> 3 Patriots

11 列表推導式

已知一個列表，我們可以刷選出偶數列表方法：

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
if number%2 == 0:
even.append(number)

轉變成如下：

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

12 字典推導

和列表推導類似，字典可以做同樣的工作：

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> { 49ers : 1,Ravens : 2,Patriots : 3,Packers : 0}

13 初始化列表的值

items = [0]*3
print items
>>> [0,0,0]

14 列表轉換為字串

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print ", ".join(teams)
>>>Packers, 49ers, Ravens, Patriots

15 從字典中獲取元素

我承認try/except程式碼並不雅緻，不過這裡有一種簡單方法，嘗試在字典中找key，如果沒有找到對應的alue將用第二個引數設為其變數值。

data = { user : 1,name :Max ,three : 4}
try:
is_admin = data[ admin ]
except KeyError:
is_admin = False

替換成這樣

data = { user : 1,name :Max ,three : 4}
is_admin = data.get( admin , False)

16 獲取列表的子集

有時，你只需要列表中的部分元素，這裡是一些獲取列表子集的方法。

x = [1,2,3,4,5,6]
#前3個
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#中間4個
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最後3個
print x[3:]
>>> [4,5,6]
#奇數項
print x[::2]
>>> [1,3,5]
#偶數項
print x[1::2]
>>> [2,4,6]

除了python內建的資料型別外，在collection模組同樣還包括一些特別的用例，在有些場合Counter非常實用。如果你參加過在這一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的實用之處。

from collections import Counter
print Counter("hello")
>>> Counter({ l : 2,h : 1,e : 1,o : 1})

17 迭代工具

和collections庫一樣，還有一個庫叫itertools，對某些問題真能高效地解決。其中一個用例是查詢所有組合，他能告訴你在一個組中元素的所有不能的組合方式

from itertools import combinations
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for game in combinations(teams, 2):
print game
>>> ( Packers ,49ers )
>>> ( Packers ,Ravens )
>>> ( Packers ,Patriots )
>>> ( 49ers ,Ravens )
>>> ( 49ers ,Patriots )
>>> ( Ravens ,Patriots )

18 False == True

比起實用技術來說這是一個很有趣的事，在python中，True和False是全域性變數，因此：

False = True
if False:
print "Hello"
else:
print "World"
>>> Hello