22個Python最佳程式設計技巧，新手越早知道越好

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。

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

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

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：

some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]

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

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

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}

而不需要使用內建函式set()。

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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.most_common(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

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

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。

['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots']

['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

09 同時迭代兩個列表

Packers vs. Ravens

49ers vs. Patriots

10 帶索引的列表迭代

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：

{'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

'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，嘗試在字典中查詢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。

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。

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

('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

19 函式只做一件事

我們寫的每個函式應該只做一件事。如果發現函式太長，請檢查其是否在完成多個任務。將函式限制為只完成一個任務有很多好處。首先，程式碼可讀性增強，因為函式名稱可以直接說明其功能。如果程式碼出錯，除錯也將更加方便，因為每個函式只負責一個特定的任務，我們可以快速隔離並除錯問題函式。用許多知名程式設計師的話來說：“軟體的複雜性大多源自試圖兩件事當一件事做。”

20 若耗費時間過長，你的做法很可能就是錯的

如果你不是在處理非常複雜的問題，比如處理大資料，但是程式卻要花很長時間才能載入，這時可以認為你的做法很有可能錯了。

21 第一次就要用最佳的方法完成

在程式設計時你可能會這樣想：“我知道有一個更好的做法，但是我已經開始編碼了，不想回頭重寫。”那我建議你停止編碼，改用更好的方法來完成。

22 遵循慣例

學習新程式語言的慣例，能夠提升閱讀用該語言編寫的程式碼的速度。