Python 开发中有哪些高级技巧？这是知乎上一个问题，我总结了一些常见的技巧在这里，可能谈不上多高级，但掌握这些至少可以让你的代码看起来 Pythonic 一点。如果你还在按照类C语言的那套风格来写的话，在 code review 恐怕会要被吐槽了。
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列表推导式
>>> chars = [ cforcin'python']
>>> chars
['p','y','t','h','o', 'n']
字典推导式
>>> dict1 = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}
>>> double_dict1 = {k:v*2for(k,v)indict1.items()}
>>> double_dict1
{'a':2,'b':4,'c':6,'d':8,'e':10}
集合推导式
>>> set1 = {1,2,3,4}
>>> double_set = {i*2foriinset1}
>>> double_set
{8,2,4,6}
合并字典
>>> x = {'a':1,'b':2}
>>> y = {'c':3,'d':4}
>>> z = {**x, **y}
>>> z
{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
复制列表
>>> nums = [1,2,3]
>>> nums[::]
[1,2,3]
>>> copy_nums = nums[::]
>>> copy_nums
[1,2,3]
反转列表
>>> reverse_nums = nums[::-1]
>>> reverse_nums
[3,2,1]
PACKING / UNPACKING
变量交换
>>> a,b =1,2
>>> a ,b = b,a
>>> a
2
>>> b
1
高级拆包
>>> a, *b =1,2,3
>>> a
1
>>> b
[2,3]
或者
>>> a, *b, c =1,2,3,4,5
>>> a
1
>>> b
[2,3,4]
>>> c
5
函数返回多个值（其实是自动packing成元组）然后unpacking赋值给4个变量
>>>deff():
...return1,2,3,4
...
>>> a, b, c, d = f()
>>> a
1
>>> d
4
列表合并成字符串
>>>" ".join(["I","Love","Python"])
'I Love Python'
链式比较
>>>ifa >2anda <5:
...pass
...
>>>if2
...pass
yield from
# 没有使用 field from
defdup(n):
foriinrange(n):
yieldi
yieldi
# 使用yield from
defdup(n):
foriinrange(n):
yieldfrom[i, i]
foriindup(3):
print(i)
>>>
0
0
1
1
2
2
in 代替 or
>>>ifx ==1orx ==2orx ==3:
...pass
...
>>>ifxin(1,2,3):
...pass
字典代替多个if else
deffun(x):
ifx =='a':
return1
elifx =='b':
return2
else:
returnNone
deffun(x):
return{"a":1,"b":2}.get(x)
有下标索引的枚举
>>>fori, einenumerate(["a","b","c"]):
... print(i, e)
...
0a
1b
2c
生成器
注意区分列表推导式，生成器效率更高
>>> g = (i**2foriinrange(5))
>>> g
at0x10881e518>
>>>foriing:
... print(i)
...
0
1
4
9
16
默认字典 defaultdict
>>> d = dict()
>>> d['nums']
KeyError:'nums'
>>>
>>>fromcollectionsimportdefaultdict
>>> d = defaultdict(list)
>>> d["nums"]
[]
字符串格式化
>>> lang ='python'
>>> f'{lang} is most popular language in the world'
'python is most popular language in the world'
列表中出现次数最多的元素
>>> nums = [1,2,3,3]
>>> max(set(nums), key=nums.count)
3
或者
from collections import Counter
>>> Counter(nums).most_common()[0][0]
3
读写文件
>>>withopen("test.txt","w")asf:
... f.writelines("hello")
判断对象类型，可指定多个类型
>>> isinstance(a, (int, str))
True
类似的还有字符串的 startswith，endswith
>>>"http://foofish.net".startswith(('http','https'))
True
>>>"https://foofish.net".startswith(('http','https'))
True
__str__ 与 __repr__ 区别
>>> str(datetime.now())
'2018-11-20 00:31:54.839605'
>>> repr(datetime.now())
'datetime.datetime(2018, 11, 20, 0, 32, 0, 579521)'
前者对人友好，可读性更强，后者对计算机友好，支持 obj == eval(repr(obj))
使用装饰器
def makebold(f):
return lambda: "" + f() + ""
def makeitalic(f):
return lambda: "" + f() + ""
@makebold
@makeitalic
def say():
return "Hello"
>>> say()
Hello
不使用装饰器，可读性非常差
def say():
return "Hello"
>>> makebold(makeitalic(say))()
Hello
...此处省略100个高级操作。
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