Python 里有个小彩蛋:
在 Python Shell 里输入 import this
这段话被称作“Python 之禅”(The Zen of Python),它列举了一些 Python 所推崇的理念,比如:
优美胜于丑陋
明确胜于隐晦
简单胜于复杂
…
可读性很重要
不要忽略错误
面对不确定时,拒绝猜测
现在做好过不做,但盲目动手不如不做
如果你的实现很难说清楚,那是个坏想法;反之亦然
…
当你学完基础,可以写点代码的时候,可能经常感觉自己的实现很别扭。有经验的程序员会一眼看出你的代码出自一个初学者之手。这就是我们经常说的,代码不够 pythonic。
所谓 pythonic,我觉得包含两方面:一是代码的风格符合 Python 的特点,能合理使用 Python 的“语法糖”;二是代码简洁优美,稳定性高,可读性好,便于维护和修改。所谓“Python 之禅”并不仅限于 Python,很多理念是编程普适的。
比如来实现对一个列表中元素的遍历访问,我见过很多次有人这么写:
for i in range(len(lst)):
print(lst[i])
这样的同学很可能是之前有过 C/C++ 或 Java 的经验。这么写功能上没问题,但不够简洁,不够 pythonic。更好的实现方式:
for i in lst:
print(i)
这种不影响功能,但能简化程序、提高可读性的语法,我们称之为“语法糖”(Syntactic sugar)。Python 中类似的例子还有不少,来举几个:
1、交换两个变量的值,普通写法:
temp = a
a = b
b = temp
pythonic 写法:
a, b = b, a
2、类似的解包(unpacking)用法还可以实现多个返回值的函数。普通写法:
def func(a, b):
result = [b, a]
return result
r = func(a, b)
x = r[0]
y = r[1]
pythonic 写法:
def func(a, b):
return b, a
x, y = func(a, b)
3、读写文件,普通写法:
f = open('filename.txt')
text = f.read()
print(text)
f.close()
pythonic 写法:
with open('filename.txt') as f:
for line in f:
print(line)
with 的好处是即使出错,也会帮你关闭文件。
4、拼接字符串,普通写法:
letters = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
s = ''
for l in letters:
s += l
print(s)
pythonic 写法:
print(''.join(letters))
5、关于前面遍历列表的例子,如果你想带上索引,可以这么写:
for i, elem in enumerate(lst):
print(i, elem)
遍历字典项:
for key, value in dct.items():
print(key, value)
6、取出列表中大于 0 的元素,生成新列表。普通写法:
new_lst = []
for i in lst:
if i > 0:
new_lst.append(i)
pythonic 写法:
new_lst = [i for i in lst if i > 0]
这个被称为“列表解析式”(List comprehension,中文翻译说法有很多),可以说是非常 pythonic 的一个用法了。
更进一步,如果数据量很大,而你对新列表仅仅是遍历操作,并不需要一个列表对象,可以采用生成器:
new_lst = (i for i in lst if i > 0)
for i in new_lst:
print(i)
这样会更节省资源,提升执行效率。
7、判断一个值是否为True、是否为空列表、是否是None,普通写法:
if x == True:
pass
if len(y) == 0:
pass
if z == None:
pass
pythonic 写法:
if x:
pass
if not y:
pass
if z is None:
pass
8、根据键名获取字典中对应的值,普通写法:
value = dct[key]
这样的问题在于,如果 key 不存在,代码就报错跳出。于是你不得不增加更多的判断。
pythonic 写法:
value = dct.get(key, 0)
改用 get 方法,不存在时会得到 None,或者指定的默认值(这里是 0)。
篇幅所限,以上仅仅是一些比较具有代表性的例子。但凡事要有度,过分追求 pythonic 的写法也可能导致代码的可读性下降。比如有人喜欢把很多功能写在一个语句中,这反倒不 pythonic 了。所以,我们需要有一些设计的原则,但又不必拘泥于具体的形式,否则就钻入牛角尖了。
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