18 个 Python 编程技巧,提高工作效率

目录

• 01交换变量
• 02字典推导(Dictionarycomprehensions)和集合推导(Setcomprehensions)
• 03计数时使用Counter计数对象。
• 04漂亮的打印出JSON
• 05解决FizzBuzz
• 06if语句在行内
• 07连接
• 08数值比较
• 09同时迭代两个列表
• 10带索引的列表迭代
• 11列表推导式
• 12字典推导
• 13初始化列表的值
• 14列表转换为字符串
• 15从字典中获取元素
• 16获取列表的子集
• 17迭代工具
• 18FalseTrue

前言:

初识Python语言，觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢？

01 交换变量

>>>a=3  

>>>b=6

这个情况如果要交换变量在c++中，肯定需要一个空变量。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 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。

>>> some_list = \[1, 2, 3, 4, 5\]  

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

>>> another_list  
\[2, 3, 4, 5, 6\]

自从python 3.1 起，我们可以用同样的语法来创建集合和字典表：

>>> # 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}

在第一个例子里，我们以some_list为基础，创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。

我们可以简单的用这种方法创建一个集合：

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}  

>>> my_set  
set(\[1, 2, 3, 4\])  

而不需要使用内置函数set()。

03 计数时使用Counter计数对象。

这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

>>> 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是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：

>>> 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  
    }  
  \]  

}

同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

05 解决FizzBuzz

前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz，问题引用如下：

写一个程序，打印数字1到100，3的倍数打印“Fizz”来替换这个数，5的倍数打印“Buzz”，对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。

这里就是一个简短的，有意思的方法解决这个问题：

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

06 if 语句在行内

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

07 连接

下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很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 数值比较

这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法

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

09 同时迭代两个列表

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

10 带索引的列表迭代

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

11 列表推导式

已知一个列表，我们可以刷选出偶数列表方法：

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

转变成如下：

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

12 字典推导

和列表推导类似，字典可以做同样的工作：

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 列表转换为字符串

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

15 从字典中获取元素

我承认try/except代码并不雅致，不过这里有一种简单方法，尝试在字典中找key，如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

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

替换成这样:

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

16 获取列表的子集

有时，你只需要列表中的部分元素，这里是一些获取列表子集的方法。

x = \[1,2,3,4,5,6\]  
#前3个  
print x\[:3\]  
>>> \[1,2,3\]  
#中间4个  
print x\[1:5\]  
>>> \[2,3,4,5\]  
#最后3个  
print x\[3:\]  
>>> \[4,5,6\]  
#奇数项  
print x\[::2\]  
>>> \[1,3,5\]  
#偶数项  
print x\[1::2\]  
>>> \[2,4,6\]

除了python内置的数据类型外，在collection模块同样还包括一些特别的用例，在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的实用之处。

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

17 迭代工具

和collections库一样，还有一个库叫itertools，对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合，他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式

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

比起实用技术来说这是一个很有趣的事，在python中，True和False是全局变量，因此：

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

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