Python作为一门动态语言,提供了很多语法糖,有助于我们以很短的代码实现复杂的功能。另一方面,Python的历史悠久,积累了大量高效易用的库,基本上常见的任务都有对应的工具库。善用Python的语言特性,我们可以写出Pythonic的代码,下面探讨一下如何写出高效率的Python代码
1.使用lambda表达式
lambda:这是Python支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数,类似与C语言中的宏,这些叫做lambda的函数,是从LISP借用来的,可以用在任何需要函数的地方:
>>> g = lambda x: x * 2
>>> g(3)
6
>>> (lambda x: x * 2)(3)
6
2.使用filter过滤list和dict
(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回:
>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def f(x): return x != 'a'
>>> filter(f, "abcdef")
'bcdef'
3. 强大的map reduce函数
map(function, sequence) :对sequence中的item依次执行function(item),见执行结果组成一个List返回:
>>> def cube(x): return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>> def cube(x) : return x + x
...
>>> map(cube , "abcde")
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']
另外map也支持多个sequence,这就要求function也支持相应数量的参数输入:
>>> def add(x, y): return x+y
>>> map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
reduce(function, sequence, starting_value):对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用,例如可以用来对List求和:
>>> def add(x,y): return x + y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
4. 变量交换不需要使用临时变量
>>>a=1
>>>b=2
>>>a, b = b, a
5. 灵活使用生成器yield,让代码更简洁,优雅
生成器提供了一个更方便的产生迭代器的方式
代码更为简洁,优雅
充分利用了延迟评估的特性,仅在需要时才产生相应的元素,而不是一次产生所有元素,节省了内存,提高了效率
使得协同程序更加容易实现,协同程序是有多个近入点,可以恢复挂起的函数。实际上,python的协程相关的库例如greenlet等就是基于yield实现的。
使用yield写的斐波那契函数,简洁吧
>>> def fib(n):
... a = b = 1
... for i in range(n):
... yield a
... a,b = b, a+b
...
>>> c = fib(10)
>>> c.next()
1
>>> c.next()
1
>>> c.next()
2
>>> c.next()
3
>>> c.next()
5
6. 灵活使用list,set, deque, array优化性能
7.灵活使用sort,sorted进行排序
sort只能对列表进行排序,不会改变原来的列表
sorted可以对任何迭代器进行排序,例如字典dict,元组,多维list等
>>> from operator import itemgetter
>>> gameresult = [['jim',96,'A'],['Eddy',99,'A'],['Cindy',87,'B'], ['Lucy', 76, 'C']]
>>> sorted(gameresult, key=itemgetter(2,1))
[['jim', 96, 'A'], ['Eddy', 99, 'A'], ['Cindy', 87, 'B'], ['Lucy', 76, 'C']]
8. 使用python标准库,这块内容太多,不展开了
常见的库有requests, jsonlib, pandas,argparse等