在编程过程中,多了解语言周边的一些知识,以及一些技巧,可以让你加速成为一个优秀的程序员。
对于Python程序员,你需要注意一下本文所提到的这些事情。 你也可以看看Zen of Python(Python之禅),这里面提到了一些注意事项,并配以示例,可以帮助你快速提高。
实现一个功能:读取一列数据,只返回偶数并除以2。下面的代码,哪个更好一些呢?
halve_evens_only = lambda nums: map(lambda i: i/2, filter(lambda i: not i%2, nums))
VS
def halve_evens_only(nums):
return [i/2 for i in nums if not i % 2]
# 交换两个变量 a, b = b, a # 切片(slice)操作符中的step参数。(切片操作符在python中的原型是[start:stop:step],即:[开始索引:结束索引:步长值]) a = [1,2,3,4,5] >>> a[::2] # 遍历列表中增量为2的数据 [1,3,5] # 特殊情况下,`x[::-1]`是实现x逆序的实用的方式 >>> a[::-1] [5,4,3,2,1] # 逆序并切片 >>> x[::-1] [5, 4, 3, 2, 1] >>> x[::-2] [5, 3, 1]
def function(x, l=[]): #不要这样 def function(x, l=None): # 好的方式 if l is None: l = []
这是因为当def声明被执行时,默认参数总是被评估。
iteritems 使用generators ,因此当通过非常大的列表进行迭代时,iteritems 更好一些。
d = {1: "1", 2: "2", 3: "3"} for key, val in d.items() # 当调用时构建完整的列表 for key, val in d.iteritems() # 当请求时只调用值
# 不要这样做 if type(s) == type(""): ... if type(seq) == list or \ type(seq) == tuple: ... # 应该这样 if isinstance(s, basestring): ... if isinstance(seq, (list, tuple)): ...
原因可参阅:stackoverflow
注意我使用的是basestring 而不是str,因为如果一个unicode对象是字符串的话,可能会试图进行检查。例如:
>>> a=u'aaaa' >>> print isinstance(a, basestring) True >>> print isinstance(a, str) False
这是因为在Python 3.0以下版本中,有两个字符串类型str 和unicode。
Python有各种容器数据类型,在特定的情况下,相比内置容器(如list 和dict ),这是更好的选择。
我敢肯定,大部分人不使用它。我身边一些粗心大意的人,一些可能会用下面的方式来写代码。
freqs = {} for c in "abracadabra": try: freqs[c] += 1 except: freqs[c] = 1
也有人会说下面是一个更好的解决方案:
freqs = {} for c in "abracadabra": freqs[c] = freqs.get(c, 0) + 1
更确切来说,应该使用collection 类型defaultdict。
from collections import defaultdict freqs = defaultdict(int) for c in "abracadabra": freqs[c] += 1
其他容器:
namedtuple() # 工厂函数,用于创建带命名字段的元组子类 deque # 类似列表的容器,允许任意端快速附加和取出 Counter # dict子类,用于哈希对象计数 OrderedDict # dict子类,用于存储添加的命令记录 defaultdict # dict子类,用于调用工厂函数,以补充缺失的值
__eq__(self, other) # 定义 == 运算符的行为 __ne__(self, other) # 定义 != 运算符的行为 __lt__(self, other) # 定义 < 运算符的行为 __gt__(self, other) # 定义 > 运算符的行为 __le__(self, other) # 定义 <= 运算符的行为 __ge__(self, other) # 定义 >= 运算符的行为
Ellipsis 是用来对高维数据结构进行切片的。作为切片(:)插入,来扩展多维切片到所有的维度。例如:
>>> from numpy import arange >>> a = arange(16).reshape(2,2,2,2) # 现在,有了一个4维矩阵2x2x2x2,如果选择4维矩阵中所有的首元素,你可以使用ellipsis符号。 >>> a[..., 0].flatten() array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]) # 这相当于 >>> a[:,:,:,0].flatten() array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])