高手的习惯:pythonic风格代码

百家 作者:AI100 2021-02-20 20:29:32

来源?|?Python大数据分析

责编 |?寇雪芹

头图?| 下载于视觉中国


什么是pythonic

pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯,崇尚优雅、明确、简单。就好比中文的笔画,讲究先后顺序,最符合文字书写的习惯。
因为是习惯,不是江湖规则,所以你大可不必遵守pythonic,但如果你想成为python高手,最好是养成这个习惯。
对比其他语言,我们能直观看出pythonic风格的特点,比如写一个简单循环。
在Java里是这样的:

for?index?in?(index;?index?<?items.length?;?index++)
?
{
??item?=?items[index];
?...?now?do?something
?}

尝试用python来写循环,则非常简洁易懂:

for?item?in?items:
??item.perform_action()

想要更加pythonic,用生成器表达式来写循环:

(item.some_attribute?for?item?in?items)

这样的写法其实已经接近自然语言,一眼能看出代码意思。
如果你在Python IDE中输入import python,则会看到下面一首诗:
美胜于丑,简胜于繁,这就是Python哲学。

代码实例

有一本书《effctive python》里面讲到蛮多pythonic的写法,下面列出一些常见的代码。
1、用列表推导式来取代map、filter
map、filter需要编写额外的lambda函数,用起来比较复杂,而且效率也不高。
列表推导式则非常简洁,通过循环创建列表

#?任务:找到列表中可以被2整除的数,并作二次方运算。

#?非pythonic方法
a?=?[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result?=?map(lambda?x:?x**2?,filter(lambda?x:?x%2==0,a))

#?pythonic方法
a?=?[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result?=?[x**2?for?x?in?a?if?x%2==0]

2、用生成器表达式来代替数据量较大的列表推导
列表推导式虽然简洁,但是不适合大数据量的生成,因为可能会把内存占满。这时就要用到生成器表达式,它返回生成器,基本不占用内存

#?任务:对十亿条数据进行求平方根操作

#?非pythonic方法
a?=?[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]?#?假装这里有十亿个数字
result?=?[x**0.5?for?x?in?a]

#?pythonic方法
a?=?[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]#?假装这里有十亿个数字
result?=?(x**0.5?for?x?in?a)

3、尽量使用enumerate
enumerate可以把迭代器包装成生成器,每次遍历时,会同时列出数据和数据下标。

#?任务:打印列表中每个元素的索引

#?非pythonic方法
a?=?['apple','banana','orange']
for?i?in?range(len(a)):
????print(a[i],':',i)

#?pythonic方法
a?=?['apple','banana','orange']
for?i,j?in?enumerate(a):
????print(i,':',j)

4、使用with方法处理文件
with语句提供一个有效的机制,让代码更简练,同时在异常产生时,清理工作更简单。

#?任务:读取一个txt文件

#?非pythonic方法
f?=?open("some_file.txt")
try:
??data?=?f.read()
??#?其他文件操作..
finally:
??f.close()

#?pythonic方法
with?open("some_file.txt")?as?f:
??data?=?f.read()
??#?其他文件操作...

5、使用map函数
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的可迭代对象。

#?任务:对比两个列表相同索引位置元素的大小,输出较大值

#?非pythonic方法
a?=?[1,5,7]
b?=?[2,4,6]
for?i?in?range(len(a)):
????if?a[i]?>?b[i]:
????????print(a[i])
????else:
????????print(b[i])

#?pythonic方法
a?=?[1,5,7]
b?=?[2,4,6]
for?i,j?in?zip(a,b):
????if?i?>?j:
????????print(i)
????else:
????????print(j)

6、每行只写一段语句

#?非pythonic方法
print?('one');?print?('two')

if?x?==?1:?print?('one')

#?pythonic方法
print?('one');
print?('two')

if?x?==?1:
????print?('one')

7、缩进
续行应该与其包裹元素对齐,要么使用圆括号、方括号和花括号内的隐式行连接来垂直对齐,要么使用挂行缩进对齐3。
当使用挂行缩进时,应该考虑到第一行不应该有参数,以及使用缩进以区分自己是续行

#?非pythonic方法
#?没有使用垂直对齐时,禁止把参数放在第一行
foo?=?long_function_name(var_one,?var_two,
????var_three,?var_four)

#?当缩进没有与其他行区分时,要增加缩进
def?long_function_name(
????var_one,?var_two,?var_three,
????var_four)
:

????print(var_one)

#?pythonic方法
#?与左括号对齐
foo?=?long_function_name(var_one,?var_two,
?????????????????????????var_three,?var_four)

#?用更多的缩进来与其他行区分
def?long_function_name(
????????var_one,?var_two,?var_three,
????????var_four)
:

????print(var_one)

#?挂行缩进应该再换一行
foo?=?long_function_name(
????var_one,?var_two,
????var_three,?var_four)

8、 import?导入要分行

#?非pythonic方法
import?sys,?os

#?pythonic方法
import?os
import?sys
from?subprocess?import?Popen,?PIPE

9、交换两个变量的值

#?非pythonic方法
a?=?'hello'
b?=?'world'
temp?=?a
a?=?b
b?=?temp
print(a,?b)


#?pythonic方法
a?=?'hello'
b?=?'world'
a,?b?=?b,?a
print(a,?b)

10、使用join方法拼接字符串

#?非pythonic方法
a?=?['w','o','r','l','d']
b?=?''
for?i?in?a:
????b+=i
print(b)


#?pythonic方法
a?=?['w','o','r','l','d']
b?=?''.join(a)
print(b)

11、判断一个值是否为True、空列表、None

#?非pythonic方法
if?x?==?True:
????pass
if?len(y)?==?0:
????pass
if?z?==?None:
????pass


#?pythonic方法
if?x:
????pass
if?not?y:
????pass
if?z?is?None:
????pass

12、pythonic风格函数
  • 命名合理
  • 具有单一功能
  • 包含文档注释
  • 返回一个值
  • 函数和类应该用两个空行隔开
  • 尽量使用内置函数

补充

最后说下PEP8规范,PEP8是Python的编码规范,其目的在于提高代码的可读性。
写python代码时,在保证准确的前提下,要尽可能遵守PEP8。
PEP8含义:
常见规则:
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