python中比较pythonic的地方

2019-11-06 08:10:50

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供稿：网友

变量交换>>> a, b = b, a循环遍历区间元素>>>for i in range(10):... PRint (i)

返回的是生成器对象，生成器比列表更加节省内存

带索引位置的循环遍历>>>colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']>>>for i, color in enumerate(colors):... print (i, 'mapping', color)字符串连接>>>colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']>>>print( ', ', join( colors ) )

join 是一种更加高效的字符串连接方式，使用 + 操作时，每执行一次+操作就会导致在内存中生成一个新的字符串对象，遍历几次有几个字符串生成，造成无谓的内存浪费。而用 join 方法整个过程只会产生一个字符串对象。

打开/关闭文件 >>>with open('data.txt') as f: ... data = f.read()列表推导式 result = []for i in range( 10 ): s = i * 2 result.append( s )

应该写成：

[ i * 2 for i in range( 10 ) ]

装饰器

装饰器可以把与业务逻辑无关的代码抽离出来，让代码保持干净清爽，而且装饰器还能被多个地方重复利用。比如一个爬虫网页的函数，如果该 URL 曾经被爬过就直接从缓存中获取，否则爬下来之后加入到缓存，防止后续重复爬取。

def web_lookup(url, saved={}): if url in saved: return saved[url] page = urllib.urlopen(url).read() saved[url] = page return page

pythonic

import urllib.requestdef cache(func): saved = {} def wrapper(url): if url in saved: return saved[url] else: page = func(url) saved[url] = page return page return wrapper@cachedef web_lookup(url): return urllib.urlopen(url).read()列表的操作

列表对象（list）是一个查询效率高于更新操作的数据结构，比如删除一个元素和插入一个元素时执行效率就非常低，因为还要对剩下的元素进行移动

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']names.pop(0)names.insert(0, 'mark')

pythonic

from collections import dequenames = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])names.popleft()names.appendleft('mark')

deque 是一个双向队列的数据结构，删除元素和插入元素会很快

序列解包p = 'vttalk', 'female', 30, 'python@QQ.com'name = p[0]gender = p[1]age = p[2]email = p[3]

pythonic

name, gender, age, email = p

参考资料：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25518608

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