8个Python高效编程技巧

技术文章 诗无尽头 2个月前 (03-24) 7次浏览 已收录 0个评论
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

  1. >>>a=3
  2. >>>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

  1. >>>a,b=b,a
  2. >>>print(a)>>>6
  3. >>>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。
  1. >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
  2. >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
  3. >>> another_list
  4. [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:
  1. >>> # Set Comprehensions
  2. >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
  3. >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
  4. >>> even_set
  5. set([8, 2, 4])
  6. >>> # Dict Comprehensions
  7. >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
  8. >>> d
  9. {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:
  1. >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
  2. >>> my_set
  3. 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:
  1. >>> from collections import Counter
  2. >>> c = Counter(‘hello world’)
  3. >>> c
  4. Counter({‘l’: 3, ‘o’: 2, ‘ ‘: 1, ‘e’: 1, ‘d’: 1, ‘h’: 1, ‘r’: 1, ‘w’: 1})
  5. >>> c.most_common(2)
  6. [(‘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:
  1. >>> import json
  2. >>> print(json.dumps(data))  # No indention
  3. {“status”: “OK”, “count”: 2, “results”: [{“age”: 27, “name”: “Oz”, “lactose_intolerant”: true}, {“age”: 29, “name”: “Joe”, “lactose_intolerant”: false}]}
  4. >>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention
  5. {
  6.   “status”: “OK”,
  7.   “count”: 2,
  8.   “results”: [
  9.     {
  10.       “age”: 27,
  11.       “name”: “Oz”,
  12.       “lactose_intolerant”: true
  13.     },
  14.     {
  15.       “age”: 29,
  16.       “name”: “Joe”,
  17.       “lactose_intolerant”: false
  18.     }
  19.   ]
  20. }
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:

引用: 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:

  1. for x in range(1,101):
  2.     print”fizz”[x%3*len(‘fizz’)::]+”buzz”[x%5*len(‘buzz’)::] or x

06 if 语句在行内

  1. print “Hello” if True else “World”
  2. >>> 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。
  1. nfc = [“Packers”, “49ers”]
  2. afc = [“Ravens”, “Patriots”]
  3. print nfc + afc
  4. >>> [‘Packers’, ’49ers’, ‘Ravens’, ‘Patriots’]
  5. print str(1) + ” world”
  6. >>> 1 world
  7. print `1` + ” world”
  8. >>> 1 world
  9. print 1, “world”
  10. >>> 1 world
  11. print nfc, 1
  12. >>> [‘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
  1. x = 2
  2. if 3 > x > 1:
  3.    print x
  4. >>> 2
  5. if 1 < x > 0:
  6.    print x
  7. >>> 2

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