Python代码简化

让代码更Pythonic

当然不要过分追求简洁，不然阅读的人就遭殃了，

部分逻辑复杂的情况还应按照清晰的逻辑脉络去写方便阅读，

毕竟我们是用代码实现功能然后维护，而不是单单的炫技。

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这里博主收集了一些比较常见的 Pythonic 写法，帮助你养成写优秀代码的习惯

1. 交换两个变量的值，正常都会想利用一个中间临时变量来过渡。

能用一行代码解决的（并且不影响可读性的），决不用三行代码

1 tmp = a

2 a = b

3 b = tmp

4

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6 a,b = b,a

2.在一个 for 循环中，如果逻辑比较简单，不如试用一下列表的列表推导式，虽然只有一行代码，但也逻辑清晰

1 my_list = []

2 for i in range(10):

3     my_list.append(i*2)

4

5 ##################

6 my_list = [i*2 for i in range(10)]

3.带索引遍历，更好的做法是利用 enumerate 这个内置函数

1 for i in range(len(my_list)):

2     print(i, "-->", my_list[i])

3

4 ###############

5 for i,item in enumerate(my_list):

6     print(i, "-->",item)

4.序列解包，使用 * 可以对一个列表解包

1 a, *rest = [1, 2, 3]

2 # a = 1, rest = [2, 3]

3

4 #################

5 a, *middle, c = [1, 2, 3, 4]

6 # a = 1, middle = [2, 3], c = 4

5.字符串拼接，一个列表（或者可迭代对象）中的所有元素都是字符串对象，想要将他们连接起来，更推荐的做法是使用 join 函数

1 letters = ['s', 'p', 'a', 'm']

2 s=""

3 for let in letters:

4     s += let

5

6 ###############

7 letters = ['s', 'p', 'a', 'm']

8 word = ''.join(letters)

6.判断一个变量是否为真（假），新手习惯直接使用 == 与 True、False、None 进行对比，实际上，""、[]、{} 这些没有任何元素的容器都是假值，可直接使用 if not xx 来判断。

 1 if attr == True:

 2     print('True!')

 3

 4 if attr == None:

 5     print('attr is None!')

 6

 7

 8 #################

 9 if attr:

10     print('attr is truthy!')

11

12 if not attr:

13     print('attr is falsey!')

7.当直接使用 [] 来访问字典里的元素时，若key不存在，是会抛异常的，所以新会可能会先判断一下是否有这个 key，有再取，

更推荐的做法是使用 get 来取，如果没有该 key 会默认返回 None（当然你也可以设置默认返回值）

 1 d = {'hello': 'world'}

 2 if d.has_key('hello'):

 3     print(d['hello'])    # prints 'world'

 4 else:

 5     print('default_value')

 6

 7 ######################

 8 d = {'hello': 'world'}

 9

10 print(d.get('hello', 'default_value')) # prints 'world'

11 print(d.get('thingy', 'default_value')) # prints 'default_value'

8.可以使用列表推导或者高阶函数 filter 来实现过滤列表元素，除了 filter 之外，还有 map、reduce 这两个函数也很好用

 1 a = [3, 4, 5]

 2 b = []

 3 for i in a:

 4     if i > 4:

 5         b.append(i)

 6 ##############

 7 a = [3, 4, 5]

 8 b = [i for i in a if i > 4]

 9 # Or:

10 b = filter(lambda x: x > 4, a)

11

12 a = [3, 4, 5]

13 b = map(lambda i: i + 3, a)

14 # b: [6,7,8]

9.文件读取是非常常用的操作，在使用完句柄后，是需要手动调用 close 函数来关闭句柄的，

如果代码写得太长，即使你知道需要手动关闭句柄，却也会经常会漏掉。因此推荐养成习惯使用 with open 来读写文件，上下文管理器会自动执行关闭句柄的操作

1 fp = open('file.txt')

2 print(fp.read())

3 fp.close()

4

5 #############

6 with open('file.txt') as fp:

7     for line in fp.readlines():

8         print(line)

10.代码续航，将一个长度较长的字符串放在一行中，是很影响代码可读性的(下面代码可向左滑动)，

稍等注重代码可读性的人，会使用三个引号 \来续写，也可以使用括号，导包的时候亦是如此

 1 long_string = 'For a long time I used to go to bed early. Sometimes, when I had put out my candle, my eyes would close so quickly that I had not even time to say “I’m going to sleep.”'

 2

 3 ####################################

 4 long_string = 'For a long time I used to go to bed early. ' \

 5               'Sometimes, when I had put out my candle, ' \

 6               'my eyes would close so quickly that I had not even time to say “I’m going to sleep.”'

 7

 8 #or

 9 long_string = (

10     "For a long time I used to go to bed early. Sometimes, "

11     "when I had put out my candle, my eyes would close so quickly "

12     "that I had not even time to say “I’m going to sleep.”"

13 )

14 ###############################

15 from some.deep.module.inside.a.module import (

16     a_nice_function, another_nice_function, yet_another_nice_function)

11.有时候出于需要，我们会使用一些特殊的魔法来使代码适应更多的场景不确定性，

但若非必要，请不要那么做。无端增加代码的不确定性，会让原先本就动态的语言写出更加动态的代码

1 def make_complex(*args):

2     x, y = args

3     return dict(**locals())

4

5 ################

6 def make_complex(x, y):

7     return {'x': x, 'y': y}

12.对于暂不需要，却又不得不接收的的变量，请使用占位符

1 filename = 'foobar.txt' 2 basename, _, ext = filename.rpartition('.')

13.对于简单的判断并赋值，其实是可以使用三目运算，一行搞定

1 age = 20

2 if age > 18:

3     type = "adult"

4 else:

5     type = "teenager"

6

7 ###############

8 age = 20  b = "adult" if age > 18 else "teenager"

巴特西

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