Pythonic风格代码有什么好处？附12个代码实例

 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。就好比中文笔画，有先后顺序，最符合文字书写的习惯。

成都创新互联自2013年起，是专业互联网技术服务公司，拥有项目做网站、网站制作网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元澜沧做网站,已为上家服务,为澜沧各地企业和个人服务,联系电话:13518219792

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里这样的：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. for index in (index; index < items.length ; index++) 
    2.   
  
  
  
  2.  { 
    3.   
  
  
  
  3.   item = items[index]; 
    4.   
  
  
  
  4.  ... now do something 
    5.   
  
  
  
  5.  } 
    6.

尝试用python来写循环，则非常简洁易懂：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. for item in items: 
    2.   
  
  
  
  2.   item.perform_action() 
    3.

想要更加pythonic，用生成器表达式来写循环：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. (item.some_attribute for item in items) 
    2.

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。

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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 任务:找到列表中可以被2整除的数，并作二次方运算。 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # 非pythonic方法 
    4.   
  
  
  
  4. a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 
    5.   
  
  
  
  5. result = map(lambda x: x**2 ,filter(lambda x: x%2==0,a)) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. # pythonic方法 
    8.   
  
  
  
  8. a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 
    9.   
  
  
  
  9. result = [x**2 for x in a if x%2==0] 
    10.

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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 任务:对十亿条数据进行求平方根操作 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # 非pythonic方法 
    4.   
  
  
  
  4. a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假装这里有十亿个数字 
    5.   
  
  
  
  5. result = [x**0.5 for x in a] 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. # pythonic方法 
    8.   
  
  
  
  8. a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假装这里有十亿个数字 
    9.   
  
  
  
  9. result = (x**0.5 for x in a) 
    10.

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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 任务:打印列表中每个元素的索引 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # 非pythonic方法 
    4.   
  
  
  
  4. a = ['apple','banana','orange'] 
    5.   
  
  
  
  5. for i in range(len(a)): 
    6.   
  
  
  
  6.     print(a[i],':',i) 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. # pythonic方法 
    9.   
  
  
  
  9. a = ['apple','banana','orange'] 
    10.   
  
  
  
  10. for i,j in enumerate(a): 
    11.   
  
  
  
  11.     print(i,':',j) 
    12.

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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 任务:读取一个txt文件 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # 非pythonic方法 
    4.   
  
  
  
  4. f = open("some_file.txt") 
    5.   
  
  
  
  5. try: 
    6.   
  
  
  
  6.   data = f.read() 
    7.   
  
  
  
  7.   # 其他文件操作.. 
    8.   
  
  
  
  8. finally: 
    9.   
  
  
  
  9.   f.close() 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # pythonic方法 
    12.   
  
  
  
  12. with open("some_file.txt") as f: 
    13.   
  
  
  
  13.   data = f.read() 
    14.   
  
  
  
  14.   # 其他文件操作... 
    15.

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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 任务:对比两个列表相同索引位置元素的大小，输出较大值 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # 非pythonic方法 
    4.   
  
  
  
  4. a = [1,5,7] 
    5.   
  
  
  
  5. b = [2,4,6] 
    6.   
  
  
  
  6. for i in range(len(a)): 
    7.   
  
  
  
  7.     if a[i] > b[i]: 
    8.   
  
  
  
  8.         print(a[i]) 
    9.   
  
  
  
  9.     else: 
    10.   
  
  
  
  10.         print(b[i]) 
    11.   
  
  
  
  11.  
    12.   
  
  
  
  12. # pythonic方法 
    13.   
  
  
  
  13. a = [1,5,7] 
    14.   
  
  
  
  14. b = [2,4,6] 
    15.   
  
  
  
  15. for i,j in zip(a,b): 
    16.   
  
  
  
  16.     if i > j: 
    17.   
  
  
  
  17.         print(i) 
    18.   
  
  
  
  18.     else: 
    19.   
  
  
  
  19.         print(j) 
    20.

6、每行只写一段语句

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 非pythonic方法 
    2.   
  
  
  
  2. print ('one'); print ('two') 
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4. if x == 1: print ('one') 
    5.   
  
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  
  6. # pythonic方法 
    7.   
  
  
  
  7. print ('one'); 
    8.   
  
  
  
  8. print ('two') 
    9.   
  
  
  
  9.  
    10.   
  
  
  
  10. if x == 1: 
    11.   
  
  
  
  11.     print ('one') 
    12.

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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 非pythonic方法 
    2.   
  
  
  
  2. # 没有使用垂直对齐时，禁止把参数放在第一行 
    3.   
  
  
  
  3. foo = long_function_name(var_one, var_two, 
    4.   
  
  
  
  4.     var_three, var_four) 
    5.   
  
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  
  6. # 当缩进没有与其他行区分时，要增加缩进 
    7.   
  
  
  
  7. def long_function_name( 
    8.   
  
  
  
  8.     var_one, var_two, var_three, 
    9.   
  
  
  
  9.     var_four): 
    10.   
  
  
  
  10.     print(var_one) 
    11.   
  
  
  
  11.  
    12.   
  
  
  
  12. # pythonic方法 
    13.   
  
  
  
  13. # 与左括号对齐 
    14.   
  
  
  
  14. foo = long_function_name(var_one, var_two, 
    15.   
  
  
  
  15.                          var_three, var_four) 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. # 用更多的缩进来与其他行区分 
    18.   
  
  
  
  18. def long_function_name( 
    19.   
  
  
  
  19.         var_one, var_two, var_three, 
    20.   
  
  
  
  20.         var_four): 
    21.   
  
  
  
  21.     print(var_one) 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. # 挂行缩进应该再换一行 
    24.   
  
  
  
  24. foo = long_function_name( 
    25.   
  
  
  
  25.     var_one, var_two, 
    26.   
  
  
  
  26.     var_three, var_four) 
    27.

8、 import 导入要分行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 非pythonic方法 
    2.   
  
  
  
  2. import sys, os 
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4. # pythonic方法 
    5.   
  
  
  
  5. import os 
    6.   
  
  
  
  6. import sys 
    7.   
  
  
  
  7. from subprocess import Popen, PIPE 
    8.

9、交换两个变量的值

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 非pythonic方法 
    2.   
  
  
  
  2. a = 'hello' 
    3.   
  
  
  
  3. b = 'world' 
    4.   
  
  
  
  4. temp = a 
    5.   
  
  
  
  5. a = b 
    6.   
  
  
  
  6. b = temp 
    7.   
  
  
  
  7. print(a, b) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9.  
    10.   
  
  
  
  10. # pythonic方法 
    11.   
  
  
  
  11. a = 'hello' 
    12.   
  
  
  
  12. b = 'world' 
    13.   
  
  
  
  13. a, b = b, a 
    14.   
  
  
  
  14. print(a, b) 
    15.

10、使用join方法拼接字符串

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 非pythonic方法 
    2.   
  
  
  
  2. a = ['w','o','r','l','d'] 
    3.   
  
  
  
  3. b = '' 
    4.   
  
  
  
  4. for i in a: 
    5.   
  
  
  
  5.     b+=i 
    6.   
  
  
  
  6. print(b) 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # pythonic方法 
    10.   
  
  
  
  10. a = ['w','o','r','l','d'] 
    11.   
  
  
  
  11. b = ''.join(a) 
    12.   
  
  
  
  12. print(b) 
    13.

11、判断一个值是否为True、空列表、None

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 非pythonic方法 
    2.   
  
  
  
  2. if x == True: 
    3.   
  
  
  
  3.     pass 
    4.   
  
  
  
  4. if len(y) == 0: 
    5.   
  
  
  
  5.     pass 
    6.   
  
  
  
  6. if z == None: 
    7.   
  
  
  
  7.     pass 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9.  
    10.   
  
  
  
  10. # pythonic方法 
    11.   
  
  
  
  11. if x: 
    12.   
  
  
  
  12.     pass 
    13.   
  
  
  
  13. if not y: 
    14.   
  
  
  
  14.     pass 
    15.   
  
  
  
  15. if z is None: 
    16.   
  
  
  
  16.     pass 
    17.

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：

网页题目：Pythonic风格代码有什么好处？附12个代码实例
URL链接：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news14/489514.html

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