代码这样写不止于优雅(Python版)

Martin(Bob大叔)曾在《代码整洁之道》一书打趣地说：当你的代码在做 Code Review 时，审查者要是愤怒地吼道：

创新互联公司专业为企业提供扶沟网站建设、扶沟做网站、扶沟网站设计、扶沟网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、扶沟企业网站模板建站服务，十载扶沟做网站经验，不只是建网站，更提供有价值的思路和整体网络服务。

“What the fuck, is this shit?”

“Dude, What the fuck!”

等言辞激烈的词语时，那说明你写的代码是 Bad Code，如果审查者只是漫不经心的吐出几个

“What the fuck?”，

那说明你写的是 Good Code。衡量代码质量的唯一标准就是每分钟骂出“WTF” 的频率。

一份优雅、干净、整洁的代码通常自带文档和注释属性，读代码即是读作者的思路。Python 开发中很少要像 Java 一样把遵循某种设计模式作为开发原则来应用到系统中，毕竟设计模式只是一种实现手段而已，代码清晰才是最终目的，而 Python 灵活而不失优雅，这也是为什么 Python 能够深受 geek 喜爱的原因之一。

上周写了一篇：代码这样写更优雅，朋友们纷纷表示希望再写点儿，今天就接着这个话题写点 Python 中那些 Pythonic 的写法，希望可以抛砖引玉。

1. 链式比较操作

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. age = 18 
    2.   
  
  
  
  2. if age > 18 and x < 60: 
    3.   
  
  
  
  3.     print("yong man") 
    4.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if 18 < age < 60: 
    2.   
  
  
  
  2.     print("yong man") 
    3.

理解了链式比较操作，那么你应该知道为什么下面这行代码输出的结果是 False。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> False == False == True  
    2.   
  
  
  
  2. False 
    3.

2. if/else 三目运算

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if gender == 'male': 
    2.   
  
  
  
  2.     text = '男' 
    3.   
  
  
  
  3. else: 
    4.   
  
  
  
  4.     text = '女' 
    5.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. text = '男' if gender == 'male' else '女' 
    2.

在类C的语言中都支持三目运算 b?x:y，Python之禅有这样一句话：

“There should be one— and preferably only one —obvious way to do it. ”。

能够用 if/else 清晰表达逻辑时，就没必要再额外新增一种方式来实现。

3. 真值判断

检查某个对象是否为真值时，还显示地与 True 和 False 做比较就显得多此一举，不专业

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if attr == True: 
    2.   
  
  
  
  2.     do_something() 
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4. if len(values) != 0: # 判断列表是否为空 
    5.   
  
  
  
  5.     do_something() 
    6.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if attr: 
    2.   
  
  
  
  2.     do_something() 
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4. if values: 
    5.   
  
  
  
  5.     do_something() 
    6.

真假值对照表：

4. for/else语句

for else 是 Python 中特有的语法格式，else 中的代码在 for 循环遍历完所有元素之后执行。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. flagfound = False 
    2.   
  
  
  
  2. for i in mylist: 
    3.   
  
  
  
  3.     if i == theflag: 
    4.   
  
  
  
  4.         flagfound = True 
    5.   
  
  
  
  5.         break 
    6.   
  
  
  
  6.     process(i) 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. if not flagfound: 
    9.   
  
  
  
  9.     raise ValueError("List argument missing terminal flag.") 
    10.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. for i in mylist: 
    2.   
  
  
  
  2.     if i == theflag: 
    3.   
  
  
  
  3.         break 
    4.   
  
  
  
  4.     process(i) 
    5.   
  
  
  
  5. else: 
    6.   
  
  
  
  6.     raise ValueError("List argument missing terminal flag.") 
    7.

5. 字符串格式化

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. s1 = "foofish.net" 
    2.   
  
  
  
  2. s2 = "vttalk" 
    3.   
  
  
  
  3. s3 = "welcome to %s and following %s" % (s1, s2) 
    4.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. s3 = "welcome to {blog} and following {wechat}".format(blog="foofish.net", wechat="vttalk") 
    2.

很难说用 format 比用 %s 的代码量少，但是 format 更易于理解。

“Explicit is better than implicit —- Zen of Python”

6. 列表切片

获取列表中的部分元素***想到的就是用 for 循环根据条件提取元素，这也是其它语言中惯用的手段，而在 Python 中还有强大的切片功能。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. items = range(10) 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # 奇数 
    4.   
  
  
  
  4. odd_items = [] 
    5.   
  
  
  
  5. for i in items: 
    6.   
  
  
  
  6.     if i % 2 != 0: 
    7.   
  
  
  
  7.         odd_items.append(i) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # 拷贝 
    10.   
  
  
  
  10. copy_items = [] 
    11.   
  
  
  
  11. for i in items: 
    12.   
  
  
  
  12.     copy_items.append(i) 
    13.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 第1到第4个元素的范围区间 
    2.   
  
  
  
  2. sub_items = items[1:4] 
    3.   
  
  
  
  3. # 奇数 
    4.   
  
  
  
  4. odd_items = items[1::2] 
    5.   
  
  
  
  5. #拷贝 
    6.   
  
  
  
  6. copy_items = items[::] 或者 items[:] 
    7.

列表元素的下标不仅可以用正数表示，还是用负数表示，***一个元素的位置是 -1，从右往左，依次递减。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. -------------------------- 
    2.   
  
  
  
  2.  | P | y | t | h | o | n | 
    3.   
  
  
  
  3. -------------------------- 
    4.   
  
  
  
  4.    0   1   2   3   4   5  
    5.   
  
  
  
  5.   -6  -5  -4  -3  -2  -1 
    6.   
  
  
  
  6. -------------------------- 
    7.

7. 善用生成器

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def fib(n): 
    2.   
  
  
  
  2.     a, b = 0, 1 
    3.   
  
  
  
  3.     result = [] 
    4.   
  
  
  
  4.      while b < n: 
    5.   
  
  
  
  5.         result.append(b) 
    6.   
  
  
  
  6.         a, bb = b, a+b 
    7.   
  
  
  
  7.     return result 
    8.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def fib(n): 
    2.   
  
  
  
  2.     a, b = 0, 1 
    3.   
  
  
  
  3.     while a < n: 
    4.   
  
  
  
  4.         yield a 
    5.   
  
  
  
  5.         a, bb = b, a + b 
    6.

上面是用生成器生成费波那契数列。生成器的好处就是无需一次性把所有元素加载到内存，只有迭代获取元素时才返回该元素，而列表是预先一次性把全部元素加载到了内存。此外用 yield 代码看起来更清晰。

8. 获取字典元素

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. d = {'name': 'foo'} 
    2.   
  
  
  
  2. if d.has_key('name'): 
    3.   
  
  
  
  3.     print(d['name']) 
    4.   
  
  
  
  4. else: 
    5.   
  
  
  
  5.     print('unkonw') 
    6.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. d.get("name", "unknow") 
    2.

9. 预设字典默认值

通过 key 分组的时候，不得不每次检查 key 是否已经存在于字典中。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. data = [('foo', 10), ('bar', 20), ('foo', 39), ('bar', 49)] 
    2.   
  
  
  
  2. groups = {} 
    3.   
  
  
  
  3. for (key, value) in data: 
    4.   
  
  
  
  4.     if key in groups: 
    5.   
  
  
  
  5.         groups[key].append(value) 
    6.   
  
  
  
  6.     else: 
    7.   
  
  
  
  7.         groups[key] = [value] 
    8.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #　***种方式 
    2.   
  
  
  
  2. groups = {} 
    3.   
  
  
  
  3. for (key, value) in data: 
    4.   
  
  
  
  4.     groups.setdefault(key, []).append(value)  
    5.   
  
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  
  6. # 第二种方式 
    7.   
  
  
  
  7. from collections import defaultdict 
    8.   
  
  
  
  8. groups = defaultdict(list) 
    9.   
  
  
  
  9. for (key, value) in data: 
    10.   
  
  
  
  10.     groups[key].append(value) 
    11.

10. 字典推导式

在python2.7之前，构建字典对象一般使用下面这种方式，可读性非常差

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. numbers = [1,2,3] 
    2.   
  
  
  
  2. my_dict = dict([(number,number*2) for number in numbers]) 
    3.   
  
  
  
  3. print(my_dict)  # {1: 2, 2: 4, 3: 6} 
    4.

pythonic

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. numbers = [1, 2, 3] 
    2.   
  
  
  
  2. my_dict = {number: number * 2 for number in numbers} 
    3.   
  
  
  
  3. print(my_dict)  # {1: 2, 2: 4, 3: 6} 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. # 还可以指定过滤条件 
    6.   
  
  
  
  6. my_dict = {number: number * 2 for number in numbers if number > 1} 
    7.   
  
  
  
  7. print(my_dict)  # {2: 4, 3: 6} 
    8.

字典推导式是 python2.7 新增的特性，可读性增强了很多，类似的还是列表推导式和集合推导式。

【本文是专栏作者“刘志军”的原创文章，作者微信公众号：Python之禅(VTtalk)】

本文标题：代码这样写不止于优雅(Python版)
URL地址：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news20/112270.html

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