Pythonic風格代碼的好處有哪些

本篇內容主要講解“Pythonic風格代碼的好處有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Pythonic風格代碼的好處有哪些”吧!

在Java里這樣的：

for index in (index; index < items.length ; index++)  {   item = items[index];  ... now do something  }

嘗試用python來寫循環，則非常簡潔易懂：

for item in items:   item.perform_action()

想要更加pythonic，用生成器表達式來寫循環：

(item.some_attribute for item in items)

這樣的寫法其實已經接近自然語言，一眼能看出代碼意思。

如果你在Python IDE中輸入import python，則會看到下面一首詩：

美勝于丑，簡勝于繁，這就是Python哲學。

有一本書《effctive python》里面講到蠻多pythonic的寫法，下面列出一些常見的代碼。

1、用列表推導式來取代map、filter

map、filter需要編寫額外的lambda函數，用起來比較復雜，而且效率也不高。

列表推導式則非常簡潔，通過循環創建列表。

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

2、用生成器表達式來代替數據量較大的列表推導

列表推導式雖然簡潔，但是不適合大數據量的生成，因為可能會把內存占滿。這時就要用到生成器表達式，它返回生成器，基本不占用內存。

# 任務:對十億條數據進行求平方根操作  # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假裝這里有十億個數字 result = [x**0.5 for x in a]  # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假裝這里有十億個數字 result = (x**0.5 for x in a)

3、盡量使用enumerate

enumerate可以把迭代器包裝成生成器，每次遍歷時，會同時列出數據和數據下標。

# 任務:打印列表中每個元素的索引  # 非pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i in range(len(a)):     print(a[i],':',i)  # pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i,j in enumerate(a):     print(i,':',j)

4、使用with方法處理文件

with語句提供一個有效的機制，讓代碼更簡練，同時在異常產生時，清理工作更簡單。

# 任務:讀取一個txt文件  # 非pythonic方法 f = open("some_file.txt") try:   data = f.read()   # 其他文件操作.. finally:   f.close()  # pythonic方法 with open("some_file.txt") as f:   data = f.read()   # 其他文件操作...

5、使用map函數

zip() 函數用于將可迭代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的可迭代對象。

# 任務:對比兩個列表相同索引位置元素的大小，輸出較大值  # 非pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i in range(len(a)):     if a[i] > b[i]:         print(a[i])     else:         print(b[i])  # pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i,j in zip(a,b):     if i > j:         print(i)     else:         print(j)

6、每行只寫一段語句

# 非pythonic方法 print ('one'); print ('two')  if x == 1: print ('one')  # pythonic方法 print ('one'); print ('two')  if x == 1:     print ('one')

7、縮進

續行應該與其包裹元素對齊，要么使用圓括號、方括號和花括號內的隱式行連接來垂直對齊，要么使用掛行縮進對齊3。

當使用掛行縮進時，應該考慮到第一行不應該有參數，以及使用縮進以區分自己是續行。

# 非pythonic方法 # 沒有使用垂直對齊時，禁止把參數放在第一行 foo = long_function_name(var_one, var_two,     var_three, var_four)  # 當縮進沒有與其他行區分時，要增加縮進 def long_function_name(     var_one, var_two, var_three,     var_four):     print(var_one)  # pythonic方法 # 與左括號對齊 foo = long_function_name(var_one, var_two,                          var_three, var_four)  # 用更多的縮進來與其他行區分 def long_function_name(         var_one, var_two, var_three,         var_four):     print(var_one)  # 掛行縮進應該再換一行 foo = long_function_name(     var_one, var_two,     var_three, var_four)

8、 import 導入要分行

# 非pythonic方法 import sys, os  # pythonic方法 import os import sys from subprocess import Popen, PIPE

9、交換兩個變量的值

# 非pythonic方法 a = 'hello' b = 'world' temp = a a = b b = temp print(a, b)   # pythonic方法 a = 'hello' b = 'world' a, b = b, a print(a, b)

10、使用join方法拼接字符串

# 非pythonic方法 a = ['w','o','r','l','d'] b = '' for i in a:     b+=i print(b)   # pythonic方法 a = ['w','o','r','l','d'] b = ''.join(a) print(b)

11、判斷一個值是否為True、空列表、None

# 非pythonic方法 if x == True:     pass if len(y) == 0:     pass if z == None:     pass   # pythonic方法 if x:     pass if not y:     pass if z is None:     pass

12、pythonic風格函數

• 命名合理

• 具有單一功能

• 包含文檔注釋

• 返回一個值

• 函數和類應該用兩個空行隔開

• 盡量使用內置函數

到此，相信大家對“Pythonic風格代碼的好處有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！