前言：
初识Python语言，觉得python满足了你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那些曾经苦逼学了四年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
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>>>a=3>>>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
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>>>a,b=b,a>>>print(a)>>>6>>>ptint(b)>>>5 |
02 字典推导和集合推导
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。
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>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]>>> another_list[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：
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>>> # Set Comprehensions>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }>>> even_setset([8, 2, 4])>>> # Dict Comprehensions>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }>>> d{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：
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>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}>>> my_setset([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：
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>>> from collections import Counter>>> c = Counter( hello world )>>> cCounter({ l : 3, o : 2, : 1, e : 1, d : 1, h : 1, r : 1, w : 1})>>> c.most_common(2)[( 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：
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>>> import json>>> print(json.dumps(data)) # No indention{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}>>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention{ "status": "OK", "count": 2, "results": [ { "age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true }, { "age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false } ]} |
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：
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：
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for x in range(1,101): print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x06 if 语句在行内print "Hello" if True else "World">>> Hello |
06 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。
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nfc = ["Packers", "49ers"]afc = ["Ravens", "Patriots"]print nfc + afc>>> [ Packers , 49ers , Ravens , Patriots ]print str(1) + " world">>> 1 worldprint `1` + " world">>> 1 worldprint 1, "world">>> 1 worldprint nfc, 1>>> [ Packers , 49ers ] 1 |
07 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
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x = 2if 3 > x > 1: print x>>> 2if 1 < x > 0: print x>>> 2 |
08 同时迭代两个列表
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nfc = ["Packers", "49ers"]afc = ["Ravens", "Patriots"]for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb>>> Packers vs. Ravens>>> 49ers vs. Patriots |
09 带索引的列表迭代
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teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]for index, team in enumerate(teams): print index, team>>> 0 Packers>>> 1 49ers>>> 2 Ravens>>> 3 Patriots |
到此这篇关于9个提高 Python 编程的小技巧的文章就介绍到这了,更多相关Python 技巧内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
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