Pythonic風格代碼有什么好處？附12個代碼實例

作者：朱衛軍 2021-02-19 23:55:15

pythonic是開發者們在寫python代碼過程中總結的編程習慣，崇尚優雅、明確、簡單。就好比中文筆畫，有先后順序，最符合文字書寫的習慣。

因為是習慣，不是江湖規則，所以你大可不必遵守pythonic，但如果你想成為python高手，最好是養成這個習慣。

對比其他語言我們能直觀看出pythonic風格的特點，比如寫一個簡單循環。

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