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。

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：

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

尝试用python来写循环，则非常简洁易懂：

for item in items: 
  item.perform_action() 

想要更加pythonic，用生成器表达式来写循环：

(item.some_attribute for item in items) 

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。

# 任务:找到列表中可以被2整除的数，并作二次方运算。 
 
# 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。

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

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。

# 任务:打印列表中每个元素的索引 
 
# 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。

# 任务:读取一个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。

# 任务:对比两个列表相同索引位置元素的大小，输出较大值 
 
# 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、每行只写一段语句

# 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、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。

# 非pythonic方法 
# 没有使用垂直对齐时，禁止把参数放在第一行 
foo = long_function_name(var_one, var_two, 
    var_three, var_four) 
 
# 当缩进没有与其他行区分时，要增加缩进 
def long_function_name( 
    var_one, var_two, var_three, 
    var_four): 
    print(var_one) 
 
# pythonic方法 
# 与左括号对齐 
foo = long_function_name(var_one, var_two, 
                         var_three, var_four) 
 
# 用更多的缩进来与其他行区分 
def long_function_name( 
        var_one, var_two, var_three, 
        var_four): 
    print(var_one) 
 
# 挂行缩进应该再换一行 
foo = long_function_name( 
    var_one, var_two, 
    var_three, var_four) 

8、 import 导入要分行

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

9、交换两个变量的值

# 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、判断一个值是否为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：

本文转载自网络，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3ODYwNDkzOQ==&mid=2659063881&idx=1&sn=9b3fd5ce76c16380462df2edad2e5643&chksm=84ca87adb3bd0ebbee45cda9dadcda5f962de94b149890c4ae9cde70fac3ad62086d85d095bd&mpshare=1&
本站部分内容转载于网络，版权归原作者所有，转载之目的在于传播更多优秀技术内容，如有侵权请联系QQ/微信：153890879删除，谢谢！