来看几段代码,测测你是 Python 菜鸟还是老鸟

简介: 所谓 pythonic,我觉得包含两方面:一是代码的风格符合 Python 的特点,能合理使用 Python 的“语法糖”;二是代码简洁优美,稳定性高,可读性好,便于维护和修改。所谓“Python 之禅”并不仅限于 Python,很多理念是编程普适的。

零基础python入门教程:python666.cn

大家好,欢迎来到 Crossin的编程教室 !


Python 里有个小彩蛋:


在 Python Shell 里输入 import this



这段话被称作“Python 之禅”(The Zen of Python),它列举了一些 Python 所推崇的理念,比如:


优美胜于丑陋

明确胜于隐晦

简单胜于复杂

可读性很重要

不要忽略错误

面对不确定时,拒绝猜测

现在做好过不做,但盲目动手不如不做

如果你的实现很难说清楚,那是个坏想法;反之亦然


当你学完基础,可以写点代码的时候,可能经常感觉自己的实现很别扭。有经验的程序员会一眼看出你的代码出自一个初学者之手。这就是我们经常说的,代码不够 pythonic


所谓 pythonic,我觉得包含两方面:一是代码的风格符合 Python 的特点,能合理使用 Python 的“语法糖”;二是代码简洁优美,稳定性高,可读性好,便于维护和修改。所谓“Python 之禅”并不仅限于 Python,很多理念是编程普适的。


比如来实现对一个列表中元素的遍历访问,我见过很多次有人这么写:


for i in range(len(lst)):
    print(lst[i])


这样的同学很可能是之前有过 C/C++ 或 Java 的经验。这么写功能上没问题,但不够简洁,不够 pythonic。更好的实现方式:


for i in lst:
    print(i)


这种不影响功能,但能简化程序、提高可读性的语法,我们称之为“语法糖”(Syntactic sugar)。Python 中类似的例子还有不少,来举几个:


1、交换两个变量的值,普通写法:


temp = a
a = b
b = temp


pythonic 写法:


a, b = b, a


2、类似的解包(unpacking)用法还可以实现多个返回值的函数。普通写法:


def func(a, b):
    result = [b, a]
    return result
r = func(a, b)
x = r[0]
y = r[1]


pythonic 写法:


def func(a, b):
    return b, a
x, y = func(a, b)


3、读写文件,普通写法:


f = open('filename.txt')
text = f.read()
print(text)
f.close()


pythonic 写法:


with open('filename.txt') as f:
    for line in f:
        print(line)


with 的好处是即使出错,也会帮你关闭文件。


4、拼接字符串,普通写法:


letters = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
s = ''
for l in letters:
    s += l
print(s)


pythonic 写法:


print(''.join(letters))


5、关于前面遍历列表的例子,如果你想带上索引,可以这么写:


for i, elem in enumerate(lst):
    print(i, elem)


遍历字典项:


for key, value in dct.items():
    print(key, value)


6、取出列表中大于 0 的元素,生成新列表。普通写法:


new_lst = []
for i in lst:
    if i > 0:
        new_lst.append(i)


pythonic 写法:


new_lst = [i for i in lst if i > 0]


这个被称为“列表解析式”(List comprehension,中文翻译说法有很多),可以说是非常 pythonic 的一个用法了。


更进一步,如果数据量很大,而你对新列表仅仅是遍历操作,并不需要一个列表对象,可以采用生成器


new_lst = (i for i in lst if i > 0)
for i in new_lst:
    print(i)


这样会更节省资源,提升执行效率。


7、判断一个值是否为True、是否为空列表、是否是None,普通写法:


if x == True:
    pass
if len(y) == 0:
    pass
if z == None:
    pass


pythonic 写法:


if x:
    pass
if not y:
    pass
if z is None:
    pass


8、根据键名获取字典中对应的值,普通写法:


value = dct[key]


这样的问题在于,如果 key 不存在,代码就报错跳出。于是你不得不增加更多的判断。


pythonic 写法:


value = dct.get(key, 0)


改用 get 方法,不存在时会得到 None,或者指定的默认值(这里是 0)。


篇幅所限,以上仅仅是一些比较具有代表性的例子。但凡事要有度,过分追求 pythonic 的写法也可能导致代码的可读性下降。比如有人喜欢把很多功能写在一个语句中,这反倒不 pythonic 了。所以,我们需要有一些设计的原则,但又不必拘泥于具体的形式,否则就钻入牛角尖了。


那么对于学习者来说,如何才能写出更 pythonic 的代码呢?说到底还是个经验积累的过程,菜鸟不可能看本书、上个课就一夜变成老鸟,但只要坚持得够久就可以。我这边给几个建议:


  1. 多看。看官方库、优秀项目,学习别人的代码。以及看一些优质的教程和经验分享,比如 Crossin的编程教室
  2. 多搜。当你实现一个小功能后,去网上搜一下,别人是怎么写的,对比下是不是比你自己的更好。举个例子:如何从列表中删除重复元素。你自己可以通过循环实现,但只要搜一下,就会知道 list(set(x)) 这种用法。
  3. 多写。自己还没写几行代码,就先别纠结什么效率什么风格了。最终还是要写上足够量的代码,才会有“悟道”的那一刻。


另外,对于代码本身,Python 有一套书写规范,叫做 PEP8。里面约定了很多细节,比如哪里该空格、注释怎么写、什么地方该换行、如何命名等等。网上搜一下就能找到,还有中文版,务必找时间看一看。


最后,留2个小作业:


  1. 判断一个列表 A 是否为另一个列表 B 的“子集”,也就是列表 A 中的元素是否都在列表 B 中。
  2. 计算 1 加到 100 的和


试试看能不能写出你认为 pythonic 的代码,欢迎在留言中分享。


感谢转发点赞的各位~


_往期文章推荐_


给未来的程序猿

相关文章
|
2天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
5天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
2天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
7 1
|
7天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。
|
2天前
|
存储 缓存 监控
掌握Python装饰器:提升代码复用性与可读性的利器
在本文中,我们将深入探讨Python装饰器的概念、工作原理以及如何有效地应用它们来增强代码的可读性和复用性。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来修改或扩展函数的行为,而无需直接修改原始函数代码。通过实际示例和应用场景分析,本文旨在帮助读者理解装饰器的实用性,并鼓励在日常编程实践中灵活运用这一强大特性。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
11 2
|
7天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
20 4
|
2天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
4天前
|
设计模式 算法 搜索推荐
Python编程中的设计模式:优雅解决复杂问题的钥匙####
本文将探讨Python编程中几种核心设计模式的应用实例与优势,不涉及具体代码示例,而是聚焦于每种模式背后的设计理念、适用场景及其如何促进代码的可维护性和扩展性。通过理解这些设计模式,开发者可以更加高效地构建软件系统,实现代码复用,提升项目质量。 ####