Python高效编程技巧

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初识Python语言，觉得python满足了我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我们这些大学曾经苦逼学了四年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

>>>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

>>>a,b=b,a

>>>print(a)>>>6

>>>ptint(b)>>>5

02 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。

>>> some_list = [1,2,3,4,5]

>>> another_list = [ x +1for 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：

>>># Set Comprehensions

>>> some_list = [1,2,3,4,5,2,5,1,4,8]

>>> even_set = { xforxinsome_listifx %2==}

>>> even_set

set([8,2,4])

>>># Dict Comprehensions

>>> d = { x: x %2==forxinrange(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：

>>> my_set = {1,2,1,2,3,4}

>>> my_set

set([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：

>>> from collections import Counter

>>> c = Counter(hello world)

>>> c

Counter({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：

>>> 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：

forxinrange(1,101):

print"fizz"[x%3*len(fizz)::]+"buzz"[x%5*len(buzz)::]orx

06 if 语句在行内

print"Hello"ifTrueelse"World"

>>> Hello

07 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。

nfc = ["Packers","49ers"]

afc = ["Ravens","Patriots"]

print nfc + afc

>>> [Packers,49ers,Ravens,Patriots]

print str(1) +" world"

>>>1world

print`1`+" world"

>>>1world

print1,"world"

>>>1world

print nfc,1

>>> [Packers,49ers]1

08 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

x =2

if3> x >1:

print x

>>>2

if1:

print x

>>>2

09 同时迭代两个列表

nfc = ["Packers","49ers"]

afc = ["Ravens","Patriots"]

forteama, teambinzip(nfc, afc):

print teama +" vs. "+ teamb

>>> Packers vs. Ravens

>>>49ers vs. Patriots

10 带索引的列表迭代

teams = ["Packers","49ers","Ravens","Patriots"]

forindex, teaminenumerate(teams):

print index, team

>>>Packers

>>>149ers

>>>2Ravens

>>>3Patriots

11 列表推导式

已知一个列表，我们可以刷选出偶数列表方法：

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = []

for number in numbers:

if number%2 == 0:

even.append(number)

转变成如下：

numbers= [1,2,3,4,5,6]

even= [number for number in numbers if number%2==]

12 字典推导

和列表推导类似，字典可以做同样的工作：

teams = ["Packers","49ers","Ravens","Patriots"]

print

>>>{49ers:1,Ravens:2,Patriots:3,Packers:}