如何写出优雅的Python代码？

有时候你会看到很Cool的Python代码，你惊讶于它的简洁，它的优雅，你不由自主地赞叹：竟然还能这样写。其实，这些优雅的代码都要归功于Python的特性，只要你能掌握这些Pythonic的技巧，你一样可以写出像诗一样的Python代码。

1.导入模块

你是不是经常对调用模块时输入一长串模块索引感到头疼？说实在的，数量少的时候或许还可以勉强忍受，一旦程序规模上去了，这也是一项不容小觑的工程。

#Bad

import urllib.request

url = r'http://www.landsblog.com'

req = urllib.request.Request(url)

response = urllib.request.urlopen(req)

#Good

form urllib import request 

url = r'http://www.landsblog.com'

req = request.Request(url)

response = request.urlopen(req)

这样是不是节省了一点时间呢？

但是这样简写可能造成模块名重复的问题，如何解决呢？

from module_a import fun as a_fun

from module_b import fun as b_fun

这样的方法还适用于模块名比较长的模块，笔者印象最深的就是BeautifulSoup模块

from bs4 import BeautifulSoup as BS

html = '''

       <html>

            ......

       </html>

       '''

soup = BS(html)

省时省力。

2.关于 "_" ##

这是一个非常有用的功能，可惜很少人知道。

当你在交互界面敲代码，获得一个临时结果，却没有用变量名去保存它的时候，可以用"_"来获取最近一次临时结果。

>>> 1 + 1

2

>>> _

2

在"_"中存储最后输出的值。这在交互式模式中是非常有用的，当你在过程中没有保存计算结果，或者你想看最后一步执行的输出结果。

3.合并字符串

这是一个老生常谈的问题，当我们需要将数个字符串合并的时候，习惯性的使用"+"作为连接字符串的手段。

然而，由于不可变对象在内存中生成后无法修改，合并后的字符串会重新开辟出一块内存空间来存储。这样像滚雪球一样，将内存快速消耗殆尽。

# Bad

string = ['a','b','c','d','e','f','g','h']

def fun(string):

    all_string = ''

    for i in string:

        all_string += i

    return all_string

# Good

string = ['a','b','c','d','e','f','g,'h']

def fun(string):

    all_string = ''.join(string)

    return all_string

4.强大的zip()

它是Python的内建函数，zip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个包含tuple的list。zip()函数可以在很多场景简化你的代码。

矩阵的行列互换

# Bad

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

re_a = [[row[col] for row in a] for col in range(len(a))]

>>> [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

# Good

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

re_a = list(zip(*a))

>>> [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

交换dict的键值

# Bad

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

def reverse_dict(a):

    new_dict = {}

    for k,v in m.items():

        new_dict[v] = k

    return new_dict

# Good

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

def reverse_dict(a):

    k = a.keys()

    v = a.values()

    new_dict = dict(zip(v, k))

    return new_dict

合并list相邻项

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

list(zip( a[::2], a[1::2] ))

>>> [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

5.变量值交换

# Bad

tmp = a

a = b

b = tmp

#Good

a, b = b, a

6.在循环中获取索引(数组下标)？

a = [8, 23, 45, 12, 78]

for index, value in enumerate(a):

print(index , value)

7.如何在只用一行捕获多个异常？

try:

    pass

except (ExceptionA,ExceptionB,.....) as e:

    pass

8.把列表分割成同样大小的块？

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

list(zip( *[iter(a)]*2 ))

>>> [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

9.如何查找列表中某个元素的下标？

a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

a_i = a.index(a)

>>> 0

10.如何快速反转字符串？

#Bad

a = 'Python is a powerful languange.'

list_a = list(a)

list_a.reverse()

re_a = ''.join(list_a) 

#Good

a = 'Python is a powerful languange.'

re_a = a[::-1]

11.数值比较

x = 2

if 1< x <3:

    print(x)

>>> 2

if 1< x >0:

    print(x)

>>> 2

12.优雅的打开文件

平时在使用类似文件的流对象时，使用完毕后要调用close方法关闭。with…as语句提供了一个非常方便的替代方法：open打开文件后将返回的文件流对象赋值给f，然后在with语句块中使用。with语句块完毕之后，会隐藏地自动关闭文件。

with open('nothing.txt','r') as f:

    f.read()

13.和你的内存说再见

crash = dict(zip(range(10 **0xA), range(10 **0xA))) 

转自：http://www.cnblogs.com/Lands-ljk/p/5746837.html