18个Python高效技巧！终于摆脱大学苦逼学习的C++

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==0}>>> even_setset([8,2,4])>>> # Dict Comprehensions>>> d = { x: x %2==0forxinrange(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_setset([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')>>> cCounter({'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">>>1worldprint`1`+" world">>>1worldprint1,"world">>>1worldprint 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 =2if3> x >1: print x>>>2if1< x >0: 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>>>0Packers>>>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 = []fornumberinnumbers:ifnumber%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==0]

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 {key:valueforvalue,keyinenumerate(teams)}>>>{'49ers':1,'Ravens':2,'Patriots':3,'Packers':0}

13 初始化列表的值

items = [0]*3print items>>> [0,0,0]

14 列表转换为字符串

teams= ["Packers","49ers","Ravens","Patriots"]print", ".join(teams)>>>'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'

15 从字典中获取元素

我承认try/except代码并不雅致，不过这里有一种简单方法，尝试在字典中查找key，如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

data = {'user':1,'name':'Max','three':4}try:is_admin = data['admin']except KeyError:is_admin = False

替换成这样

data= {'user':1,'name':'Max','three':4}is_admin= data.get('admin',False)

16 获取列表的子集

有时，你只需要列表中的部分元素，这里是一些获取列表子集的方法。

x = [1,2,3,4,5,6]#前3个print x[:3]>>> [1,2,3]#中间4个print x[1:5]>>> [2,3,4,5]#最后3个print x[3:]>>> [4,5,6]#奇数项print x[::2]>>> [1,3,5]#偶数项print x[1::2]>>> [2,4,6]

除了python内置的数据类型外，在collection模块同样还包括一些特别的用例，在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的实用之处。

fromcollectionsimportCounterprintCounter("hello")>>> Counter({'l':2,'h':1,'e':1,'o':1})

17 迭代工具

和collections库一样，还有一个库叫itertools，对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合，他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式

from itertools import combinationsteams = ["Packers","49ers","Ravens","Patriots"]forgameincombinations(teams,2): print game>>> ('Packers','49ers')>>> ('Packers','Ravens')>>> ('Packers','Patriots')>>> ('49ers','Ravens')>>> ('49ers','Patriots')>>> ('Ravens','Patriots')

18 False == True

比起实用技术来说这是一个很有趣的事，在python中，True和False是全局变量，因此：

False=TrueifFalse:print"Hello"else:print"World">>> Hello

最后小编自己也是一个有着6年工作经验的工程师，关于python编程，自己有做材料的整合，一个完整的python编程学习路线，学习资料和工具。想要这些资料的可以关注小编，加入python学习交流Q群735967233。