python 语法糖
兵器谱
if
python没有三目运算符，我挺苦恼的，比如把两个整数较大的那个复制给一个变量，有三目运算符的语言会这样写：
a = 1b = 2c = a > b ? a : b
后来发现Python的if语句可以写成一行完成上述功能：
c = a if a > b else b
with
我们通常以如下形式操作文件：
try: f = open('/path/to/file', 'r')
print f.read()
finally:
if f:
f.close()
每次这样写太繁琐，来试试with的威力：
with open('/path/to/file', 'r') as f:
print f.read()
代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。
with利用了上下文管理协议，这玩意说起来太复杂，直接上代码。
自定义一个支持上下文管理协议的类, 类中实现enter方法和exit方法。
class MyWith(object):
def __enter__(self):
print "Enter with"
return self # 返回对象给as后的变量
def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
#关闭资源等
if exc_traceback is None: print "Exited without Exception"
return True
else: print "Exited with Exception"
return Falsedef test_with():
with MyWith() as my_with: print "running my_with"
print "------分割线-----"
with MyWith() as my_with: print "running before Exception"
raise Exception print "running after Exception"if __name__ == '__main__':
test_with()
输出：
Enter withrunning my_withExited without Exception------分割线-----Enter withrunning before ExceptionExited with Exception
map
大多数的for循环可以用map来代替，用法是：map(func,seq)，对seq中的每个元素进行操作，具体什么操作在func里定义。
我们以前是这么写for循环的：
array = [1, 2, 3]
square_array = []for i in array:
square_array.append(i ** 2)
改用map：
array = [1, 2, 3]
square_array = map(lambda i: i ** 2, array)
map的第一个参数是lambda表达式，冒号前面的i作为形参，来自于array中的元素，冒号后面就是要返回的值。
当然你也可以使用列表推导式来代替：
array = [1, 2, 3]
square_array = [i ** 2 for i in array]
filter
用法与map类似：filter(func,seq)，对seq中的元素进行过滤，返回符合条件的那些元素。
比如返回array = [1, 2, 3, 4]中的所有奇数：
print filter(lambda i: i % 2, array)
这里是对2取余，返回结果为True的元素。那么什么情况下结果为True？Python里面不为0，None或者null都是True。所以结果就是，偶数是False，奇数是True，返回所有奇数。
列表推导式方案：
print [i for i in array if i % 2 != 0]
reduce
用法：reduce(func,seq)，对seq中的每个元素进行func操作，最后汇总返回一个值。
第三个参数0是count的初始值。
求array = [1, 2, 3]所有元素的和：
print reduce(lambda x, y: x + y, array)
reduce会先将array里面的头两个数分别作为x和y，求它们的和，然后把它的结果和第三个相加，再把结果和第四个相加，直到最后一个元素。
求array = [1, 2, 3]中的最大值：
print reduce(lambda x, y: x if x > y else y, array)
求strings = ["abc", "abcd", "def"]中"abc"出现的总次数：
print reduce(lambda count, str: count + str.count("abc"), strings, 0)
eval
执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
print eval("1 + 1")
>> 2
再来个复杂点的：
def init():
return 1def func(num):
return 2action = {"num": init, "func": func}
expression = 'func(num)'print eval(expression, action)
>> 2
看不懂就算了，这玩意写起来很飘逸，但是杀敌一千，自损八百。
装饰器
设计模式的中的装饰器模式还记得吧，可以动态扩展一个类的功能，但是又不会修改这个类的源码，Java IO包大量采用了装饰器模式，我们来看看Python是怎么玩的。
举个简单的例子吧，在一个函数执行前打日志：
def log(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('call %s()' % func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper@logdef func():
print 'do something'func()
输出：
call func()do something
生成器
yield是Python核心关键字，不懂生成器，基本上就是把Python当加强版的Shell在用。
迭代是在程序开发中常用的操作，对一个列表进行遍历。可是如果列表数据过多，比如有上亿条，就会遇到问题，因为内存空间有限。生成器应运而生，举个斐波那契数列的例子：
def fib(n):
a = b = 1
for i in range(n): yield a
a, b = b, a + bfor i in fib(10): print i,
输出：
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
配合send、next函数，生成器可以实现协程的功能：
def func():
while True:
n = yield
print n
gen = func()print gen.next()
gen.send(2)
gen.send(3)
输出：
None23
调用next函数后，代码执行到yield，因为后面没有任何值，所以打印出来的结果是None，此时代码hold住，让出CPU。调用send(2)后代码恢复执行，将2赋给n然后打印，yield自带next函数功能，代码继续执行到yield，周而复始。通过生成器在单线程的情况下实现了任务调度。
for/else
我们经常使用for循环来查找元素，有两个场景会使循环停下来：
元素被找到，触发break。
循环结束。
但是我们并不知道是哪个原因导致循环结束，通常是设置一个标记，元素被找到，改变标记的值。for/else可以很优雅地解决这个问题：
for i in range(10):if i > 10: print ielse: print("can't find result")
你的想法再精彩，那是想法的价值
而你的价值，永远体现在行动之中
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