Python编码的最佳实践总结
工作中很多开发者都在用Python，但往往很少有人关注它的性能和惯用法，一般都是现学现用，毕竟Python与C语言等老牌语言相比诞生时间不长，不是开发者在学校学习的主要语言。不过既然我们已经使用Python进行从大数据研究到量化策略编写的各种各样的工作，我们为什么不做得更好呢？
Python Zen中有这样一句：“There should be one-- and preferably only one --obvious way
to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.”大意就是Python鼓励使用一种最优的方法去完成一件事，这也是和Ruby等的一个差异。所以一种好的Python编写习惯个人认为很重要，本文就重点从性能角度出发对python的一些惯用法做一个简单总结，希望对开发者有所帮助。
提到性能，最容易想到的是降低复杂度，一般可以通过测量代码回路复杂度（cyclomatic complexitly）和Landau符号（大O）来分析, 比如dict查找是O(1)，而列表的查找却是O(n)，显然数据的存储方式选择会直接影响算法的复杂度。
一、数据结构的选择:
1. 在列表中查找：
对于已经排序的列表考虑用bisect模块来实现查找元素，该模块将使用二分查找实现
而快速插入一个元素可以用:
bisect.insort(list, element)
这样就插入元素并且不需要再次调用 sort() 来保序，要知道对于长list代价很高.
2. set代替列表：
比如要对一个list进行去重，最容易想到的实现：
显然上面的实现的复杂度是O(n2)，若改成：
seq = ['a', 'a', 'b']
res = set(seq)
复杂度马上降为O(n)，当然这里假定set可以满足后续使用。
另外，set的union，intersection，difference等操作要比列表的迭代快的多，因此如果涉及到求列表交集，并集或者差集等问题可以转换为set来进行，平时使用的时候多注意下，特别当列表比较大的时候，性能的影响就更大。
3. 使用python的collections模块替代内建容器类型：
collections有三种类型：
deque：增强功能的类似list类型
defaultdict：类似dict类型
namedtuple：类似tuple类型
列表是基于数组实现的，而deque是基于双链表的，所以后者在中间or前面插入元素，或者删除元素都会快很多。
defaultdict为新的键值添加了一个默认的工厂，可以避免编写一个额外的测试来初始化映射条目，比dict.setdefault更高效，引用python文档的一个例子：
#使用profile stats工具进行性能分析
>>> from pbp.scripts.profiler import profile, stats
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3),
... ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> @profile('defaultdict')
... def faster():
... d = defaultdict(list)
... for k, v in s:
... d[k].append(v)
...
>>> @profile('dict')
... def slower():
... d = {}
... for k, v in s:
... d.setdefault(k, []).append(v)
...
>>> slower(); faster()
Optimization: Solutions
[ 306 ]
>>> stats['dict']
{'stones': 16.587882671716077, 'memory': 396,
'time': 0.35166311264038086}
>>> stats['defaultdict']
{'stones': 6.5733464259021686, 'memory': 552,
'time': 0.13935494422912598}
可见性能提升了快3倍。defaultdict用一个list工厂作为参数，同样可用于内建类型，比如long等。
除了实现的算法、架构之外，Python提倡简单、优雅的编码风格。所以正确的语法实践又很有必要，这样才会写出优雅易于阅读的代码。
二、语法最佳实践：
1.字符串操作：优于Python字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串，因此这种持续的 copy会在一定程度上影响Python的性能：
(1)用join代替 '+' 操作符，后者有copy开销；
(2)同时当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候，选择内置函数。如str.isalpha()，str.isdigit()，str.startswith(('x','yz'))，str.endswith(('x', 'yz'))；
(3)字符格式化操作优于直接串联读取：
str = "%s%s%s%s" % (a, b, c, d) # efficient
str = "" + a + b + c + d + "" # slow
2. 善用list comprehension(列表解析) & generator（生成器） & decorators（装饰器），熟悉itertools等模块：
(1) 列表解析，很多开发者觉得是Python2中最让人印象深刻的特性，举例1：
举例2：
列表解析就是这么优雅简单。
(2) 生成器表达式在Python2.2引入，它使用'lazy evaluation'思想，因此在使用内存上更有效。引用Python核心编程中计算文件中最长的行的例子：
这种实现简洁而且不需要把文件的所有行读入内存。
(3)
Python在2.4引入装饰器，又是一个让人兴奋的特性，简单来说它使得函数和方法封装（接收一个函数并返回增强版本的函数）更容易阅读、理解。'@'符号是装饰器语法，你可以装饰一个函数，记住调用结果供后续使用，这种技术被称为memoization的，下面是用装饰器完成一个cache功能：
运行结果：
6
we got a winner
6
4
4
装饰器在很多场景用到，比如参数检查、锁同步、单元测试框架等，有兴趣的开发者可以自己进一步学习。
三、 编码小技巧：
在Python3之前版本使用xrange代替range，因为range()直接返回完整的元素列表而xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素，开销小。（在Python3中xrange不再存在，里面range提供一个可以
遍历任意长度的范围的iterator）
if done is not None比语句if done != None更快;
尽量使用"in"操作符，简洁而快速:
for i in seq:
print i
'x < y < z'代替'x < y and y < z'；
while 1要比while True更快, 因为前者是单步运算，后者还需要计算；
尽量使用build-in的函数，因为这些函数往往很高效，比如add(a,b)要优于a+b;
在耗时较多的循环中，可以把函数的调用改为内联的方式，内循环应该保持简洁。
使用多重赋值来swap元素：
x, y = y, x # elegant and efficient
而不是：
temp = x
x = y
y = temp
三元操作符（python2.5后）：V1 if X else V2，避免使用(X and V1) or V2，因为后者当V1=""时，就会有问题。
Python之switch case实现：因为switch case语法完全可用if else代替，所以Python就没 有switch case语法，但是我们可以用dictionary或lamda实现：
dictionary实现：
lambda实现：
用try…catch来实现带Default的情况，个人推荐使用dict的实现方法。
这里只总结了一部分python的实践方法，希望这些建议可以帮助到每一位使用Python的开发者，不仅能优化性能，还能高效解决问题，让自己写的代码更加易于维护，更加Pythonic！
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