本篇内容主要讲解“Pythonic风格代码的好处有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Pythonic风格代码的好处有哪些”吧!

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在Java里这样的：

for index in (index; index < items.length ; index++)  {   item = items[index];  ... now do something  }

尝试用python来写循环，则非常简洁易懂：

for item in items:   item.perform_action()

想要更加pythonic，用生成器表达式来写循环：

(item.some_attribute for item in items)

这样的写法其实已经接近自然语言，一眼能看出代码意思。

如果你在Python IDE中输入import python，则会看到下面一首诗：

美胜于丑，简胜于繁，这就是Python哲学。

有一本书《effctive python》里面讲到蛮多pythonic的写法，下面列出一些常见的代码。

1、用列表推导式来取代map、filter

map、filter需要编写额外的lambda函数，用起来比较复杂，而且效率也不高。

列表推导式则非常简洁，通过循环创建列表。

# 任务:找到列表中可以被2整除的数，并作二次方运算。  # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result = map(lambda x: x**2 ,filter(lambda x: x%2==0,a))  # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result = [x**2 for x in a if x%2==0]

2、用生成器表达式来代替数据量较大的列表推导

列表推导式虽然简洁，但是不适合大数据量的生成，因为可能会把内存占满。这时就要用到生成器表达式，它返回生成器，基本不占用内存。

# 任务:对十亿条数据进行求平方根操作  # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假装这里有十亿个数字 result = [x**0.5 for x in a]  # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假装这里有十亿个数字 result = (x**0.5 for x in a)

3、尽量使用enumerate

enumerate可以把迭代器包装成生成器，每次遍历时，会同时列出数据和数据下标。

# 任务:打印列表中每个元素的索引  # 非pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i in range(len(a)):     print(a[i],':',i)  # pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i,j in enumerate(a):     print(i,':',j)

4、使用with方法处理文件

with语句提供一个有效的机制，让代码更简练，同时在异常产生时，清理工作更简单。

# 任务:读取一个txt文件  # 非pythonic方法 f = open("some_file.txt") try:   data = f.read()   # 其他文件操作.. finally:   f.close()  # pythonic方法 with open("some_file.txt") as f:   data = f.read()   # 其他文件操作...

5、使用map函数

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的可迭代对象。

# 任务:对比两个列表相同索引位置元素的大小，输出较大值  # 非pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i in range(len(a)):     if a[i] > b[i]:         print(a[i])     else:         print(b[i])  # pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i,j in zip(a,b):     if i > j:         print(i)     else:         print(j)

6、每行只写一段语句

# 非pythonic方法 print ('one'); print ('two')  if x == 1: print ('one')  # pythonic方法 print ('one'); print ('two')  if x == 1:     print ('one')

7、缩进

续行应该与其包裹元素对齐，要么使用圆括号、方括号和花括号内的隐式行连接来垂直对齐，要么使用挂行缩进对齐3。

当使用挂行缩进时，应该考虑到第一行不应该有参数，以及使用缩进以区分自己是续行。

# 非pythonic方法 # 没有使用垂直对齐时，禁止把参数放在第一行 foo = long_function_name(var_one, var_two,     var_three, var_four)  # 当缩进没有与其他行区分时，要增加缩进 def long_function_name(     var_one, var_two, var_three,     var_four):     print(var_one)  # pythonic方法 # 与左括号对齐 foo = long_function_name(var_one, var_two,                          var_three, var_four)  # 用更多的缩进来与其他行区分 def long_function_name(         var_one, var_two, var_three,         var_four):     print(var_one)  # 挂行缩进应该再换一行 foo = long_function_name(     var_one, var_two,     var_three, var_four)

8、 import 导入要分行

# 非pythonic方法 import sys, os  # pythonic方法 import os import sys from subprocess import Popen, PIPE

9、交换两个变量的值

# 非pythonic方法 a = 'hello' b = 'world' temp = a a = b b = temp print(a, b)   # pythonic方法 a = 'hello' b = 'world' a, b = b, a print(a, b)

10、使用join方法拼接字符串

# 非pythonic方法 a = ['w','o','r','l','d'] b = '' for i in a:     b+=i print(b)   # pythonic方法 a = ['w','o','r','l','d'] b = ''.join(a) print(b)

11、判断一个值是否为True、空列表、None

# 非pythonic方法 if x == True:     pass if len(y) == 0:     pass if z == None:     pass   # pythonic方法 if x:     pass if not y:     pass if z is None:     pass

12、pythonic风格函数

• 命名合理

• 具有单一功能

• 包含文档注释

• 返回一个值

• 函数和类应该用两个空行隔开

• 尽量使用内置函数

到此，相信大家对“Pythonic风格代码的好处有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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