pythonic是開發(fā)者們在寫python代碼過程中總結(jié)的編程習慣，崇尚優(yōu)雅、明確、簡單。就好比中文筆畫，有先后順序，最符合文字書寫的習慣。

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因為是習慣，不是江湖規(guī)則，所以你大可不必遵守pythonic，但如果你想成為python高手，最好是養(yǎng)成這個習慣。

對比其他語言我們能直觀看出pythonic風格的特點，比如寫一個簡單循環(huán)。

在Java里這樣的：

 
 
 
 

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

嘗試用python來寫循環(huán)，則非常簡潔易懂：

 
 
 
 

  
  
  
  
for item in items: 
  
  
  
  
  item.perform_action() 
 
 
 
 

想要更加pythonic，用生成器表達式來寫循環(huán)：

 
 
 
 

  
  
  
  
(item.some_attribute for item in items) 
 
 
 
 

這樣的寫法其實已經(jīng)接近自然語言，一眼能看出代碼意思。

如果你在Python IDE中輸入import python，則會看到下面一首詩：

美勝于丑，簡勝于繁，這就是Python哲學。

有一本書《effctive python》里面講到蠻多pythonic的寫法，下面列出一些常見的代碼。

1、用列表推導式來取代map、filter

map、filter需要編寫額外的lambda函數(shù)，用起來比較復雜，而且效率也不高。

列表推導式則非常簡潔，通過循環(huán)創(chuàng)建列表。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 任務:找到列表中可以被2整除的數(shù)，并作二次方運算。 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 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、用生成器表達式來代替數(shù)據(jù)量較大的列表推導

列表推導式雖然簡潔，但是不適合大數(shù)據(jù)量的生成，因為可能會把內(nèi)存占滿。這時就要用到生成器表達式，它返回生成器，基本不占用內(nèi)存。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 任務:對十億條數(shù)據(jù)進行求平方根操作 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 非pythonic方法 
  
  
  
  
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假裝這里有十億個數(shù)字 
  
  
  
  
result = [x**0.5 for x in a] 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# pythonic方法 
  
  
  
  
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假裝這里有十億個數(shù)字 
  
  
  
  
result = (x**0.5 for x in a) 
 
 
 
 

3、盡量使用enumerate

enumerate可以把迭代器包裝成生成器，每次遍歷時，會同時列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 任務:打印列表中每個元素的索引 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 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方法處理文件

with語句提供一個有效的機制，讓代碼更簡練，同時在異常產(chǎn)生時，清理工作更簡單。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 任務:讀取一個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函數(shù)

zip() 函數(shù)用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的可迭代對象。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 任務:對比兩個列表相同索引位置元素的大小，輸出較大值 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 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、每行只寫一段語句

 
 
 
 

  
  
  
  
# 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、縮進

續(xù)行應該與其包裹元素對齊，要么使用圓括號、方括號和花括號內(nèi)的隱式行連接來垂直對齊，要么使用掛行縮進對齊3。

當使用掛行縮進時，應該考慮到第一行不應該有參數(shù)，以及使用縮進以區(qū)分自己是續(xù)行。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 非pythonic方法 
  
  
  
  
# 沒有使用垂直對齊時，禁止把參數(shù)放在第一行 
  
  
  
  
foo = long_function_name(var_one, var_two, 
  
  
  
  
    var_three, var_four) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 當縮進沒有與其他行區(qū)分時，要增加縮進 
  
  
  
  
def long_function_name( 
  
  
  
  
    var_one, var_two, var_three, 
  
  
  
  
    var_four): 
  
  
  
  
    print(var_one) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# pythonic方法 
  
  
  
  
# 與左括號對齊 
  
  
  
  
foo = long_function_name(var_one, var_two, 
  
  
  
  
                         var_three, var_four) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 用更多的縮進來與其他行區(qū)分 
  
  
  
  
def long_function_name( 
  
  
  
  
        var_one, var_two, var_three, 
  
  
  
  
        var_four): 
  
  
  
  
    print(var_one) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
# 掛行縮進應該再換一行 
  
  
  
  
foo = long_function_name( 
  
  
  
  
    var_one, var_two, 
  
  
  
  
    var_three, var_four) 
 
 
 
 

8、 import 導入要分行

 
 
 
 

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

9、交換兩個變量的值

 
 
 
 

  
  
  
  
# 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、判斷一個值是否為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風格函數(shù)

• 命名合理
• 具有單一功能
• 包含文檔注釋
• 返回一個值
• 函數(shù)和類應該用兩個空行隔開
• 盡量使用內(nèi)置函數(shù)

補充

最后說下PEP8規(guī)范，PEP8是Python的編碼規(guī)范，其目的在于提高代碼的可讀性。

寫python代碼時，在保證準確的前提下，要盡可能遵守PEP8。

PEP8含義：

常見規(guī)則：

文章名稱：Pythonic風格代碼有什么好處？附12個代碼實例
本文來源：http://uogjgqi.cn/article/ccooijp.html