前言

在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:

1)使用enumerate()而不是range(len())进行迭代

2)使用列表comprehension代替原始的for循环

3)使用内置的Sort()方法对复杂的迭代进行排序

4)用集合存储唯一的值

5)使用generators节省内存

6)用.get()和.setdefault()在字典中定义默认值

7)用collections.Counter计数hashable对象

8)用f- string格式化字符串(Python 3.6+)

9)用.join()连接字符串

10)用双星号语法合并字典** (Python 3.5+)

11)用if x in list简化if语句，而不是单独检查每一项

1)使用enumerate()而不是range(len())进行迭代

如果我们需要遍历一个列表，并且需要跟踪索引和当前项，大多数人会使用range(len())语法。在本例中，我们希望遍历一个列表，检查当前项是否为负，并在本例中将列表中的值设置为0。虽然range(len())语法可以工作，但使用内置的枚举函数更好。这将以元组的形式返回当前索引和当前项。因此，我们可以直接检查这里的值，也可以访问带有索引的项。

squares = []for i in range(10):    squares.append(i*i)

2)使用list comprehension代替原始的for循环

假设我们想要创建一个具有特定值的列表，在本例中是一个包含0到9之间所有平方数的列表。冗长乏味的方法是创建一个空列表，然后使用for循环，进行计算，并将其附加到列表中:

data = (3, 5, 1, 10, 9)sorted_data = sorted(data, reverse=True) # [10, 9, 5, 3, 1]

一种更简单的方法是list comprehension。这里我们只需要一行来实现同样的事情:

data = [{"name": "Max", "age": 6},         {"name": "Lisa", "age": 20},         {"name": "Ben", "age": 9}        ]sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x["age"])

list comprehension能力非常强大，甚至包括if语句。注意，list comprehension的用法有一点争议。它不应该被过度使用，尤其是当它损害了代码的可读性时。但我个人认为这种语法是清晰和简洁的。

3)使用内置的Sort()方法对复杂的迭代进行排序

如果我们需要对一些可迭代的对象，例如列表、元组或字典进行排序，我们不需要自己实现排序算法。我们可以简单地使用内置的排序函数。这将自动按升序对数字进行排序，并返回一个新的列表。如果我们想让结果按降序排列，我们可以使用参数reverse=True。正如我所说的，这适用于任何可迭代的对象，所以这里我们还可以使用元组。但是请注意，结果是一个列表!

# list comprehensionmy_list = [i for i in range(10000)]print(sum(my_list)) # 49995000# generator comprehensionmy_gen = (i for i in range(10000))print(sum(my_gen)) # 49995000

现在假设我们有一个复杂的迭代器。这里是一个列表，列表里面有字典，我们想要根据字典中的年龄对列表进行排序。为此，我们还可以使用排序函数，然后传入应该用于排序的关键参数。键必须是一个函数，所以这里我们可以使用lambda和返回年龄的单行函数。

data = [{"name": "Max", "age": 6},         {"name": "Lisa", "age": 20},         {"name": "Ben", "age": 9}        ]sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x["age"])

4)用集合存储唯一的值

如果我们有一个有多个值的列表，并且只需要唯一的值，一个很好的技巧是将我们的列表转换为集合。集合是一种无序的集合数据类型，没有重复的元素，所以在这种情况下，它删除了所有重复的元素。

name = "Alex"my_string = f"Hello {name}"print(my_string) # Hello Alexi = 10print(f"{i} squared is {i*i}") # 10 squared is 100

如果我们已经知道我们需要唯一的元素，比如这里的质数，我们可以马上用花括号创建一个集合。这允许Python进行一些内部优化，并且它还有一些方便的方法来计算两个集合之间的交集和差异。

5)generator节省内存

在技巧2中，我向你展示了list comprehension。但是列表并不总是最好的选择。假设我们有一个非常大的列表有10000项我们想计算所有项的和。当然，我们可以使用列表来实现这一点，但是我们可能会遇到内存问题。这是一个我们可以使用生成器的完美例子。与list comprehension类似，我们可以使用生成器理解，它具有相同的语法，但使用圆括号而不是方括号。生成器懒洋洋地计算我们的元素，即。，它一次只生成一个条目，并且只在被请求时生成。如果我们计算这个生成器的和，我们看到我们得到了相同的正确结果。

from collections import Countermy_list = [10, 10, 10, 5, 5, 2, 9, 9, 9, 9, 9, 9]counter = Counter(my_list)print(counter) # Counter({9: 6, 10: 3, 5: 2, 2: 1})print(counter[10]) # 3

6)用.get()和.setdefault()在字典中定义默认值

假设我们有一个字典，它有不同的键，比如物品和物品的价格。在代码的某个时候，我们想要获得条目的计数，并且假设这个键也包含在字典中。当我们简单地尝试访问密钥时，它将崩溃我们的代码并引发一个KeyError。所以更好的方法是在字典上使用.get()方法。这也会返回键的值，但是如果键不可用，它不会引发键错误。相反，它返回我们指定的默认值，如果我们没有指定它，则返回None。

my_dict = {'item': 'football', 'price': 10.00}price = my_dict['count'] # KeyError!# better:price = my_dict.get('count', 0) # optional default value

7)用collections.Counter计数hashable对象

如果我们需要计算列表中元素的数量，那么在collections模块中有一个非常方便的工具可以完成此工作。我们只需要从集合中导入计数器，然后用列表作为参数创建计数器对象。如果我们打印这个，那么对于列表中的每一项，我们都可以看到这个项出现的次数，而且它已经排好序了，最常用的项在前面。单独计算会好得多。如果我们想要获得某一项的计数，只需访问该项，它就会返回相应的计数。如果不包含该项，则返回0。

from collections import Countermy_list = [10, 10, 10, 5, 5, 2, 9, 9, 9, 9, 9, 9]counter = Counter(my_list)print(counter) # Counter({9: 6, 10: 3, 5: 2, 2: 1})print(counter[10]) # 3

8)用f-strings格式化字符串(Python 3.6+)

这是自Python 3.6以来的新特性，在我看来是格式化字符串的最佳方式。我们只需要在字符串前面写一个f，然后在字符串里面我们可以使用大括号来访问变量。与旧的格式化规则相比，这更简单、更简洁，也更快。此外，我们可以在大括号中编写在运行时计算的表达式。举个例子，我们想要输出变量i的平方，我们可以简单地把这个操作写在f字符串中。

d1 = {'name': 'Alex', 'age': 25}d2 = {'name': 'Alex', 'city': 'New York'}merged_dict = {**d1, **d2}print(merged_dict) # {'name': 'Alex', 'age': 25, 'city': 'New York'}

假设我们有一个包含不同字符串的列表，我们想将所有元素组合成一个字符串，每个单词之间用空格分隔。坏的方法是这样做:

list_of_strings = ["Hello", "my", "friend"]# BAD:my_string = ""for i in list_of_strings:    my_string += i + " " 

我们定义了一个空字符串，然后遍历该列表，然后将单词和空格追加到该字符串。你应该知道，字符串是不可变的元素，所以这里我们每次都要创建新的字符串。对于大型列表，此代码可能非常慢，所以您应该立即忘记这种方法!更好、更快、也更简洁的是.join()方法:

.join() method:# GOOD:list_of_strings = ["Hello", "my", "friend"]my_string = " ".join(list_of_strings)

10)用双星号语法合并字典** (Python 3.5+)

这种语法是自Python 3.5以来的新语法。如果我们有两个字典并且想要合并它们，我们可以为两个字典使用花括号和双星号。这里字典1有名字和年龄，字典2也有名字和城市。在与这个简洁的语法合并之后，我们最终的字典中有所有3个键。

d1 = {'name': 'Alex', 'age': 25}d2 = {'name': 'Alex', 'city': 'New York'}merged_dict = {**d1, **d2}print(merged_dict) # {'name': 'Alex', 'age': 25, 'city': 'New York'}

11)用if x in list简化if语句，而不是单独检查每一项

假设我们有一个主色为红色、绿色和蓝色的列表。在代码的某个地方，我们有一个包含一些颜色的新变量，这里是c =红色。然后我们要检查这个颜色是否来自我们的主色。我们当然可以像这样检查列表中的每一项:

colors = ["red", "green", "blue"]c = "red"# cumbersome and error-proneif c == "red" or c == "green" or c == "blue":    print("is main color")

但这可能会变得很麻烦，我们很容易出错，例如，如果我们这里有一个错误的红色。更简单也更好的方法是使用语法if x in list:

colors = ["red", "green", "blue"]c = "red"# better:if c in colors:    print("is main color")

英文原文链接：