Python 這門語言最大的優點之一就是語法簡潔，好的程式碼就像虛擬碼一樣，乾淨、整潔、一目瞭然。但有時候我們寫程式碼，特別是 Python 初學者，往往還是按照其它語言的思維習慣來寫，那樣的寫法不僅執行速度慢，程式碼讀起來也費盡，給人一種拖泥帶水的感覺，過段時間連自己也讀不懂。
《計算機程式的構造和解釋》的作者哈爾·阿伯爾森曾這樣說：“Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.”
要寫出 Pythonic（優雅的、地道的、整潔的）程式碼，還要平時多觀察那些大牛程式碼，Github 上有很多非常優秀的原始碼值得閱讀，比如：requests、flask、tornado，筆者列舉一些常見的 Pythonic 寫法，希望能給你帶來一點啟迪。
1、變數交換
大部分程式語言中交換兩個變數的值時，不得不引入一個臨時變數：
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>>> a = 1 >>> b = 2 >>> tmp = a >>> a = b >>> b = tmp |
pythonic
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>>> a, b = b, a |
2、迴圈遍歷區間元素
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for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]: (print i) # 或者 for i in range(6): (print i) |
pythonic
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for i in xrange(6): (print i) |
xrange 返回的是生成器物件，生成器比列表更加節省記憶體，不過需要注意的是 xrange 是 python2 中的寫法，python3 只有 range 方法，特點和 xrange 是一樣的。
3、帶有索引位置的集合遍歷
遍歷集合時如果需要使用到集合的索引位置時，直接對集合迭代是沒有索引資訊的，普通的方式使用：
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colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for i in range(len(colors)): print (i, '--->', colors[i]) |
pythonic
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for i, color in enumerate(colors): print (i, '--->', color) |
4、字串連線
字串連線時，普通的方式可以用 + 操作
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names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'] s = names[0] for name in names[1:]: s += ', ' + name print (s) |
pythonic
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print (', '.join(names)) |
join 是一種更加高效的字串連線方式，使用 + 操作時，每執行一次+操作就會導致在記憶體中生成一個新的字串物件，遍歷8次有8個字串生成，造成無謂的記憶體浪費。而用 join 方法整個過程只會產生一個字串物件。
5、開啟/關閉檔案
執行檔案操作時，最後一定不能忘記的操作是關閉檔案，即使報錯了也要 close。普通的方式是在 finnally 塊中顯示的呼叫 close 方法。
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f = open('data.txt') try: data = f.read() finally: f.close() |
pythonic
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with open('data.txt') as f: data = f.read() |
使用 with 語句，系統會在執行完檔案操作後自動關閉檔案物件。
6、列表推導式
能夠用一行程式碼簡明扼要地解決問題時，絕不要用兩行，比如
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result = [] for i in range(10): s = i*2 result.append(s) |
pythonic
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[i*2 for i in xrange(10)] |
與之類似的還有生成器表示式、字典推導式，都是很 pythonic 的寫法。
7、善用裝飾器
裝飾器可以把與業務邏輯無關的程式碼抽離出來，讓程式碼保持乾淨清爽，而且裝飾器還能被多個地方重複利用。比如一個爬蟲網頁的函式，如果該 URL 曾經被爬過就直接從快取中獲取，否則爬下來之後加入到快取，防止後續重複爬取。
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def web_lookup(url, saved={}): if url in saved: return saved[url] page = urllib.urlopen(url).read() saved[url] = page return page |
pythonic
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import urllib #py2 #import urllib.request as urllib # py3 def cache(func): saved = {} def wrapper(url): if url in saved: return saved[url] else: page = func(url) saved[url] = page return page return wrapper <a href="http://www.jobbole.com/members/jjq153287083">@cache</a> def web_lookup(url): return urllib.urlopen(url).read() |
用裝飾器寫程式碼表面上感覺程式碼量更多，但是它把快取相關的邏輯抽離出來了，可以給更多的函式呼叫，這樣總的程式碼量就會少很多，而且業務方法看起來簡潔了。
8、合理使用列表
列表物件（list）是一個查詢效率高於更新操作的資料結構，比如刪除一個元素和插入一個元素時執行效率就非常低，因為還要對剩下的元素進行移動
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names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'] names.pop(0) names.insert(0, 'mark') |
pythonic
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from collections import deque names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']) names.popleft() names.appendleft('mark') |
deque 是一個雙向佇列的資料結構，刪除元素和插入元素會很快
9、序列解包
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p = 'vttalk', 'female', 30, 'python@qq.com' name = p[0] gender = p[1] age = p[2] email = p[3] |
pythonic
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name, gender, age, email = p |
10、遍歷字典的 key 和 value
方法一速度沒那麼快，因為每次迭代的時候還要重新進行hash查詢 key 對應的 value。
方法二遇到字典非常大的時候，會導致記憶體的消耗增加一倍以上
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# 方法一 for k in d: print (k, '--->', d[k]) # 方法二 for k, v in d.items(): print (k, '--->', v) |
pythonic
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for k, v in d.iteritems(): print (k, '--->', v) |
iteritems 返回迭代器物件，可節省更多的記憶體，不過在 python3 中沒有該方法了，只有 items 方法，等值於 iteritems。
當然還有很多 pythonic 寫法，在此不再一一列舉，說不定有第二期，歡迎留言。覺得不錯就贊一個吧 (^o^)/