pythonic如果翻譯成中文的話就是很python。很+名詞結構的用法在中國不少，比如：很娘，很國足，很CCTV等等。·
以下為了簡略，我們用P表示pythonic的寫法，NP表示non-pythonic的寫法，當然此P-NP非彼P-NP。
為什麼要追求pythonic?
相比於NP，P的寫法簡練，明確，優雅，絕大部分時候執行效率高，程式碼越少也就越不容易出錯。我認為好的程式設計師在寫程式碼時，應該追求程式碼的正確性，簡潔性和可讀性，這恰恰就是pythonic的精神所在。
對於具有其他程式語言經驗而初涉Python的程式設計師（比如我自己）來說，在寫Python程式碼時，認識到pythonic的寫法，會帶來更多的便利和高效，而本文的主要讀者也將是這群程式設計師。
以下將給出P和NP的n種示例，供讀者參考，查閱。
P vs. NP的示例
鏈式比較
P:
a = 3 b = 1 1 <= b <= a < 10 #True
NP:
a = 3 b = 1 b >= 1 and b <= a and a < 10 #True
P是小學生都能看懂的語法，簡單直接省程式碼~
真值測試
P:
name = 'Tim'
langs = ['AS3', 'Lua', 'C']
info = {'name': 'Tim', 'sex': 'Male', 'age':23 }
if name and langs and info:
print('All True!') #All True!NP:
if name != '' and len(langs) > 0 and info != {}:
print('All True!') #All True!簡而言之，P的寫法就是對於任意物件，直接判斷其真假，無需寫判斷條件，這樣既能保證正確性，又能減少程式碼量。
真假值表(記住了假你就能省很多程式碼！)
真 假
True False
任意非空字串 空的字串 ''
任意非0數字 數字0
任意非空容器 空的容器 [] () {} set()
其他任意非False None
字串反轉
P:
def reverse_str( s ): return s[::-1]
NP:
def reverse_str( s ): t = '' for x in xrange(len(s)-1,-1,-1): t += s[x] return t
P的寫法簡單，經測試，效率也更好。
如果用於檢測迴文，就是一句話input == input[::-1]，多麼的優雅！
字串列表的連線
P:
strList = ["Python", "is", "good"] res = ' '.join(strList) #Python is good
NP:
res = '' for s in strList: res += s + ' ' #Python is good #最後還有個多餘空格
string.join()常用於連線列表裡的字串，相對於NP，P的方式十分高效，且不會犯錯。
列表求和，最大值，最小值，乘積
P:
numList = [1,2,3,4,5] sum = sum(numList) #sum = 15 maxNum = max(numList) #maxNum = 5 minNum = min(numList) #minNum = 1 from operator import mul prod = reduce(mul, numList, 1) #prod = 120 預設值傳1以防空列表報錯
NP:
sum = 0
maxNum = -float('inf')
minNum = float('inf')
prod = 1
for num in numList:
if num > maxNum:
maxNum = num
if num < minNum:
minNum = num
sum += num
prod *= num
# sum = 15 maxNum = 5 minNum = 1 prod = 120經簡單測試，在numList的長度為10000000時，在我的機器上對列表求和，P耗時0.6s，NP耗時1.3s，將近兩倍的差距。所以不要自己造輪子了。
列表推導式
P:
l = [x*x for x in range(10) if x % 3 == 0] #l = [0, 9, 36, 81]
NP:
l = [] for x in range(10): if x % 3 == 0: l.append(x*x) #l = [0, 9, 36, 81]
你看，使用P的列表推導式，構建新列表變得多麼簡單直觀！
字典的預設值
P:
dic = {'name':'Tim', 'age':23}
dic['workage'] = dic.get('workage',0) + 1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}NP:
if 'workage' in dic:
dic['workage'] += 1
else:
dic['workage'] = 1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}dict的get(key,default)方法用於獲取字典中key的值，若不存在該key，則將key賦預設值default。
P相比NP的寫法少了if...else...，實乃痛恨if...else...之人首選！
for…else…語句
P:
for x in xrange(1,5): if x == 5: print 'find 5' break else: print 'can not find 5!' #can not find 5!
NP:
find = False for x in xrange(1,5): if x == 5: find = True print 'find 5' break if not find: print 'can not find 5!' #can not find 5!
for...else...的else部分用來處理沒有從for迴圈中斷的情況。有了它，我們不用設定狀態變數來檢查是否for迴圈有break出來，簡單方便。
三元符的替代
P:
a = 3 b = 2 if a > 2 else 1 #b = 2
NP:
if a > 2: b = 2 else: b = 1 #b = 2
如果你具備C的程式設計經驗，你就會尋找A ? B : C的替代品。你可能發現A and B or C看起來還不錯，但是b = a > 1 and False or True會返回True，而實際意圖應該返回False。
使用b = False if a > 1 else True則會正確返回False，所以它才是正宗的三元符替代品。
Enumerate
P:
array = [1, 2, 3, 4, 5] for i, e in enumerate(array,0): print i, e #0 1 #1 2 #2 3 #3 4 #4 5
NP:
for i in xrange(len(array)): print i, array[i] #0 1 #1 2 #2 3 #3 4 #4 5
使用enumerate可以一次性將索引和值取出，避免使用索引來取值，而且enumerate的第二個引數可以調整索引下標的起始位置，預設為0。
使用zip建立鍵值對
P:
keys = ['Name', 'Sex', 'Age']
values = ['Tim', 'Male', 23]
dic = dict(zip(keys, values))
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}NP:
dic = {}
for i,e in enumerate(keys):
dic[e] = values[i]
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}zip方法返回的是一個元組，用它來建立鍵值對，簡單明瞭。