内容摘要：Python 开发中有哪些高级技巧?这是知乎上一个问题，我总结了一些常见的技巧在这里，可能谈不上多高级，但掌握这些至少可以让你的代码看起来 Pythonic 一点。如果你还在按照类C语言的那套风格来写

Python 开发中有哪些高级技巧?收藏这是知乎上一个问题，我总结了一些常见的高级技巧在这里，可能谈不上多高级，技巧但掌握这些至少可以让你的收藏代码看起来 Pythonic 一点。如果你还在按照类C语言的高级那套风格来写的服务器租用话，在 code review 恐怕会要被吐槽了。技巧

列表推导式

>>> chars = [ c for c in python ] >>> chars [p,收藏 y, t, h, o, n] 

字典推导式

>>> dict1 = { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4, e: 5} >>> double_dict1 = { k:v*2 for (k,v) in dict1.items()} >>> double_dict1 { a: 2, b: 4, c: 6, d: 8, e: 10} 

集合推导式

>>> set1 = { 1,2,3,4} >>> double_set = { i*2 for i in set1} >>> double_set { 8, 2, 4, 6} 

合并字典

>>> x = { a:1,b:2} >>> y = { c:3, d:4} >>> z = { **x, **y} >>> z { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4} 

复制列表

>>> nums = [1,2,3] >>> nums[::] [1, 2, 3] >>> copy_nums = nums[::] >>> copy_nums [1, 2, 3] 

反转列表

>>> reverse_nums = nums[::-1] >>> reverse_nums [3, 2, 1] 

PACKING / UNPACKING

变量交换

>>> a,b = 1, 2 >>> a ,b = b,a >>> a 2 >>> b 1 

高级拆包

>>> a, *b = 1,2,3 >>> a 1 >>> b [2, 3] 

或者

>>> a, *b, c = 1,2,3,4,5 >>> a 1 >>> b [2, 3, 4] >>> c 5 

函数返回多个值(其实是自动packing成元组)然后unpacking赋值给4个变量

>>> def f(): ...     return 1, 2, 3, 4 ... >>> a, b, c, d = f() >>> a 1 >>> d 4 

列表合并成字符串

>>> " ".join(["I", "Love", "Python"]) I Love Python 

链式比较

>>> if a > 2 and a < 5: ...     pass ... >>> if 2<a<5: ...     pass 

yield from

# 没有使用 field from def dup(n):     for i in range(n):         yield i         yield i # 使用yield from def dup(n):     for i in range(n):     yield from [i, i] for i in dup(3):     print(i) >>> 0 0 1 1 2 2 

in 代替 or

>>> if x == 1 or x == 2 or x == 3: ...     pass ... >>> if x in (1,2,3): ...     pass 

字典代替多个if else

def fun(x):     if x == a:         return 1     elif x == b:         return 2     else:         return None def fun(x):     return { "a": 1, "b": 2}.get(x) 

有下标索引的枚举

>>> for i, e in enumerate(["a","b","c"]): ...     print(i, e) ... 0 a 1 b 2 c 

生成器

注意区分列表推导式，生成器效率更高

>>> g = (i**2 for i in range(5)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x10881e518> >>> for i in g: ...     print(i) ... 0 1 4 9 16 

默认字典 defaultdict

>>> d = dict() >>> d[nums] KeyError: nums >>> >>> from collections import defaultdict >>> d = defaultdict(list) >>> d["nums"] [] 

字符串格式化

>>> lang = python >>> f{ lang} is most popular language in the world python is most popular language in the world 

列表中出现次数最多的高级元素

>>> nums = [1,2,3,3] >>> max(set(nums), key=nums.count) 3 或者 from collections import Counter >>> Counter(nums).most_common()[0][0] 3 

读写文件

>>> with open("test.txt", "w") as f: ...     f.writelines("hello") 

判断对象类型，可指定多个类型

>>> isinstance(a,技巧 (int, str)) True 

类似的亿华云计算还有字符串的 startswith，endswith

>>> "http://foofish.net".startswith((http,收藏https)) True >>> "https://foofish.net".startswith((http,https)) True 

__str__ 与 __repr__ 区别

>>> str(datetime.now()) 2018-11-20 00:31:54.839605 >>> repr(datetime.now()) datetime.datetime(2018, 11, 20, 0, 32, 0, 579521) 

前者对人友好，可读性更强，高级后者对计算机友好，技巧支持 obj == eval(repr(obj))

使用装饰器

def makebold(f): return lambda: "<b>" + f() + "</b>" def makeitalic(f): return lambda: "<i>" + f() + "</i>" @makebold @makeitalic def say(): return "Hello" >>> say() <b><i>Hello</i></b> 

不使用装饰器，收藏可读性非常差

高级def say(): return "Hello" >>> makebold(makeitalic(say))() <b><i>Hello</i></b>