这两天看到一篇博客,名为<把编程珠玑读薄>,是为名.
本文是我总结的Effective Python的第一章
阅读条件:
掌握Python基本语法
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用Pythonic的方式思考
Python程序员崇尚美观易读的代码,准则我想大概有两个:
import this
Python之禅中,每一句都应当时时牢记,并向之接近
- 我们都是成年人
Python要求程序员为自己的行为负责,并不赞同在编程时过多地限制行为
1.Python版本
在16年年末看来,Python3毫无疑问是未来的方向和趋势.Python2和Python3的不兼容给Python程序员带来的巨大的麻烦,但程序员不就是要拥抱变化么.
所以尽快地切换到Python3是明智之选
2.代码风格
代码风格的重要性毋庸置疑,Python主要遵守PEP8.
我目前在编辑器中使用Pylint作为检查工具,只要将Pylint提示的问题都做到心中有数,代码风格应该问题不大.
3.字符串编码
Python的编码问题也是老生常谈了,相关文章也很多了,不再赘述.
在Linux环境下,将默认编码统一为UTF-8,是一个良好的习惯.
4.辅助函数
Python语法支持很多奇异的特性,比如列表生成式等等.过多地滥用这些特性,会把语句写的非常晦涩难懂.
前面我们就提到的Python的原则,代码的易读和美观在Python中是非常重要的.
所以书中推荐使用辅助函数来替代一些晦涩难懂的语句.
5.切片操作
序列,尤其是列表(list)的切割在Python中非常常用,使用方法灵活且安全.
推荐使用
6.切片操作注意
在单次切片操作中,不要同时指定start,end,stride.
这会影响易读性,如果确实需要使用,不如分成两步
7.列表生成式
列表生成式(list comprehension)是Python中非常常见的用法
推荐使用
8.列表生成式注意
和切片操作的注意类似,虽然列表生成式支持嵌套,但是不要忘了在Python中代码的易读和美观非常重要.
通常如果列表生成式嵌套不要超过两层
9.列表生成式无力处理大数据量
列表生成式会将数据一次性全部载入内存中,对于大数据量而言,这是系统无法承受的.
所以在遇到大数据量,推荐使用生成器.
10.使用enumerate取代range
使用索引访问序列,是C/C++程序员的常规做法.
在Python中,我们更加推荐使用enumerate,更加直观.
11.zip同时遍历两个迭代器
Python内置的zip函数可以同时遍历多个迭代器,相较于使用下标遍历更为直观.
换言之,Python为程序员提供了很多内置的函数,通常更加高效和直观.
应当更多地使用内置函数来完成工作.
12.不要使用for/while + else的组合
for/while/else几乎是所有语言共同的关键字,Python也不例外.
但是Python允许for/while分别和else组合,这在其他语言并不常见.
语法特性比较诡异,如果是掌握多门语言的程序员对此要慎重选择.
13.try/except/else/finally
在捕获异常时,同时使用这4种关键字可以达成很强的效果.
应该合理充分利用.
小结
本章主要讲了Python一些简单的惯用法:
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美观易读非常重要.
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充分利用Python的语法特性.如果和第一条发生冲突,优先第一条