배울 가치가 있는 Python 19 프로그래밍 기술을 마스터하세요

파이썬의 가장 큰 장점 중 하나는 간결한 구문입니다. 좋은 코드는 의사 코드와 같아서 깔끔하고 깔끔하고 한눈에 알 수 있습니다. Pythonic(우아하고 정통하며 깔끔한) 코드를 작성하려면 전문가가 작성한 코드를 더 많이 읽고 배워야 합니다. 아래에 나열된 요청, 플라스크, 토네이도와 같이 읽을 가치가 있는 훌륭한 소스 코드가 Github에 많이 있습니다. 행동 양식.

관련 학습 권장사항: python 비디오 튜토리얼

0 프로그램은 컴퓨터에서 실행되기 전에 사람이 읽어야 합니다.

"프로그램은 사람이 읽을 수 있도록 작성해야 하며, 기계가 실행할 수 있도록 작성해야 합니다."

##不推荐
temp = a
a = b
b = a 

##推荐
a, b = b, a # 先生成一个元组(tuple)对象，然后unpack

4. 문자열 연산

##不推荐
l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234']
first_name = l[0]
last_name = l[1]
phone_number = l[2] 

##推荐
l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234']
first_name, last_name, phone_number = l
# Python 3 Only
first, *middle, last = another_list

5. 사전 키 값 목록

##不推荐
if fruit == "apple" or fruit == "orange" or fruit == "berry":
# 多次判断 

##推荐
if fruit in ["apple", "orange", "berry"]:
# 使用 in 更加简洁

6. 판단

##不推荐
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']

result = ''
for s in colors:
result += s # 每次赋值都丢弃以前的字符串对象, 生成一个新对象 

##推荐
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
result = ''.join(colors) # 没有额外的内存分配

7. 사전 가져오기 및 설정 기본 방법

##不推荐
for key in my_dict.keys():
# my_dict[key] ... 

##推荐
for key in my_dict:
# my_dict[key] ...

# 只有当循环中需要更改key值的情况下，我们需要使用 my_dict.keys()
# 生成静态的键值列表。

8. 참 또는 거짓을 판단합니다

##不推荐
if my_dict.has_key(key):
# ...do something with d[key] 

##推荐
if key in my_dict:
# ...do something with d[key]

9. 목록 및 인덱스 탐색

##不推荐
navs = {}
for (portfolio, equity, position) in data:
if portfolio not in navs:
navs[portfolio] = 0
navs[portfolio] += position * prices[equity]
##推荐
navs = {}
for (portfolio, equity, position) in data:
# 使用 get 方法
navs[portfolio] = navs.get(portfolio, 0) + position * prices[equity]
# 或者使用 setdefault 方法
navs.setdefault(portfolio, 0)
navs[portfolio] += position * prices[equity]

10. 11 . List comprehension-nested

##不推荐
if x == True:
# ....
if len(items) != 0:
# ...
if items != []:
# ... 

##推荐
if x:
# ....
if items:
# ...

12. 중첩 루프

##不推荐
items = 'zero one two three'.split()
# method 1
i = 0
for item in items:
print i, item
i += 1
# method 2
for i in range(len(items)):
print i, items[i]

##推荐
items = 'zero one two three'.split()
for i, item in enumerate(items):
print i, item

13 . 중간 결과를 위해 map/filter 대신 imap/ifilter를 사용해 보세요

##不推荐
new_list = []
for item in a_list:
if condition(item):
new_list.append(fn(item)) 

##推荐
new_list = [fn(item) for item in a_list if condition(item)]

15. 모든 기능을 사용하세요

##不推荐
for sub_list in nested_list:
if list_condition(sub_list):
for item in sub_list:
if item_condition(item):
# do something... 
##推荐
gen = (item for sl in nested_list if list_condition(sl) \
for item in sl if item_condition(item))
for item in gen:
# do something...

16. Properties

##不推荐
for x in x_list:
for y in y_list:
for z in z_list:
# do something for x & y 

##推荐
from itertools import product
for x, y, z in product(x_list, y_list, z_list):
# do something for x, y, z

17 with를 사용하여 파일 열기를 처리하세요.(Python 3에만 해당)

##不推荐
def my_range(n):
i = 0
result = []
while i < n:
result.append(fn(i))
i += 1
return result # 返回列表

##推荐
def my_range(n):
i = 0
result = []
while i < n:
yield fn(i) # 使用生成器代替列表
i += 1
*尽量用生成器代替列表，除非必须用到列表特有的函数。

19. with를 사용하여 잠금 처리

##不推荐
reduce(rf, filter(ff, map(mf, a_list)))

##推荐
from itertools import ifilter, imap
reduce(rf, ifilter(ff, imap(mf, a_list)))
*lazy evaluation 会带来更高的内存使用效率，特别是当处理大数据操作的时候。

관련 권장 사항: 프로그래밍 비디오 코스

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