本文由Python程式設計時間整理
Python語言的高效程式設計技巧讓我們這些大學曾經苦逼學了四年c或者c 的人，興奮的不行不行的，終於解脫了。高階語言，如果做不到這樣，還扯啥高級呢？
>>>a=3 >>>b=6
這個情況如果要交換變數在c 中，一定需要一個空變數。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了
>>>a,b=b,a >>>print(a) >>>6 >>>ptint(b) >>>5
#大多數的Python程式設計師都知道且使用過列表推導(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的創建一個list的方法。
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5] >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ] >>> another_list [2, 3, 4, 5, 6]
自從python 3.1 起，我們可以用同樣的語法來創建集合和字典表：
>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # Dict Comprehensions
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}在第一個例子裡，我們以some_list為基礎，創建了一個具有不重複元素的集合，而且集合只包含偶數。而在字典表的例子裡，我們創建了一個key是不重複的1到10之間的整數，value是布林型，用來指示key是否是偶數。
這裡另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法建立一個集合：
>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])而不需要使用內建函數set()。
這聽起來顯而易見，但經常被人忘記。對大多數程式設計師來說，數一個東西是一項很常見的任務，而且在大多數情況下並不是很有挑戰性的事情——這裡有幾種方法能更簡單的完成這種任務。
Python的collections類別庫裡有個內建的dict類別的子類，是專門來幹這種事情的：
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]# JSON是一種非常好的資料序列化的形式，被現今的各種API和web service大量的使用。使用python內建的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當遇到大型數據時，它表現成一個很長的、連續的一行時，人的肉眼就很難觀看了。
為了能讓JSON資料表現的更友好，我們可以使用indent參數來輸出漂亮的JSON。當在控制台互動式程式設計或做日誌時，這尤其有用：
>>> import json
>>> print(json.dumps(data))# No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2))# With indention
{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [
{
"age": 27,
"name": "Oz",
"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,
"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]
}同樣，使用內建的pprint模組，也可以讓它任何東西列印輸出的更漂亮。
前段時間Jeff Atwood 推廣了一個簡單的編程練習叫FizzBuzz，問題引用如下：
寫一個程序，打印數字1到100，3的倍數列印“Fizz”來替換這個數，5的倍數列印“Buzz”，對於既是3的倍數又是5的倍數的數字列印“FizzBuzz”。
這裡就是一個簡短的，有意思的方法解決這個問題：
for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or xprint "Hello" if True else "World" >>> Hello
#下面的最後一種方式在綁定兩個不同類型的物件時顯得很cool。
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] print nfc + afc >>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots'] print str(1) + " world" >>> 1 world print `1` + " world" >>> 1 world print 1, "world" >>> 1 world print nfc, 1 >>> ['Packers', '49ers'] 1
這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法
x = 2 if 3 > x > 1: print x >>> 2 if 1 < x > 0: print x >>> 2
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb >>> Packers vs. Ravens >>> 49ers vs. Patriots
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for index, team in enumerate(teams): print index, team >>> 0 Packers >>> 1 49ers >>> 2 Ravens >>> 3 Patriots
#已知一個列表，我們可以刷選出偶數列表方法：
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [] for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number)
轉換成如下：
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
和列表推導類似，字典可以做同樣的工作：
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}items = [0]*3 print items >>> [0,0,0]
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print ", ".join(teams) >>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'
我承認try/except程式碼並不雅緻，不過這裡有一個簡單方法，嘗試在字典中查找key，如果沒有找到對應的alue將用第二個參數設為其變數值。
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
try:
is_admin = data['admin']
except KeyError:
is_admin = False替換成這樣
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
is_admin = data.get('admin', False)有時，你只需要清單中的部分元素，這裡有一些取得清單子集的方法。
x = [1,2,3,4,5,6] #前3个 print x[:3] >>> [1,2,3] #中间4个 print x[1:5] >>> [2,3,4,5] #最后3个 print x[3:] >>> [4,5,6] #奇数项 print x[::2] >>> [1,3,5] #偶数项 print x[1::2] >>> [2,4,6]
除了python內建的資料類型外，在collection模組同樣也包含一些特別的用例，在有些場合Counter非常實用。如果你參加過這一年的Facebook HackerCup，你甚至能找到他的實用之處。
from collections import Counter
print Counter("hello")
>>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})和collections函式庫一樣，還有一個函式庫叫itertools，對某些問題真能有效率地解決。其中一個用例是尋找所有組合，他能告訴你在一個群組中元素的所有不能的組合方式
from itertools import combinations
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for game in combinations(teams, 2):
print game
>>> ('Packers', '49ers')
>>> ('Packers', 'Ravens')
>>> ('Packers', 'Patriots')
>>> ('49ers', 'Ravens')
>>> ('49ers', 'Patriots')
>>> ('Ravens', 'Patriots')比起實用技術來說這是一個很有趣的事，在python中，True和False是全域變量，因此：
False = True if False: print "Hello" else: print "World" >>> Hello
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