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Pythonic 代码：编写干净高效的 Python

WBOY

发布： 2024-09-10 06:39:23

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Pythonic Code: Writing Clean and Efficient Python

Python 以其简单性和可读性而闻名，通常用“Pythonic”一词来概括。但编写 Python 代码到底意味着什么？

“Pythonic”是什么意思？

术语“Pythonic”是指遵循Python社区鼓励的风格的代码。 Pythonic 代码利用了该语言的优势，强调可读性、简单性和优雅性。了解什么是 Pythonic 的最佳方法是阅读 The Zen of Python (PEP 20)，它是一系列指导原则，捕捉了 Python 设计哲学的精髓。

以下是《Python 之禅》中的一些关键原则：

美丽总比丑陋好。
显式优于隐式。
简单胜于复杂。
可读性很重要。

让我们深入了解一些编写 Python 代码的实用技巧。

1.利用Python的内置函数

Python 附带了一组丰富的内置函数，可以使您的代码更加简洁和富有表现力。 sum()、any()、all() 和sorted() 等函数通常可以代替更冗长的代码，使您的意图更清晰。

# Non-Pythonic
total = 0
for i in range(10):
    total += i

# Pythonic
total = sum(range(10))

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这里使用 sum() 不仅可以使代码更短，而且更具可读性。

类似地，any() 可用于简化集合中的条件检查。

# Non-Pythonic
found = False
for item in items:
    if item > 10:
        found = True
        break

# Pythonic
found = any(item > 10 for item in items)

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本例中使用any()直接表达意图，让代码更加Pythonic。

2.使用with语句进行资源管理

管理文件和网络连接等资源可以使用Python的with语句来完成。它通过自动处理设置和拆卸来简化资源处理。

# Non-Pythonic
file = open('example.txt', 'r')
try:
    content = file.read()
finally:
    file.close()

# Pythonic
with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

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with 语句消除了显式清理的需要，使您的代码更干净、更可靠。

3.拥抱Python强大的数据结构

Python 拥有强大的数据结构，例如列表、集合、字典和元组。为手头的任务选择正确的数据结构可以使您的代码更加高效和富有表现力。

# Non-Pythonic
items = [1, 2, 3, 4]
if 3 in items:
    print("Found")

# Pythonic
items = {1, 2, 3, 4}
if 3 in items:
    print("Found")

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集合非常适合会员测试，使操作更快，代码更直观。

4. 使用 enumerate 和 zip 进行循环

当您需要循环序列并且需要索引和值时，请使用 enumerate() 而不是手动维护计数器。类似地，当循环两个序列时，使用 zip():

# Non-Pythonic
for i in range(len(items)):
    print(i, items[i])

# Pythonic
for i, item in enumerate(items):
    print(i, item)

# Non-Pythonic
for i in range(len(list1)):
    print(list1[i], list2[i])

# Pythonic
for item1, item2 in zip(list1, list2):
    print(item1, item2)

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这些内置函数提高了循环的可读性和性能。