来源 | Python大数据分析

责编 | 寇雪芹

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什么是pythonic

pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、明确、简单。就好比中文的笔画，讲究先后顺序，最符合文字书写的习惯。

因为是习惯，不是江湖规则，所以你大可不必遵守pythonic，但如果你想成为python高手，最好是养成这个习惯。

对比其他语言，我们能直观看出pythonic风格的特点，比如写一个简单循环。

在Java里是这样的：

for index in (index; index < items.length ; index++){item = items[index];... now do something}

尝试用python来写循环，则非常简洁易懂：

for item in items:item.perform_action()

想要更加pythonic，用生成器表达式来写循环：

(item.some_attribute for item in items)

这样的写法其实已经接近自然语言，一眼能看出代码意思。

如果你在Python IDE中输入import python，则会看到下面一首诗：

美胜于丑，简胜于繁，这就是Python哲学。

代码实例

有一本书《effctive python》里面讲到蛮多pythonic的写法，下面列出一些常见的代码。

1、用列表推导式来取代map、filter

map、filter需要编写额外的lambda函数，用起来比较复杂，而且效率也不高。

列表推导式则非常简洁，通过循环创建列表。

# 任务:找到列表中可以被2整除的数，并作二次方运算。# 非pythonic方法
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = map(lambda x: x**2 ,filter(lambda x: x%2==0,a))# pythonic方法
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = [x**2 for x in a if x%2==0]

‍2、用生成器表达式来代替数据量较大的列表推导‍

列表推导式虽然简洁，但是不适合大数据量的生成，因为可能会把内存占满。这时就要用到生成器表达式，它返回生成器，基本不占用内存。

# 任务:对十亿条数据进行求平方根操作# 非pythonic方法
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假装这里有十亿个数字
result = [x**0.5 for x in a]# pythonic方法
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假装这里有十亿个数字
result = (x**0.5 for x in a)

3、尽量使用enumerate

enumerate可以把迭代器包装成生成器，每次遍历时，会同时列出数据和数据下标。

# 任务:打印列表中每个元素的索引# 非pythonic方法
a = ['apple','banana','orange']
for i in range(len(a)):print(a[i],':',i)# pythonic方法
a = ['apple','banana','orange']
for i,j in enumerate(a):print(i,':',j)

4、使用with方法处理文件

with语句提供一个有效的机制，让代码更简练，同时在异常产生时，清理工作更简单。

# 任务:读取一个txt文件# 非pythonic方法
f = open("some_file.txt")
try:data = f.read()# 其他文件操作..
finally:f.close()# pythonic方法
with open("some_file.txt") as f:data = f.read()# 其他文件操作...

5、使用map函数

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的可迭代对象。

# 任务:对比两个列表相同索引位置元素的大小，输出较大值# 非pythonic方法
a = [1,5,7]
b = [2,4,6]
for i in range(len(a)):if a[i] > b[i]:print(a[i])else:print(b[i])# pythonic方法
a = [1,5,7]
b = [2,4,6]
for i,j in zip(a,b):if i > j:print(i)else:print(j)

6、每行只写一段语句

# 非pythonic方法
print ('one'); print ('two')if x == 1: print ('one')# pythonic方法
print ('one');
print ('two')if x == 1:print ('one')

7、缩进

续行应该与其包裹元素对齐，要么使用圆括号、方括号和花括号内的隐式行连接来垂直对齐，要么使用挂行缩进对齐3。

当使用挂行缩进时，应该考虑到第一行不应该有参数，以及使用缩进以区分自己是续行。

# 非pythonic方法
# 没有使用垂直对齐时，禁止把参数放在第一行
foo = long_function_name(var_one, var_two,var_three, var_four)# 当缩进没有与其他行区分时，要增加缩进
def long_function_name(var_one, var_two, var_three,var_four):print(var_one)# pythonic方法
# 与左括号对齐
foo = long_function_name(var_one, var_two,var_three, var_four)# 用更多的缩进来与其他行区分
def long_function_name(var_one, var_two, var_three,var_four):print(var_one)# 挂行缩进应该再换一行
foo = long_function_name(var_one, var_two,var_three, var_four)

8、 import 导入要分行

# 非pythonic方法
import sys, os# pythonic方法
import os
import sys
from subprocess import Popen, PIPE

9、交换两个变量的值

# 非pythonic方法
a = 'hello'
b = 'world'
temp = a
a = b
b = temp
print(a, b)# pythonic方法
a = 'hello'
b = 'world'
a, b = b, a
print(a, b)

10、使用join方法拼接字符串

# 非pythonic方法
a = ['w','o','r','l','d']
b = ''
for i in a:b+=i
print(b)# pythonic方法
a = ['w','o','r','l','d']
b = ''.join(a)
print(b)

11、判断一个值是否为True、空列表、None

# 非pythonic方法
if x == True:pass
if len(y) == 0:pass
if z == None:pass# pythonic方法
if x:pass
if not y:pass
if z is None:pass

12、pythonic风格函数

• 命名合理

• 具有单一功能

• 包含文档注释

• 返回一个值

• 函数和类应该用两个空行隔开

• 尽量使用内置函数

补充

最后说下PEP8规范，PEP8是Python的编码规范，其目的在于提高代码的可读性。

写python代码时，在保证准确的前提下，要尽可能遵守PEP8。

PEP8含义：

常见规则：

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