python新手遇到的5大坑
对于Python新手来说,写代码很少考虑代码的效率和简洁性,因此容易造成代码冗长、执行慢,这些都是需要改进的地方。本文是想通过几个案列给新手一点启发,怎样写python代码更优雅。
一:不喜欢使用高级数据结构
sets(集合)
很多新手忽视sets(集合)和tuple(元组)的强大之处
例如,取两个列表交集:
def common_elements(list1, list2): common = [] for item1 in list1: if item1 in list2: common.append( item1 ) return common
这样写会更好:
def common_elements(list1, list2):common = set(list1).intersection(set(list2))return list(common)
dic(字典)
新手枚举(访问和取出)字典的键和对应值,认为对应值必须通过键来访问,往往会这样做:
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my_dict = {'a':1,'b':2}
for key in my_dict: print(key, my_dict[key])
有一个更优雅的方法可以实现:
my_dict = {'a':1,'b':2}for key, value in my_dict.items(): print(key, value)
对大部分项目来说,这样写会更加有效率。
tuple(元组)
元组一旦创建就无法更改元素,看似没有什么用处,其实元组的作用大着呢!很多函数方法都会返回元组,比如enumerate()和dict.items(),并且可以在函数中使用元组,返回多个值。还能够很方便地从元组中提取信息:
a,b = ('cat','dog')
上面元组中有两个元素,分别被赋给a,b。如果有多个值,同样可以提取:
a,b,c = ('cat','dog','tiger')
print(a,b,c)
提取首、尾两个元素:
first,*_,end = (1,2,3,4,5,6)
print(first,end)
# 输出:1、6
提取首、中、尾三部分:
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first,*middle,end = (1,2,3,4,5,6)
print(first,middle,end)
# 输出:1、[2, 3, 4, 5]、6
元组还可以用来交换变量:
(a,b,c) = (c,a,b)
上面a变成之前的c,b变成之前的a,c变成之前的b
元组也能作为字典的键,所以如果你需要存储数据,可以使用带有元组键的字典,比如说经纬度数据。
二:不喜欢使用上下文管理器
新手可能会习惯这样进行读取文件操作:
if os.path.exists(data_file_path): data_file = open(data_file_path,'r')
else: raise OSERROR
print( data_file.read())
data.close()
这样写会有几个明显的问题:
- 可能出现文件存在,但文件被占用,无法读取的情况
- 可能出现文件可以被读取,但操作文件对象出现报错的情况
- 可能出现忘记关闭文件的情况
如果使用with…语句,问题就迎刃而解了:
with open(data_file_path,'r') as data_file:print(data_file.read)
这样可以捕获任何打开文件或处理数据时的异常情况,并且在任务处理完后自动关闭文件。
python初学者可能不太了解上下文管理器的神奇之处,它真的能带来巨大的便利。
三:不喜欢使用标准库
标准库itertools和collections仍然很少被初学者使用
itertools
如果你看到下面的任务:
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list1 = range(1,10)
list2 = range(10,20)
for item1 in list1:for item2 in list1:print(item1*item2)
这是一个嵌套循环操作,为提高代码效率,完全可以用product()函数替代嵌套循环:
from itertools import product
list1 = range(1,10)
list2 = range(10,20)
for item1,item2 in product(list1, list2):print(item1*item2)
这两段代码的结果完全一样,但使用标准库函数明显更加简洁高效。itertools还有很多方便操作迭代对象的函数,比如:
- count()函数会创建一个无限迭代器
- cycle()函数会把传入的序列无限重复下去
- chain()可以把多个迭代对象串联起来
- group()函数可以把迭代其中相邻的重复元素挑出来,放在一起
- …
有兴趣可以详细看看itertools库的各种神奇函数
collections
新手对python集合模块了解的可能并不多,你可能会遇到这样的情形:
consolidated_list = [('a',1),('b',2),('c',3),('b',4)]
items_by_id = {}
for id_, item in consolidated_list:if id_ not in items_by_id: items_by_id[id_] = []if id_ in items_by_id:items_by_id[id_].append(item)
上面代码构建了一个字典,依次向字典中添加信息,如果某个键已经存在,则以某种方式修改该键的值;如果某个键不存在,则添加对应键值对。
这种算法非常常见,你可以用collects模块的defaultdict()函数来实现同样效果:
from collections import defaultdictitems_by_id = defaultdict(list)
consolidated_list = [('a',1),('b',2),('c',3),('b',4)]for id_, item in consolidated_list:items_by_id[id_].append(item)
在此列中,defaultdict()接受一个list作为参数,当键不存在时,则返回一个空列表作为对应值。
有时候我们会遇到统计词频的案例,比如:
# 统计词频
colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
result = {}
for color in colors:if result.get(color)==None:result[color]=1else:result[color]+=1
print (result)
# 输出 {'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}
完全可以用defaultdict()函数实现上面的计数功能:
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colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
d = defaultdict(int)
for color in colors:d[color] += 1
print(d)
更简单的方法用collections模块的Counter()函数:
from collections import Counter
colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
c = Counter(colors)
print (dict(c))
对于备份文件,新人往往会用system模块:
from os import system
system("xcopy e:\\sample.csv e:\\newfile\\")
其实shutil模块更好用:
import shutil
shutil.copyfile('E:\\q.csv', 'e:\\movie\\q.csv')
因为shutil会很详细地报告错误和异常。
四:不喜欢使用异常处理
无论老手新手都应该在写代码的时候进行异常处理操作,这样可以使代码更加健壮。异常处理一般会用try…except语句,具体使用方法可见:
五:不喜欢使用生成器
除非你的list十分复杂,并且频繁调用,否则都建议使用生成器,因为它非常节省内存,举个例子:
def powers_of_two(max=20000):i = 0powers = []while 2**i < max:powers.append[2**i]i += 1return powers
对于使用次数少、占据大量内存、且容易生成的数据,可以用生成器替代列表存储:
from itertools import count, takewhile
def powers_of_two(max=20000):for index in takewhile(lambda i: 2**i < max, count(start=0)):yield 2**index
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