感觉自己的python代码很挫,被人吐槽长得像C++。我看别人的python都是酷炫到爆,逼格满满。如何让我的python看起来更有逼格?╮(╯▽╰)╭
回复内容:
今年(2014)杭州PyCon有个topic叫
其实你在搜索引擎直接检索idiomatic python,会得到很多相关主题,多看多用,肯定能摘掉“长得像C++”这顶大帽子 我来给干货吧:
Code Like a Pythonista: Idiomatic Python:
http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html
Python Idioms:
http://safehammad.com/downloads/python-idioms-2014-01-16.pdf
Write Idiomatic Python jeff Knupp: 自己google吧
首先,最基本的代码规范还是要遵循的,正所谓无规矩不成方圆,良好的缩进风格和命名方式都让你的代码更加简明;其次,做好抽象,无论是数据抽象还是过程抽象都要做,最近在看SICP,书中一再强调抽象,提取出公共的逻辑,站在更高、更普遍的角度去审视代码,符合这个要求的代码无疑就像是深度提炼过的矿石,含量更高;
再次,代码越远离C风格,越接近Lisp就越显逼格,那么函数式编程是你必须尝试的部分;
最后,少而精的注释绝对是点睛之笔。 - 能用map绝不用list comprehension
- 能用lambda绝不定义函数名
- 能用yield绝不append到list再返回
- 不管用不用得上都在函数签名里加上*args和**kwargs
- 定义一个空class命名成XXXMixin,然后不管用得上用不上都先在继承列表里加上这个Mixin
- 多用super调用父类的函数,配合上一条,让看代码的人来回跳转
UPDATE: 点赞多到心虚…大家明白我在joking的对吧…
我看别人的python都是酷炫到爆,逼格满满你自己都说别人的python酷炫到爆了,想必你肯定有自己的一套衡量标准,那不就等于你已经知道了该怎么写才算是有逼格了么?多此一问【逃 泻药
注释量充足,符合编码规范,提交主要代码同时提交完善的测试代码,然后各种覆盖率检测均到100%. 先亮瞎懒惰的人们,体现出业界良心和节操.
然后供起来,跑个N年后,始终没有BUG,没有人改,也无需修改.
这样有逼格吗. 题主似乎是想让Python代码更Pythonic些
怎能错过《Python Cookbook》
附上中文版地址 :Python Cookbook 3rd Edition 先写一段时间 LISP,然后再去写 Python。 找我做code view 既然楼上提到 PEP8,那提下:Pylint - code analysis for Python
没事给代码打个分,吓尿他们,没有比这个评分更逼格了吧

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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