파이썬의 가장 큰 장점 중 하나는 간결한 구문입니다. 좋은 코드는 의사 코드와 같아서 깔끔하고 깔끔하고 한눈에 알 수 있습니다. Pythonic(우아하고 정통하며 깔끔한) 코드를 작성하려면 전문가가 작성한 코드를 더 많이 읽고 배워야 합니다. 아래에 나열된 요청, 플라스크, 토네이도와 같이 읽을 가치가 있는 훌륭한 소스 코드가 Github에 많이 있습니다. 행동 양식.
관련 학습 권장사항: python 비디오 튜토리얼
0 프로그램은 컴퓨터에서 실행되기 전에 사람이 읽어야 합니다.
"프로그램은 사람이 읽을 수 있도록 작성해야 하며, 기계가 실행할 수 있도록 작성해야 합니다."
##不推荐 temp = a a = b b = a ##推荐 a, b = b, a # 先生成一个元组(tuple)对象,然后unpack
4. 문자열 연산
##不推荐 l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234'] first_name = l[0] last_name = l[1] phone_number = l[2] ##推荐 l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234'] first_name, last_name, phone_number = l # Python 3 Only first, *middle, last = another_list
5. 사전 키 값 목록
##不推荐 if fruit == "apple" or fruit == "orange" or fruit == "berry": # 多次判断 ##推荐 if fruit in ["apple", "orange", "berry"]: # 使用 in 更加简洁
6. 판단
##不推荐 colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'] result = '' for s in colors: result += s # 每次赋值都丢弃以前的字符串对象, 生成一个新对象 ##推荐 colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'] result = ''.join(colors) # 没有额外的内存分配
7. 사전 가져오기 및 설정 기본 방법
##不推荐 for key in my_dict.keys(): # my_dict[key] ... ##推荐 for key in my_dict: # my_dict[key] ... # 只有当循环中需要更改key值的情况下,我们需要使用 my_dict.keys() # 生成静态的键值列表。
8. 참 또는 거짓을 판단합니다
##不推荐 if my_dict.has_key(key): # ...do something with d[key] ##推荐 if key in my_dict: # ...do something with d[key]
9. 목록 및 인덱스 탐색
##不推荐 navs = {} for (portfolio, equity, position) in data: if portfolio not in navs: navs[portfolio] = 0 navs[portfolio] += position * prices[equity] ##推荐 navs = {} for (portfolio, equity, position) in data: # 使用 get 方法 navs[portfolio] = navs.get(portfolio, 0) + position * prices[equity] # 或者使用 setdefault 方法 navs.setdefault(portfolio, 0) navs[portfolio] += position * prices[equity]
10. 11 . List comprehension-nested
##不推荐 if x == True: # .... if len(items) != 0: # ... if items != []: # ... ##推荐 if x: # .... if items: # ...12. 중첩 루프
##不推荐 items = 'zero one two three'.split() # method 1 i = 0 for item in items: print i, item i += 1 # method 2 for i in range(len(items)): print i, items[i] ##推荐 items = 'zero one two three'.split() for i, item in enumerate(items): print i, item13 . 중간 결과를 위해 map/filter 대신 imap/ifilter를 사용해 보세요
##不推荐 new_list = [] for item in a_list: if condition(item): new_list.append(fn(item)) ##推荐 new_list = [fn(item) for item in a_list if condition(item)]15. 모든 기능을 사용하세요
##不推荐 for sub_list in nested_list: if list_condition(sub_list): for item in sub_list: if item_condition(item): # do something... ##推荐 gen = (item for sl in nested_list if list_condition(sl) \ for item in sl if item_condition(item)) for item in gen: # do something...16. Properties
##不推荐 for x in x_list: for y in y_list: for z in z_list: # do something for x & y ##推荐 from itertools import product for x, y, z in product(x_list, y_list, z_list): # do something for x, y, z17 with를 사용하여 파일 열기를 처리하세요.(Python 3에만 해당)
##不推荐 def my_range(n): i = 0 result = [] while i < n: result.append(fn(i)) i += 1 return result # 返回列表 ##推荐 def my_range(n): i = 0 result = [] while i < n: yield fn(i) # 使用生成器代替列表 i += 1 *尽量用生成器代替列表,除非必须用到列表特有的函数。
19. with를 사용하여 잠금 처리
##不推荐 reduce(rf, filter(ff, map(mf, a_list))) ##推荐 from itertools import ifilter, imap reduce(rf, ifilter(ff, imap(mf, a_list))) *lazy evaluation 会带来更高的内存使用效率,特别是当处理大数据操作的时候。
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