这期内容当中小编将会给大家带来有关Python入门需要了解的实用技巧有哪些，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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主要记录 Python 中一些常用技巧
Python 禅道
这是Python的指导原则，但有不同诠释。
如果您使用的一种编程语言是以小品喜剧艺术团命名的，你***有幽默感。
美丽优于丑陋。
明确优于含蓄。
简单比复杂好。
平倘优于嵌套。
稀疏比密集更好。
特殊情况不能特殊到打破规则。
错误不应该默默传递。
......
代码风格: 提高可读性
Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.
—Abelson & Sussman, Structure and Interpretation of Computer Programs
PEP 8: Python 代码风格指南
值得阅读:
http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
空格(行)使用 (1)
◆ 使用 4 个空格缩进。
◆ 不要使用制表符。
◆ 不要将制表符和空格混合使用。
◆ IDEL和Emacs的Python的都支持 spaces模式。
◆ 每个函数之间应该有一个空行。
◆ 每一个 Class 之间应该有两个空行。
空格(行)使用 (2)
◆ 在使用 字典(dict), 列表(list), 元组(tuple), 参数(argument)列表时， 应在 "," 前添加一个空格, 并且使用字典(dict)时，在 ":" 号后添加空格，而不是在前面添加。
◆ 在括号之前或参数之前不添加空格。
◆ 在文档注释中前后应该没有空格。
Python代码
重庆分公司
重庆分公司
def make_squares(key, value=0): """Return a dictionary and a list...""" d = {key: value} l = [key, value] return d, l命名
◆ joined_lower 可以是 函数名, 方法名, 属性名
◆ joined_lower or ALL_CAPS 是常量
◆ StudlyCaps 类名
◆ camelCase 只有在预先制定好的命名规范使用
◆ 属性: interface, _internal, __private
◆ 但尽量避免__private形式。下面两个链接解释了 为什么python中没有 private声明?
http://stackoverflow.com/questions/70528/why-are-pythons-private-methods-not-actually-private
http://stackoverflow.com/questions/1641219/does-python-have-private-variables-in-classes
较长代码行
保持一行代码在 80 个字符长度。
在括号内使用隐含的行延续：
Python代码
def __init__(self, first, second, third, fourth, fifth, sixth): output = (first + second + third + fourth + fifth + sixth)
或者在需要换行的位置使用 \ 来延续行：
Python代码
VeryLong.left_hand_side \ = even_longer.right_hand_side()
另外，使用反斜杠是有风险的，如果你添加一个空格在反斜杠后面，它就出错了。此外，它使代码难看。
较长字符串
将相邻的字符串进行连接的做法：
Python代码
>>> print 'o' 'n' "e" one
虽然字符之间的空格不是必需的，但是这样有助于可读性。
Python代码
>>> print 't' r'\/\/' """o""" t\/\/o
用一个 “r“ 开头的字符串是一个“raw“的字符串(类似java中的转义符)。上面的反斜杠就会当成普通字符串处理。他们对正则表达式和Windows文件系统路径非常有用。
注意：使用字符串变量名无法通过以上方式进行连接。
Python代码
>>> a = 'three' >>> b = 'four' >>> a b File "", line 1 a b ^ SyntaxError: invalid syntax
这是因为自动连接是由Python解析器/编译器来处理的，因为其无法在编译时对变量值进行"翻译"，所以就这种必须在运行时使用“+“运算符来连接变量。
复合语句
Good：
Python代码
if foo == 'blah': do_something() do_one() do_two() do_three()
Bad：
Python代码
if foo == 'blah': do_something() do_one(); do_two(); do_three()
文档注释(Docstrings) & 注释
文档注释 = 用于解释如何使用代码
文档注释公约：http://www.python.org/dev/peps/pep-0257/
注释 = 为什么 (理由) & 代码如何工作的如：
Python代码
# !!! BUG: ... # !!! FIX: This is a hack # ??? Why is this here?
注释对于任何语言开发者来说已经最基本的东西了，这里就不详细说了.
交换变量
在其它语言的交换变量的做法一般是:
Java代码
temp = a a = b b = temp
Python的做法：
Python代码
b, a = a, b
也许你见到过这样的情况，但是你知道它是如何工作的吗?
◆ 首先，逗号是元组构造语法。
◆ 等号的右边是定义一个元组 (tuple packing).
◆ 其左边为一个目标元组 (tuple unpacking)).
右边的元组根据名称被 unpacked 到左边的无组。
更多关于 unpacked例子：
Python代码
>>> info =['David', 'Pythonista', '+1250'] >>> name, title, phone = info >>> name 'Davids' >>> title 'Pythonista' >>> phone '+1250'
在结构化的数据上使用循环：
info 是在上面定义的一个 list . 所以下面的 people 有两个项, 两个项都是分别都拥有三个项的 list.
Python代码
>>> people = [info, ['Guido', 'BDFL', 'unlisted']] >>> for (name, title, phone) in people: ... print name, phone ... David +1250 Guido unlisted
以上循环中，people中的两个项(list item)，都已经被 unpacked 到 (name, title, phone) 无组中。
可以任意嵌套(只要左右两边的结构一定要能够匹配得上):
Python代码
>>> david, (gname, gtitle, gphone) = people >>> gname 'Guido' >>> gtitle 'BDFL' >>> gphone 'unlisted' >>> david ['David', 'Pythonista', '+1250']
更多关于 Tuples
我们看到的是元组通过逗号构造，而不是括号。例如：
Python代码
>>> 1, (1,)
Python的解释器会为你显示括号，所以建议你使用括号：
Python代码
>>> (1,) (1,)
千万不要忘记逗号!
Python代码
>>> (1) 1
在只有一个元素的元组，尾随逗号是必须的，在2 + 元素的元组，尾随逗号是可选的。 如果创建一个 0或空元组，一对括号是快捷的语法：
Python代码
>>> () () >>> tuple() ()
一个常见的错误当你并不想要一个无组，却无意的添加了一个逗号，很容易造成你在代码中的错误，如：
Python代码
>>> value = 1, >>> value # is a tuple, not a int (1,)
所以，当你发现一个元组时，赶紧去找一下那个,号吧。
关于 "_"
是一个非常有用的功能，但是却很少有人知道。
当你在交互式模式下(如 IDEL)计算一个表达式或调用一个函数后，其结果必然是一个临时名称，_(下划线)：
Python代码
>>> 1 + 1 2 >>> _ 2
在 _ 中存储***输出的值。
当输出的结果是 None 或没有任何输出时，而 _ 的值并不会改变，仍然保存上一次的值。这就是方便所在。
当然，这只能交互式的模式中使用，在模块中不能支持。
这在交互式模式中是非常有用的，当你在过程中没有保存计算结果 或 你想看***一步的执行的输出结果：
Python代码
>>> import math >>> math.pi / 3 1.0471975511965976 >>> angle = _ >>> math.cos(angle) 0.50000000000000011 >>> _ 0.50000000000000011
创建String: 从列表中创建
开始定义一个 string 列表：
Python代码
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
当我们需要将上面的列表连接成一个字符串。尤其当 list 是一个很大的列表时....
不要这样做：
Python代码
result = '' for s in colors: result += s
这种方式效率非常低下的，它有可怕的内存使用问题，至于为什么，如果你是 javaer 的话，其中的 string 连接，我想你并不陌生。
相反，你应该这样做：
Python代码
result = ''.join(colors)
当你只有几十或几百个string项连接时，它们效率上并不会太大的差别。但你要在养成写高效代码的习惯，因为当字符串数千时，join 比起 for 连接性能会能有所提升。
如果你需要使用一个函数来生成一个字符串列表，同样可以使用：
Python代码
result = ''.join(fn(i) for i in items)
尽可能的使用
Good:
Python代码
for key in d: print key
◆ 使用 in 一般情况下是非常快的。
◆ 这种方式也适用于其它的容器对象(如 list，tuple 和 set)。
◆ in 是操作符(正如上面所看到的)。
Bad:
Python代码
for key in d.keys(): print key
保持与上面的一致性，使用 use key in dict 方式，而不是 dict.has_key():
Python代码
# do this: if key in d: ...do something with d[key] # not this: if d.has_key(key): ...do something with d[key]
字典中的 get 函数
我们经常需要在字典中初始化数据：
以下是不好的实现方法：
Python代码
navs = {} for (portfolio, equity, position) in data: if portfolio not in navs: navs[portfolio] = 0 navs[portfolio] += position * prices[equity]使用dict.get(key, default) 删除 if 判断代码：
Python代码
navs = {} for (portfolio, equity, position) in data: navs[portfolio] = (navs.get(portfolio, 0) + position * prices[equity])这种方式更为直接。
字典中的 setdefault 函数 (1)
当我们要初始化一个可变字典的值。每个字典的值将是一个列表。下面是不好的做法：
初始化可变字典的值：
Python代码
equities = {} for (portfolio, equity) in data: if portfolio in equities: equities[portfolio].append(equity) else: equities[portfolio] = [equity]通过 dict.setdefault(key, default) 使这段代码工作的更好:
Python代码
equities = {} for (portfolio, equity) in data: equities.setdefault(portfolio, []).append( equity)dict.setdefault()等同于“ get, or set & get“ 或"如果没有，就设置"; 如果你的字典Key是复杂的计算或long类型，使用 setdefault 是特别有效的。
字典中的 setdefault 函数 (2)
在我们看到的setdefault字典方法也可以作为一个独立的语句使用：
Python代码
avs = {} for (portfolio, equity, position) in data: navs.setdefault(portfolio, 0) navs[portfolio] += position * prices[equity]我们在这里忽略了字典的setdefault方法返回的默认值。我们正利用的setdefault中的作用，仅仅只是在dict中没有 key 的值的时候才会设置。
创建 & 分割字典
如果你有两份 list 对象，希望通过这两个对象构建一个 dict 对象。
Python代码
given = ['John', 'Eric', 'Terry', 'Michael'] family = ['Cleese', 'Idle', 'Gilliam', 'Palin'] pythons = dict(zip(given, family)) >>> pprint.pprint(pythons) {'John': 'Cleese', 'Michael': 'Palin', 'Eric': 'Idle', 'Terry': 'Gilliam'}同样，如果希望获取两份列表，也是非常简单：
Python代码
>>> pythons.keys() ['John', 'Michael', 'Eric', 'Terry'] >>> pythons.values() ['Cleese', 'Palin', 'Idle', 'Gilliam']
需要注意的是，上面 list 虽然是有序的，但是 dict 中的 keys 和 values 是无序的，这正是因为 dict 本质就是无序存储的。
索引 & 项 (1)
如果你需要一个列表，这里有一个可爱的方式来节省你的输入：
Python代码
>>> items = 'zero one two three'.split() >>> print items ['zero', 'one', 'two', 'three']
如果我们需要遍历这个 list ，而且需要 index 和 item：
Python代码
- or - i = 0 for item in items: for i in range(len(items)): print i, item print i, items[i] i += 1
索引 & 项 (2): enumerate
通过 enumerate 可以返回 list 中的 (index, item)元组：
Python代码
>>> print list(enumerate(items)) [(0, 'zero'), (1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
于是，遍历list获取index 及 item 就更加简单了：
Python代码
for (index, item) in enumerate(items): print index, item
Python代码
# compare: # compare: index = 0 for i in range(len(items)): for item in items: print i, items[i] print index, item index += 1
不难看出，使用 enumerate 比起下面两种方式，更加简单，更加容易阅读，这正是我们想要的。
下面是例子是如何通过 enumerate 返回迭代器：
Python代码
