如何让你的Python代码竟优雅又地道
如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。
—— Edsger Wybe Dijkstra
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。
然而什么是pythonic，就像什么是地道的汉语一样，切实存在但标准模糊。import this可以看到Tim Peters提出的Python之禅，它提供了指导思想。许多初学者都看过它，深深赞同它的理念，但是实践起来又无从下手。PEP 8给出的不过是编码规范，对于实践pythonic还远远不够。如果你正被如何写出pythonic的代码而困扰，或许这份笔记能给你帮助。
Raymond Hettinger是Python核心开发者，本文提到的许多特性都是他开发的。同时他也是Python社区热忱的布道师，不遗余力地传授pythonic之道。这篇文章是网友Jeff Paine整理的他在2013年美国的PyCon的演讲的笔记。
术语澄清：本文所说的集合全都指collection，而不是set。
以下是正文。
本文是Raymond Hettinger在2013年美国PyCon演讲的笔记(视频, 幻灯片)。
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！
遍历一个范围内的数字
foriin[0,1,2,3,4,5]:
printi ** 2
foriinrange(6):
printi ** 2
更好的方法
foriinxrange(6):
printi ** 2
xrange会返回一个迭代器，用来一次一个值地遍历一个范围。这种方式会比range更省内存。xrange在Python 3中已经改名为range。
遍历一个集合
colors = ['red','green','blue','yellow']
foriinrange(len(colors)):
print colors[i]
更好的方法
forcolor incolors:
print color
反向遍历
colors = ['red','green','blue','yellow']
foriinrange(len(colors)-1, -1, -1):
print colors[i]
更好的方法
forcolor inreversed(colors):
print color
遍历一个集合及其下标
colors = ['red','green','blue','yellow']
foriinrange(len(colors)):
printi,'--->',colors[i]
更好的方法
fori,color inenumerate(colors):
printi,'--->',color
这种写法效率高，优雅，而且帮你省去亲自创建和自增下标。
当你发现你在操作集合的下标时，你很有可能在做错事。
遍历两个集合
names = ['raymond','rachel','matthew']
colors = ['red','green','blue','yellow']
n = min(len(names),len(colors))
foriinrange(n):
print names[i],'--->',colors[i]
forname,color inzip(names,colors):
print name,'--->',color
更好的方法
forname,color inizip(names,colors):
print name,'--->',color
zip在内存中生成一个新的列表，需要更多的内存。izip比zip效率更高。
注意：在Python 3中，izip改名为zip，并替换了原来的zip成为内置函数。
有序地遍历
colors = ['red','green','blue','yellow']
# 正序
forcolor insorted(colors):
print colors
# 倒序
forcolor insorted(colors,reverse=True):
print colors
自定义排序顺序
colors = ['red','green','blue','yellow']
def compare_length(c1,c2):
iflen(c1) < len(c2): return -1
iflen(c1) > len(c2): return1
return0
print sorted(colors,cmp=compare_length)
更好的方法
print sorted(colors, key=len)
第一种方法效率低而且写起来很不爽。另外，Python 3已经不支持比较函数了。
调用一个函数直到遇到标记值
blocks = []
whileTrue:
block = f.read(32)
ifblock == '':
break
blocks.append(block)
更好的方法
blocks = []
forblock initer(partial(f.read,32),''):
blocks.append(block)
iter接受两个参数。第一个是你反复调用的函数，第二个是标记值。
译注：这个例子里不太能看出来方法二的优势，甚至觉得partial让代码可读性更差了。方法二的优势在于iter的返回值是个迭代器，迭代器能用在各种地方，set，sorted，min，max，heapq，sum……
在循环内识别多个退出点
def find(seq,target):
found = False
fori,value inenumerate(seq):
ifvalue == target:
found = True
break
ifnotfound:
return -1
returni
更好的方法
def find(seq,target):
fori,value inenumerate(seq):
ifvalue == target:
break
else:
return -1
returni
for执行完所有的循环后就会执行else。
译注：刚了解for-else语法时会困惑，什么情况下会执行到else里。有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。所以另一种方法就是把else记成nobreak，当for没有被break，那么循环结束时会进入到else。
遍历字典的key
d = {'matthew': 'blue','rachel': 'green','raymond': 'red'}
forkind:
printk
forkind.keys():
ifk.startswith('r'):
deld[k]
什么时候应该使用第二种而不是第一种方法？当你需要修改字典的时候。
如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。
d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。
注意：如果在Python 3里迭代一个字典你得显示地写：list(d.keys())，因为d.keys()返回的是一个“字典视图”(一个提供字典key的动态视图的迭代器)。详情请看文档。
遍历一个字典的key和value
# 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找
forkind:
printk,'--->',d[k]
# 产生一个很大的列表
fork,vind.items():
printk,'--->',v
更好的方法
fork,vind.iteritems():
printk,'--->',v
iteritems()更好是因为它返回了一个迭代器。
注意：Python 3已经没有iteritems()了，items()的行为和iteritems()很接近。详情请看文档。
用key-value对构建字典
names = ['raymond','rachel','matthew']
colors = ['red','green','blue']
d = dict(izip(names,colors))
# {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
Python 3: d = dict(zip(names, colors))
用字典计数
colors = ['red','green','red','blue','green','red']
# 简单，基本的计数方法。适合初学者起步时学习。
d = {}
forcolor incolors:
ifcolor notind:
d[color] = 0
d[color] += 1
# {'blue': 1, 'green': 2, 'red': 3}
更好的方法
d = {}
forcolor incolors:
d[color] = d.get(color,0) + 1
# 稍微潮点的方法，但有些坑需要注意，适合熟练的老手。
d = defaultdict(int)
forcolor incolors:
d[color] += 1
用字典分组 — 第I部分和第II部分
names = ['raymond','rachel','matthew','roger',
'betty','melissa','judith','charlie']
# 在这个例子，我们按name的长度分组
d = {}
forname innames:
key = len(name)
ifkey notind:
d[key] = []
d[key].append(name)
# {5: ['roger', 'betty'], 6: ['rachel', 'judith'], 7: ['raymond', 'matthew', 'melissa', 'charlie']}
d = {}
forname innames:
key = len(name)
d.setdefault(key,[]).append(name)
更好的方法
d = defaultdict(list)
forname innames:
key = len(name)
d[key].append(name)
字典的popitem()是原子的吗？
d = {'matthew': 'blue','rachel': 'green','raymond': 'red'}
whiled:
key,value = d.popitem()
print key,'-->',value
popitem是原子的，所以多线程的时候没必要用锁包着它。
连接字典
defaults = {'color': 'red','user': 'guest'}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u','--user')
parser.add_argument('-c','--color')
namespace = parser.parse_args([])
command_line_args = {k: vfork,vinvars(namespace).items()ifv}
# 下面是通常的作法，默认使用第一个字典，接着用环境变量覆盖它，最后用命令行参数覆盖它。
# 然而不幸的是，这种方法拷贝数据太疯狂。
d = defaults.copy()
d.update(os.environ)
d.update(command_line_args)
更好的方法
d = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
ChainMap在Python 3中加入。高效而优雅。
提高可读性
位置参数和下标很漂亮
但关键字和名称更好
第一种方法对计算机来说很便利
第二种方法和人类思考方式一致
用关键字参数提高函数调用的可读性
twitter_search('@obama', False, 20, True)
更好的方法
twitter_search('@obama', retweets=False, numtweets=20, popular=True)
第二种方法稍微(微秒级)慢一点，但为了代码的可读性和开发时间，值得。
用namedtuple提高多个返回值的可读性
# 老的testmod返回值
doctest.testmod()
# (0, 4)
# 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。
更好的方法
# 新的testmod返回值, 一个namedtuple
doctest.testmod()
# TestResults(failed=0, attempted=4)
namedtuple是tuple的子类，所以仍适用正常的元组操作，但它更友好。
创建一个nametuple
TestResults = namedTuple('TestResults', ['failed', 'attempted'])
unpack序列
p = 'Raymond','Hettinger',0x30,'python@example.com'
# 其它语言的常用方法/习惯
fname = p[0]
lname = p[1]
age = p[2]
email = p[3]
更好的方法
fname, lname, age, email = p
第二种方法用了unpack元组，更快，可读性更好。
更新多个变量的状态
def fibonacci(n):
x = 0
y = 1
foriinrange(n):
printx
t = y
y = x + y
x = t
更好的方法
def fibonacci(n):
x,y = 0,1
foriinrange(n):
printx
x,y = y,x + y
第一种方法的问题
x和y是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上，这经常是bug的源头。
操作有顺序要求
太底层太细节
第二种方法抽象层级更高，没有操作顺序出错的风险而且更效率更高。
同时状态更新
tmp_x = x + dx *t
tmp_y = y + dy *t
tmp_dx = influence(m,x,y,dx,dy,partial='x')
tmp_dy = influence(m,x,y,dx,dy,partial='y')
x = tmp_x
y = tmp_y
dx = tmp_dx
dy = tmp_dy
更好的方法
x,y,dx,dy = (x + dx *t,
y + dy *t,
influence(m,x,y,dx,dy,partial='x'),
influence(m,x,y,dx,dy,partial='y'))
效率
优化的基本原则
除非必要，别无故移动数据
稍微注意一下用线性的操作取代O(n**2)的操作
总的来说，不要无故移动数据
连接字符串
names = ['raymond','rachel','matthew','roger',
'betty','melissa','judith','charlie']
s = names[0]
forname innames[1:]:
s += ', ' + name
prints
更好的方法
print ', '.join(names)
更新序列
names = ['raymond','rachel','matthew','roger',
'betty','melissa','judith','charlie']
del names[0]
# 下面的代码标志着你用错了数据结构
names.pop(0)
names.insert(0,'mark')
更好的方法
names = deque(['raymond','rachel','matthew','roger',
'betty','melissa','judith','charlie'])
# 用deque更有效率
del names[0]
names.popleft()
names.appendleft('mark')
装饰器和上下文管理
用于把业务和管理的逻辑分开
分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具
起个好名字很关键
记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大
使用装饰器分离出管理逻辑
# 混着业务和管理逻辑，无法重用
def web_lookup(url,saved={}):
ifurl insaved:
returnsaved[url]
page = urllib.urlopen(url).read()
saved[url] = page
returnpage
更好的方法
@cache
def web_lookup(url):
returnurllib.urlopen(url).read()
注意：Python 3.2开始加入了functools.lru_cache解决这个问题。
分离临时上下文
# 保存旧的，创建新的
old_context = getcontext().copy()
getcontext().prec = 50
print Decimal(355) / Decimal(113)
setcontext(old_context)
更好的方法
with localcontext(Context(prec=50)):
print Decimal(355) / Decimal(113)
译注：示例代码在使用标准库decimal，这个库已经实现好了localcontext。
如何打开关闭文件
f = open('data.txt')
try:
data = f.read()
finally:
f.close()
更好的方法
with open('data.txt')asf:
data = f.read()
如何使用锁
# 创建锁
lock = threading.Lock()
# 使用锁的老方法
lock.acquire()
try:
print'Critical section 1'
print'Critical section 2'
finally:
lock.release()
更好的方法
# 使用锁的新方法
with lock:
print'Critical section 1'
print'Critical section 2'
分离出临时的上下文
try:
os.remove('somefile.tmp')
except OSError:
pass
更好的方法
with ignored(OSError):
os.remove('somefile.tmp')
ignored是Python 3.4加入的, 文档。
注意：ignored 实际上在标准库叫suppress(译注：contextlib.supress).
试试创建你自己的ignored上下文管理器。
@contextmanager
def ignored(*exceptions):
try:
yield
except exceptions:
pass
把它放在你的工具目录，你也可以忽略异常
译注：contextmanager在标准库contextlib中，通过装饰生成器函数，省去用__enter__和__exit__写上下文管理器。详情请看文档。
分离临时上下文
# 临时把标准输出重定向到一个文件，然后再恢复正常
with open('help.txt','w')asf:
oldstdout = sys.stdout
sys.stdout = f
try:
help(pow)
finally:
sys.stdout = oldstdout
更好的写法
with open('help.txt','w')asf:
with redirect_stdout(f):
help(pow)
redirect_stdout在Python 3.4加入(译注：contextlib.redirect_stdout)， bug反馈。
实现你自己的redirect_stdout上下文管理器。
@contextmanager
def redirect_stdout(fileobj):
oldstdout = sys.stdout
sys.stdout = fileobj
try:
yield fieldobj
finally:
sys.stdout = oldstdout
简洁的单句表达
两个冲突的原则：
一行不要有太多逻辑
不要把单一的想法拆分成多个部分
Raymond的原则：
一行代码的逻辑等价于一句自然语言
列表解析和生成器
result = []
foriinrange(10):
s = i ** 2
result.append(s)
print sum(result)
更好的方法
print sum(i**2 for i in xrange(10))
第一种方法说的是你在做什么，第二种方法说的是你想要什么。
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原文标题：让你的 Python 代码优雅又地道
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