Pythonic风格代码有什么好处？附12个代码实例

 pythonic是风格附开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、代码代码明确、好处简单。实例就好比中文笔画，风格附有先后顺序，代码代码最符合文字书写的好处习惯。

因为是实例习惯，不是风格附江湖规则，所以你大可不必遵守pythonic，代码代码但如果你想成为python高手，好处最好是实例养成这个习惯。

对比其他语言我们能直观看出pythonic风格的风格附特点，比如写一个简单循环。代码代码

在Java里这样的好处：

for index in (index; index < items.length ; index++)  {    item = items[index];  ... now do something  } 

尝试用python来写循环，则非常简洁易懂：

for item in items:   item.perform_action() 

想要更加pythonic，用生成器表达式来写循环：

(item.some_attribute for item in items) 

这样的写法其实已经接近自然语言，一眼能看出代码意思。

如果你在Python IDE中输入import python，则会看到下面一首诗：

美胜于丑，简胜于繁，这就是Python哲学。

有一本书《effctive python》里面讲到蛮多pythonic的写法，服务器租用下面列出一些常见的代码。

1、用列表推导式来取代map、filter

map、filter需要编写额外的lambda函数，用起来比较复杂，而且效率也不高。

列表推导式则非常简洁，通过循环创建列表。

# 任务:找到列表中可以被2整除的数，并作二次方运算。 # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result = map(lambda x: x**2 ,filter(lambda x: x%2==0,a)) # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result = [x**2 for x in a if x%2==0] 

2、用生成器表达式来代替数据量较大的列表推导

列表推导式虽然简洁，但是不适合大数据量的生成，因为可能会把内存占满。这时就要用到生成器表达式，它返回生成器，基本不占用内存。

# 任务:对十亿条数据进行求平方根操作 # 非pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 假装这里有十亿个数字 result = [x**0.5 for x in a] # pythonic方法 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 假装这里有十亿个数字 result = (x**0.5 for x in a) 

3、尽量使用enumerate

enumerate可以把迭代器包装成生成器，每次遍历时，会同时列出数据和数据下标。

# 任务:打印列表中每个元素的索引 # 非pythonic方法 a = [apple,banana,orange] for i in range(len(a)):     print(a[i],:,i) # pythonic方法 a = [apple,banana,orange] for i,j in enumerate(a):     print(i,:,j) 

4、使用with方法处理文件

with语句提供一个有效的机制，让代码更简练，云服务器提供商同时在异常产生时，清理工作更简单。

# 任务:读取一个txt文件 # 非pythonic方法 f = open("some_file.txt") try:   data = f.read()   # 其他文件操作.. finally:   f.close() # pythonic方法 with open("some_file.txt") as f:   data = f.read()   # 其他文件操作... 

5、使用map函数

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的可迭代对象。

# 任务:对比两个列表相同索引位置元素的大小，输出较大值 # 非pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i in range(len(a)):     if a[i] > b[i]:         print(a[i])     else:         print(b[i]) # pythonic方法 a = [1,5,7] b = [2,4,6] for i,j in zip(a,b):     if i > j:         print(i)     else:         print(j) 

6、每行只写一段语句

# 非pythonic方法 print (one); print (two) if x == 1: print (one) # pythonic方法 print (one); print (two) if x == 1:     print (one) 

7、缩进

续行应该与其包裹元素对齐，要么使用圆括号、方括号和花括号内的隐式行连接来垂直对齐，要么使用挂行缩进对齐3。

当使用挂行缩进时，应该考虑到第一行不应该有参数，以及使用缩进以区分自己是续行。

# 非pythonic方法 # 没有使用垂直对齐时，禁止把参数放在第一行 foo = long_function_name(var_one, var_two,     var_three, var_four) # 当缩进没有与其他行区分时，要增加缩进 def long_function_name(     var_one, var_two, var_three,     var_four):     print(var_one) # pythonic方法 # 与左括号对齐 foo = long_function_name(var_one, var_two,                          var_three, var_four) # 用更多的缩进来与其他行区分 def long_function_name(         var_one, var_two, var_three,         var_four):     print(var_one) # 挂行缩进应该再换一行 foo = long_function_name(     var_one, var_two,     var_three, var_four) 

8、 import 导入要分行

# 非pythonic方法 import sys, os # pythonic方法 import os import sys from subprocess import Popen, PIPE 

9、交换两个变量的值

# 非pythonic方法 a = hello b = world temp = a a = b b = temp print(a, b) # pythonic方法 a = hello b = world a, b = b, a print(a, b) 

10、使用join方法拼接字符串

# 非pythonic方法 a = [w,o,r,l,d] b =  for i in a:     b+=i print(b) # pythonic方法 a = [w,o,r,l,d] b = .join(a) print(b) 

11、判断一个值是否为True、空列表、源码库None

# 非pythonic方法 if x == True:     pass if len(y) == 0:     pass if z == None:     pass # pythonic方法 if x:     pass if not y:     pass if z is None:     pass 

12、pythonic风格函数

命名合理 具有单一功能 包含文档注释 返回一个值 函数和类应该用两个空行隔开 尽量使用内置函数

补充

最后说下PEP8规范，PEP8是Python的编码规范，其目的在于提高代码的可读性。

写python代码时，在保证准确的前提下，要尽可能遵守PEP8。

PEP8含义：

常见规则：

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