Python 开发中有哪些高级技巧？这是知乎上一个问题，我总结了一些常见的技巧在这里，可能谈不上多高级，但掌握这些至少可以让你的代码看起来 Pythonic 一点。如果你还在按照类C语言的那套风格来写的话，在 code review 恐怕会要被吐槽了。
列表推导式
>>> chars = [ c for c in 'python' ]>>> chars['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
字典推导式
>>> dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}>>> double_dict1 = {k:v*2 for (k,v) in dict1.items()}>>> double_dict1{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6, 'd': 8, 'e': 10} 集合推导式
>>> set1 = {1,2,3,4}>>> double_set = {i*2 for i in set1}>>> double_set{8, 2, 4, 6} 合并字典
>>> x = {'a':1,'b':2}>>> y = {'c':3, 'd':4}>>> z = {**x, **y}>>> z{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} 复制列表
>>> nums = [1,2,3]>>> nums[::][1, 2, 3]>>> copy_nums = nums[::]>>> copy_nums[1, 2, 3]
反转列表
>>> reverse_nums = nums[::-1]>>> reverse_nums[3, 2, 1] PACKING / UNPACKING
变量交换
>>> a,b = 1, 2>>> a ,b = b,a>>> a2>>> b1
高级拆包
>>> a, *b = 1,2,3>>> a1>>> b[2, 3]
或者
>>> a, *b, c = 1,2,3,4,5>>> a1>>> b[2, 3, 4]>>> c5
函数返回多个值（其实是自动packing成元组）然后unpacking赋值给4个变量
>>> def f():... return 1, 2, 3, 4...>>> a, b, c, d = f()>>> a1>>> d4
列表合并成字符串
>>> " ".join(["I", "Love", "Python"])'I Love Python'
链式比较
>>> if a > 2 and a < 5:... pass...>>> if 2<a<5:... passyield from# 没有使用 field fromdef dup(n): for i in range(n): yield i yield i# 使用yield fromdef dup(n): for i in range(n): yield from [i, i]for i in dup(3): print(i)>>>001122
in 代替 or
>>> if x == 1 or x == 2 or x == 3:... pass...>>> if x in (1,2,3):... pass
字典代替多个if else
def fun(x): if x == 'a': return 1 elif x == 'b': return 2 else: return Nonedef fun(x): return {"a": 1, "b": 2}.get(x) 有下标索引的枚举
>>> for i, e in enumerate(["a","b","c"]):... print(i, e)...0 a1 b2 c
生成器
注意区分列表推导式，生成器效率更高
>>> g = (i**2 for i in range(5))>>> g<generator object <genexpr> at 0x10881e518>>>> for i in g:... print(i)...014916
默认字典 defaultdict
>>> d = dict()>>> d['nums']KeyError: 'nums'>>>>>> from collections import defaultdict>>> d = defaultdict(list)>>> d["nums"][]
字符串格式化
>>> lang = 'python'>>> f'{lang} is most popular language in the world''python is most popular language in the world' 列表中出现次数最多的元素
>>> nums = [1,2,3,3]>>> max(set(nums), key=nums.count)3
或者
from collections import Counter>>> Counter(nums).most_common()[0][0]3
读写文件
>>> with open("test.txt", "w") as f:... f.writelines("hello") 判断对象类型，可指定多个类型
>>> isinstance(a, (int, str))True
类似的还有字符串的 startswith，endswith
>>> "http://foofish.net".startswith(('http','https'))True>>> "https://foofish.net".startswith(('http','https'))True__str__ 与 __repr__ 区别>>> str(datetime.now())'2018-11-20 00:31:54.839605'>>> repr(datetime.now())'datetime.datetime(2018, 11, 20, 0, 32, 0, 579521)' 前者对人友好，可读性更强，后者对计算机友好，支持 obj == eval(repr(obj))
使用装饰器
def makebold(f):return lambda: "<b>" + f() + "</b>"def makeitalic(f):return lambda: "<i>" + f() + "</i>"@makebold@makeitalicdef say():return "Hello">>> say()<b><i>Hello</i></b>
不使用装饰器，可读性非常差
def say():return "Hello">>> makebold(makeitalic(say))()<b><i>Hello</i></b>
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 开发中的高级技巧，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对VEVB武林网网站的支持！
注：相关教程知识阅读请移步到python教程频道。
