python编程自学,Python编程技巧

　　计算机编程语言最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。要写出蟒蛇（优雅的、地道的、整洁的)代码，需要多看多学大牛们写的代码，github上有很多非常优秀的源代码值得阅读，比如：请求、烧瓶、龙卷风、下面列举一些常见的预言的写法。

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　　0. 程序必须先让人读懂，然后才能让计算机执行。

　　"程序必须是为人们阅读而写的，并且只是附带地为机器执行而写的."

　　1. 交换赋值

　　##不推荐

　　温度=a

　　a=b

　　b=a

　　##推荐

　　a，b=b，a #先生成一个元组（元组)对象，然后打开2. Unpacking的行李

　　##不推荐

　　l=[大卫,皮托尼斯塔, 1-514-555-1234]

　　名字=l[0]

　　姓氏=l[1]

　　电话号码=l[2]

　　##推荐

　　l=[大卫,皮托尼斯塔, 1-514-555-1234]

　　名，姓，电话号码=l

　　#仅限Python 3

　　第一，*中间，最后=另一个_列出3. 使用操作符in

　　##不推荐

　　如果水果==苹果或水果==桔子或水果==浆果 :

　　# 多次判断

　　##推荐

　　如果水果在[苹果,橘子,浆果]:

　　# 使用在更加简洁4. 字符串操作

　　##不推荐

　　颜色=[红色,蓝色,绿色,黄色]

　　结果=

　　对于彩色s:

　　结果=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

　　颜色=[红色,蓝色,绿色,黄色]

　　结果=""。加入（颜色)#没有额外的内存分配5. 字典键值列表

　　##不推荐

　　for key in my_dict.keys():

　　#我的字典[答案].

　　##推荐

　　对于我的字典中的键：

　　#我的字典[答案].

　　# 只有当循环中需要更改键值的情况下，我们需要使用my_dict.keys()

　　# 生成静态的键值列表106 .6. 字典键值判断

　　##不推荐

　　如果my_dict.has_key(key):

　　# .用d[键]做某事

　　##推荐

　　如果键入我的_字典：

　　# .和迪7. 字典 get 和 setdefault 方法一起做点什么

　　##不推荐

　　navs={}

　　对于数据：中的（投资组合、权益、头寸)

　　如果投资组合不在navs:中

　　nav投资组合]=0

　　nav投资组合]=头寸*价格[权益]

　　##推荐

　　navs={}

　　对于数据：中的（投资组合、权益、头寸)

　　# 使用得到方法

　　投资组合。get(投资组合，0)头寸*价格[权益]

　　# 或者使用山转水也转方法

　　navs.setdefault(投资组合，0)

　　投资组合

　　n * prices[equity]8. 判断真伪

##不推荐
　　if x == True:
　　# ....
　　if len(items) != 0:
　　# ...
　　if items != []:
　　# ... 
　　##推荐
　　if x:
　　# ....
　　if items:
　　# ...

##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, item

##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)]

##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...

##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, z

##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。

##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。

##不推荐
　　found = False
　　for item in a_list:
　　if condition(item):
　　found = True
　　break
　　if found:
　　# do something if found... 
　　##推荐
　　if any(condition(item) for item in a_list):
　　# do something if found...

##不推荐
　　class Clock(object):
　　def __init__(self):
　　self.__hour = 1
　　def setHour(self, hour):
　　if 25 > hour > 0: self.__hour = hour
　　else: raise BadHourException
　　def getHour(self):
　　return self.__hour
　　##推荐
　　class Clock(object):
　　def __init__(self):
　　self.__hour = 1
　　def __setHour(self, hour):
　　if 25 > hour > 0: self.__hour = hour
　　else: raise BadHourException
　　def __getHour(self):
　　return self.__hour
　　hour = property(__getHour, __setHour)

##不推荐
　　f = open("some_file.txt")
　　try:
　　data = f.read()
　　# 其他文件操作..
　　finally:
　　f.close()
　　##推荐
　　with open("some_file.txt") as f:
　　data = f.read()
　　# 其他文件操作...

##不推荐
　　try:
　　os.remove("somefile.txt")
　　except OSError:
　　pass
　　##推荐
　　from contextlib import ignored # Python 3 only
　　with ignored(OSError):
　　os.remove("somefile.txt")

##不推荐
　　import threading
　　lock = threading.Lock()
　　lock.acquire()
　　try:
　　# 互斥操作...
　　finally:
　　lock.release()
　　##推荐
　　import threading
　　lock = threading.Lock()
　　with lock:
　　# 互斥操作...

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