18 个 Python 高效编程技巧，Mark！_python程序设计mark=true

another_list = [ x + 1 for x in some_list ]

another_list
[2, 3, 4, 5, 6]

自从python 3.1 起，我们可以用同样的语法来创建集合和字典表：

Set Comprehensions

some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]

even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }

even_set
set([8, 2, 4])

Dict Comprehensions

d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }

d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

在第一个例子里，我们以some\_list为基础，创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。


这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合：

my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}

my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不需要使用内置函数set()。


#### 


#### 03 计数时使用Counter计数对象。


这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。


Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

from collections import Counter
c = Counter( hello world )

c
Counter({ l : 3, o : 2, : 1, e : 1, d : 1, h : 1, r : 1, w : 1})

c.most_common(2)
[( l , 3), ( o , 2)]

#### 


#### 04 漂亮的打印出JSON


JSON是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。


为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：

import json

print(json.dumps(data)) # No indention
{“status”: “OK”, “count”: 2, “results”: [{“age”: 27, “name”: “Oz”, “lactose_intolerant”: true}, {“age”: 29, “name”: “Joe”, “lactose_intolerant”: false}]}

print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention

{
“status”: “OK”,
“count”: 2,
“results”: [

{
  "age": 27,
  "name": "Oz",

  "lactose_intolerant": true
},
{
  "age": 29,

  "name": "Joe",
  "lactose_intolerant": false
}

]

}

同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。


**05 解决FizzBuzz**


前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz，问题引用如下：



> 
> 写一个程序，打印数字1到100，3的倍数打印“Fizz”来替换这个数，5的倍数打印“Buzz”，对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。
> 
> 
> 


这里就是一个简短的，有意思的方法解决这个问题：

for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3len( fizz )::]+“buzz”[x%5len( buzz )::] or x

**06 if 语句在行内**

print “Hello” if True else “World”

Hello

**07 连接**


下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。

nfc = [“Packers”, “49ers”]
afc = [“Ravens”, “Patriots”]
print nfc + afc

[ Packers , 49ers , Ravens , Patriots ]

print str(1) + " world"

1 world

print 1 + " world"

1 world

print 1, “world”

1 world
print nfc, 1
[ Packers , 49ers ] 1

**08 数值比较**


这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法

x = 2
if 3 > x > 1:
print x

2
if 1 < x > 0:
print x
2

**09 同时迭代两个列表**

nfc = [“Packers”, “49ers”]
afc = [“Ravens”, “Patriots”]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
print teama + " vs. " + teamb

Packers vs. Ravens
49ers vs. Patriots

**10 带索引的列表迭代**

teams = [“Packers”, “49ers”, “Ravens”, “Patriots”]
for index, team in enumerate(teams):
print index, team

0 Packers
1 49ers
2 Ravens
3 Patriots

**11 列表推导式**


已知一个列表，我们可以刷选出偶数列表方法：

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
if number%2 == 0:
even.append(number)

转变成如下：

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

**12 字典推导**


和列表推导类似，字典可以做同样的工作：

teams = [“Packers”, “49ers”, “Ravens”, “Patriots”]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}

{ 49ers : 1, Ravens : 2, Patriots : 3, Packers : 0}

**13 初始化列表的值**

items = [0]*3
print items

[0,0,0]

**14 列表转换为字符串**

teams = [“Packers”, “49ers”, “Ravens”, “Patriots”]
print ", ".join(teams)

Packers, 49ers, Ravens, Patriots

**15 从字典中获取元素**


我承认try/except代码并不雅致，不过这里有一种简单方法，尝试在字典中找key，如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

data = { user : 1, name : Max , three : 4}
try:
is_admin = data[ admin ]
except KeyError:
is_admin = False

**替换成这样**