對于Python新手來說，寫代碼很少考慮代碼的效率和簡潔性，因此容易造成代碼冗長、執行慢，這些都是需要改進的地方。本文是想通過幾個案列給新手一點啟發，怎樣寫python代碼更優雅。

01.不喜歡使用高級數據結構

sets(集合)

很多新手忽視sets(集合)和tuple(元組)的強大之處.

例如，取兩個列表交集：

defcommon_elements(list1,list2):

common=[]

foritem1inlist1:

ifitem1inlist2:

common.append(item1)、

returncommon

這樣寫會更好：

defcommon_elements(list1,list2):

common=set(list1).intersection(set(list2))

returnlist(common)

dic(字典)

新手枚舉(訪問和取出)字典的鍵和對應值，認為對應值必須通過鍵來訪問，往往會這樣做：

my_dict={'a':1,'b':2}

forkeyinmy_dict:

print(key,my_dict[key])

有一個更優雅的方法可以實現：

my_dict={'a':1,'b':2}

forkey,valueinmy_dict.items():

print(key,value)

對大部分項目來說，這樣寫會更加有效率。

tuple(元組)

元組一旦創建就無法更改元素，看似沒有什么用處，其實元組的作用大著呢!很多函數方法都會返回元組，比如enumerate()和dict.items()，并且可以在函數中使用元組，返回多個值。還能夠很方便地從元組中提取信息：

a,b=('cat','dog')

上面元組中有兩個元素，分別被賦給a，b。如果有多個值，同樣可以提取：

a,b,c=('cat','dog','tiger')

print(a,b,c)

提取首、尾兩個元素：

first,*_,end=(1,2,3,4,5,6)

print(first,end)

#輸出：1、6

提取首、中、尾三部分：

first,*middle,end=(1,2,3,4,5,6)

print(first,middle,end)

#輸出：1、[2,3,4,5]、6

元組還可以用來交換變量：

(a,b,c)=(c,a,b)

上面a變成之前的c，b變成之前的a，c變成之前的b。元組也能作為字典的鍵，所以如果你需要存儲數據，可以使用帶有元組鍵的字典，比如說經緯度數據。

02.不喜歡使用上下文管理器

新手可能會習慣這樣進行讀取文件操作：

ifos.path.exists(data_file_path):

data_file=open(data_file_path,'r')

else:

raiseOSERROR

print(data_file.read())

data.close()

這樣寫會有幾個明顯的問題：

·可能出現文件存在，但文件被占用，無法讀取的情況

·可能出現文件可以被讀取，但操作文件對象出現報錯的情況

·可能出現忘記關閉文件的情況

如果使用with…語句，問題就迎刃而解了：

withopen(data_file_path,'r')asdata_file:

print(data_file.read)

這樣可以捕獲任何打開文件或處理數據時的異常情況，并且在任務處理完后自動關閉文件。

python初學者可能不太了解上下文管理器的神奇之處，它真的能帶來巨大的便利。

03.不喜歡使用標準庫

標準庫itertools和collections仍然很少被初學者使用

itertools

如果你看到下面的任務：

list1=range(1,10)

list2=range(10,20)

foritem1inlist1:

foritem2inlist1:

print(item1*item2)

這是一個嵌套循環操作，為提高代碼效率，完全可以用product()函數替代嵌套循環：

fromitertoolsimportproduct

list1=range(1,10)

list2=range(10,20)

foritem1,item2inproduct(list1,list2):

print(item1*item2)

這兩段代碼的結果完全一樣，但使用標準庫函數明顯更加簡潔高效。itertools還有很多方便操作迭代對象的函數，比如：

·count()函數會創建一個無限迭代器

·cycle()函數會把傳入的序列無限重復下去

·chain()可以把多個迭代對象串聯起來

·group()函數可以把迭代其中相鄰的重復元素挑出來，放在一起

有興趣可以詳細看看itertools庫的各種神奇函數。

collections

新手對python集合模塊了解的可能并不多，你可能會遇到這樣的情形：

consolidated_list=[('a',1),('b',2),('c',3),('b',4)]

items_by_id={}

forid_,iteminconsolidated_list:

ifid_notinitems_by_id:

items_by_id[id_]=[]

ifid_initems_by_id:

items_by_id[id_].append(item)

上面代碼構建了一個字典，依次向字典中添加信息，如果某個鍵已經存在，則以某種方式修改該鍵的值;如果某個鍵不存在，則添加對應鍵值對。

這種算法非常常見，你可以用collects模塊的defaultdict()函數來實現同樣效果：

fromcollectionsimportdefaultdict

items_by_id=defaultdict(list)

consolidated_list=[('a',1),('b',2),('c',3),('b',4)]

forid_,iteminconsolidated_list:

items_by_id[id_].append(item)

在此列中，defaultdict()接受一個list作為參數，當鍵不存在時，則返回一個空列表作為對應值。

有時候我們會遇到統計詞頻的案例，比如：

#統計詞頻

colors=['red','blue','red','green','blue','blue']

result={}

forcolorincolors:

ifresult.get(color)==None:

result[color]=1

else:

result[color]+=1

print(result)

#輸出{'red':2,'blue':3,'green':1}

完全可以用defaultdict()函數實現上面的計數功能：

colors=['red','blue','red','green','blue','blue']

d=defaultdict(int)

forcolorincolors:

d[color]+=1

print(d)

更簡單的方法用collections模塊的Counter()函數：

fromcollectionsimportCounter

colors=['red','blue','red','green','blue','blue']

c=Counter(colors)

print(dict(c))

對于備份文件，新人往往會用system模塊：

fromosimportsystem

system("xcopye:\\sample.csve:\\newfile\\")

其實shutil模塊更好用：

importshutil

shutil.copyfile('E:\\q.csv','e:\\movie\\q.csv')

因為shutil會很詳細地報告錯誤和異常。

04.不喜歡使用異常處理

無論老手新手都應該在寫代碼的時候進行異常處理操作，這樣可以使代碼更加健壯。異常處理一般會用try…except語句。

05.：不喜歡使用生成器

除非你的list十分復雜，并且頻繁調用，否則都建議使用生成器，因為它非常節省內存，舉個例子：

defpowers_of_two(max=20000):

i=0

powers=[]

while2**i

powers.append[2**i]

i+=1

returnpowers

對于使用次數少、占據大量內存、且容易生成的數據，可以用生成器替代列表存儲：

fromitertoolsimportcount,takewhile

defpowers_of_two(max=20000):

forindexintakewhile(lambdai:2**i

yield2**index

以上內容為大家介紹了Python新手的五大坑，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.jun-ho.cn/