11.4 【代码美化】Pythonic 代码的 15 个案例
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Python由于语言的简洁性，让我们以人类思考的方式来写代码，新手更容易上手，老鸟更爱不释手。

要写出
Pythonic（优雅的、地道的、整洁的）代码，还要平时多观察那些大牛代码，这里明哥收集了一些比较常见的
Pythonic 写法，帮助你养成写优秀代码的习惯。

01. 变量交换
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交换两个变量的值，正常都会想利用一个中间临时变量来过渡。

.. code:: python

   tmp = a
   a = b
   b = tmp

能用一行代码解决的（并且不影响可读性的），决不用三行代码。

.. code:: python

   a,b = b,a

02. 列表推导
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下面是一个非常简单的 for 循环。

.. code:: python

   my_list = []
   for i in range(10):
       my_list.append(i*2)

在一个 for
循环中，如果逻辑比较简单，不如试用一下列表的列表推导式，虽然只有一行代码，但也逻辑清晰。

.. code:: python

   my_list = [i*2 for i in range(10)]

03. 单行表达式
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上面两个案例，都将多行代码用另一种方式写成了一行代码。

这并不意味着，代码行数越少，就越 Pythonic 。

比如下面这样写，就不推荐。

.. code:: python

   print('hello'); print('world')

   if x == 1: print('hello,world')

   if <complex comparison> and <other complex comparison>:
       # do something

建议还是按照如下的写法来

.. code:: python

   print（'hello'）
   print（'world'）

   if x == 1:
       print('hello,world')

   cond1 = <complex comparison>
   cond2 = <other complex comparison>
   if cond1 and cond2:
       # do something

04. 带索引遍历
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使用 for 循环时，如何取得对应的索引，初学者习惯使用 range + len 函数

.. code:: python

   for i in range(len(my_list)):
       print(i, "-->", my_list[i])

更好的做法是利用 enumerate 这个内置函数

.. code:: python

   for i,item in enumerate(my_list):
       print(i, "-->",item)

05. 序列解包
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使用 ``*`` 可以对一个列表解包

.. code:: python

   a, *rest = [1, 2, 3]
   # a = 1, rest = [2, 3]

   a, *middle, c = [1, 2, 3, 4]
   # a = 1, middle = [2, 3], c = 4

06. 字符串拼接
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如果一个列表（或者可迭代对象）中的所有元素都是字符串对象，想要将他们连接起来，通常做法是

.. code:: python

   letters = ['s', 'p', 'a', 'm']
   s=""
   for let in letters:
       s += let

更推荐的做法是使用 join 函数

.. code:: python

   letters = ['s', 'p', 'a', 'm']
   word = ''.join(letters)

07. 真假判断
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判断一个变量是否为真（假），新手习惯直接使用 ``==`` 与 True、False、None
进行对比

.. code:: python

   if attr == True:
       print('True!')

   if attr == None:
       print('attr is None!')

实际上，\ ``""``\ 、\ ``[]``\ 、\ ``{}``
这些没有任何元素的容器都是假值，可直接使用 ``if not xx`` 来判断。

.. code:: python

   if attr:
       print('attr is truthy!')

   if not attr:
       print('attr is falsey!')

08. 访问字典元素
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当直接使用 ``[]``
来访问字典里的元素时，若key不存在，是会抛异常的，所以新会可能会先判断一下是否有这个
key，有再取之。

.. code:: python

   d = {'hello': 'world'}
   if d.has_key('hello'):
       print(d['hello'])    # prints 'world'
   else:
       print('default_value')

更推荐的做法是使用 ``get`` 来取，如果没有该 key 会默认返回
None（当然你也可以设置默认返回值）

.. code:: python

   d = {'hello': 'world'}

   print(d.get('hello', 'default_value')) # prints 'world'
   print(d.get('thingy', 'default_value')) # prints 'default_value'

09. 操作列表
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下面这段代码，会根据条件过滤过列表中的元素

.. code:: python

   a = [3, 4, 5]
   b = []
   for i in a:
       if i > 4:
           b.append(i)

实际上可以使用列表推导或者高阶函数 filter 来实现

.. code:: python

   a = [3, 4, 5]
   b = [i for i in a if i > 4]
   # Or:
   b = filter(lambda x: x > 4, a)

除了 filter 之外，还有 map、reduce 这两个函数也很好用

.. code:: python

   a = [3, 4, 5]
   b = map(lambda i: i + 3, a)
   # b: [6,7,8]

10. 文件读取
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文件读取是非常常用的操作，在使用完句柄后，是需要手动调用 close
函数来关闭句柄的

.. code:: python

   fp = open('file.txt')
   print(fp.read())
   fp.close()

如果代码写得太长，即使你知道需要手动关闭句柄，却也会经常会漏掉。因此推荐养成习惯使用
``with open`` 来读写文件，上下文管理器会自动执行关闭句柄的操作

.. code:: python

   with open('file.txt') as fp:
       for line in fp.readlines():
           print(line)

11. 代码续行
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将一个长度较长的字符串放在一行中，是很影响代码可读性的(下面代码可向左滑动)

.. code:: python

   long_string = 'For a long time I used to go to bed early. Sometimes, when I had put out my candle, my eyes would close so quickly that I had not even time to say “I’m going to sleep.”'

稍等注重代码可读性的人，会使用三个引号 ``\``\ 来续写

.. code:: python

   long_string = 'For a long time I used to go to bed early. ' \
                 'Sometimes, when I had put out my candle, ' \
                 'my eyes would close so quickly that I had not even time to say “I’m going to sleep.”'

不过，对我来说，我更喜欢这样子写 使用括号包裹 ``()``

.. code:: python

   long_string = (
       "For a long time I used to go to bed early. Sometimes, "
       "when I had put out my candle, my eyes would close so quickly "
       "that I had not even time to say “I’m going to sleep.”"
   )

导包的时候亦是如此

.. code:: python

   from some.deep.module.inside.a.module import (
       a_nice_function, another_nice_function, yet_another_nice_function)

12. 显式代码
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有时候出于需要，我们会使用一些特殊的魔法来使代码适应更多的场景不确定性。

.. code:: python

   def make_complex(*args):
       x, y = args
       return dict(**locals())

但若非必要，请不要那么做。无端增加代码的不确定性，会让原先本就动态的语言写出更加动态的代码。

.. code:: python

   def make_complex(x, y):
       return {'x': x, 'y': y}

13. 使用占位符
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对于暂不需要，却又不得不接收的的变量，请使用占位符

.. code:: python

   filename = 'foobar.txt'
   basename, _, ext = filename.rpartition('.')

14. 链式比较
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对于下面这种写法

.. code:: python

   score = 85
   if score > 80 and score < 90:
       print("良好")

其实还有更好的写法

.. code:: python

   score = 85
   if 80 < score < 90:
       print("良好")

如果你理解了上面的链式比较操作，那么你应该知道为什么下面这行代码输出的结果是
False

::

   >>> False == False == True 
   False

15. 三目运算
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对于简单的判断并赋值

.. code:: python

   age = 20
   if age > 18:
       type = "adult"
   else:
       type = "teenager"

其实是可以使用三目运算，一行搞定。

.. code:: python

   age = 20  
   b = "adult" if age > 18 else "teenager"