干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道

admin 2022年5月20日18:53:00安全开发评论20 views9637字阅读32分7秒阅读模式

与其相忘于江湖,不如点击“蓝字”关注

编译:0xFEE1C001 

www.lightxue.com/transforming-code-into-beautiful-idiomatic-python


干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道

译序

干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道

如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。

—— Edsger Wybe Dijkstra

在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的,只是顺便让机器能运行”畅快。


然而什么是pythonic,就像什么是地道的汉语一样,切实存在但标准模糊。import this可以看到Tim Peters提出的Python之禅,它提供了指导思想。许多初学者都看过它,深深赞同它的理念,但是实践起来又无从下手。PEP 8给出的不过是编码规范,对于实践pythonic还远远不够。如果你正被如何写出pythonic的代码而困扰,或许这份笔记能给你帮助。


Raymond Hettinger是Python核心开发者,本文提到的许多特性都是他开发的。同时他也是Python社区热忱的布道师,不遗余力地传授pythonic之道。这篇文章是网友Jeff Paine整理的他在2013年美国的PyCon的演讲的笔记。


术语澄清:本文所说的集合全都指collection,而不是set。本文是Raymond Hettinger在2013年美国PyCon演讲的笔记(视频, 幻灯片)。


示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的,希望你们理解起来跟我一样顺畅!



遍历一个范围内的数字

for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:

    print i ** 2 

for i in range(6):

    print i ** 2


更好的方法

for i in xrange(6):

    print i ** 2

xrange会返回一个迭代器,用来一次一个值地遍历一个范围。这种方式会比range更省内存。xrange在Python 3中已经改名为range。



遍历一个集合

olors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

 for i in range(len(colors)):

    print colors[i]


更好的方法

for color in colors:

    print color



反向遍历

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

 for i in range(len(colors)-1, -1, -1):

    print colors[i]


更好的方法

for color in reversed(colors):

    print color



遍历一个集合及其下标

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

 for i in range(len(colors)):

    print i, '--->', colors[i]


更好的方法

for i, color in enumerate(colors):

    print i, '--->', color

这种写法效率高,优雅,而且帮你省去亲自创建和自增下标。当你发现你在操作集合的下标时,你很有可能在做错事。



遍历两个集合

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']

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

 n = min(len(names), len(colors))

for i in range(n):

    print names[i], '--->', colors[i]

 for name, color in zip(names, colors):

    print name, '--->', color


更好的方法

for name, color in izip(names, colors):

    print name, '--->', color

zip在内存中生成一个新的列表,需要更多的内存。izip比zip效率更高。注意:在Python 3中,izip改名为zip,并替换了原来的zip成为内置函数。



有序地遍历

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

# 正序

for color in sorted(colors):

    print colors

 

# 倒序

for color in sorted(colors, reverse=True):

    print colors



自定义排序顺序

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

 def compare_length(c1, c2):

    if len(c1) < len(c2): return -1

    if len(c1) > len(c2): return 1

    return 0

 print sorted(colors, cmp=compare_length)


更好的方法

print sorted(colors, key=len)

第一种方法效率低而且写起来很不爽。另外,Python 3已经不支持比较函数了。



调用一个函数直到遇到标记值

blocks = []

while True:

    block = f.read(32)

    if block == '':

        break

    blocks.append(block)


更好的方法

blocks = []

for block in iter(partial(f.read, 32), ''):

    blocks.append(block)

iter接受两个参数。第一个是你反复调用的函数,第二个是标记值。

译注:这个例子里不太能看出来方法二的优势,甚至觉得partial让代码可读性更差了。方法二的优势在于iter的返回值是个迭代器,迭代器能用在各种地方,set,sorted,min,max,heapq,sum……



在循环内识别多个退出点

def find(seq, target):

    found = False

    for i, value in enumerate(seq):

        if value == target:

            found = True

            break

    if not found:

        return -1

    return i


更好的方法

def find(seq, target):

    for i, value in enumerate(seq):

        if value == target:

            break

    else:

        return -1

    return i

for执行完所有的循环后就会执行else。

译注:刚了解for-else语法时会困惑,什么情况下会执行到else里。有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if,当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时,就是for循环没被break出去,把所有循环都跑完的时候。所以另一种方法就是把else记成nobreak,当for没有被break,那么循环结束时会进入到else。



遍历字典的key

d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'} 

for k in d:

    print k 

for k in d.keys():

    if k.startswith('r'):

        del d[k]

什么时候应该使用第二种而不是第一种方法?当你需要修改字典的时候。如果你在迭代一个东西的时候修改它,那就是在冒天下之大不韪,接下来发生什么都活该。d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。

注意:如果在Python 3里迭代一个字典你得显示地写:list(d.keys()),因为d.keys()返回的是一个“字典视图”(一个提供字典key的动态视图的迭代器)。详情请看文档。



遍历一个字典的key和value

# 并不快,每次必须要重新哈希并做一次查找

for k in d:

    print k, '--->', d[k]

 # 产生一个很大的列表

for k, v in d.items():

    print k, '--->', v


更好的方法

for k, v in d.iteritems():

    print k, '--->', v

iteritems()更好是因为它返回了一个迭代器。

注意:Python 3已经没有iteritems()了,items()的行为和iteritems()很接近。详情请看文档。



用key-value对构建字典

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']

colors = ['red', 'green', 'blue']

 

d = dict(izip(names, colors))

# {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}

Python 3: d = dict(zip(names, colors))



用字典计数

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

# 简单,基本的计数方法。适合初学者起步时学习。

d = {}

for color in colors:

    if color not in d:

        d[color] = 0

    d[color] += 1

# {'blue': 1, 'green': 2, 'red': 3}


更好的方法

d = {}

for color in colors:

    d[color] = d.get(color, 0) + 1

 

# 稍微潮点的方法,但有些坑需要注意,适合熟练的老手。

d = defaultdict(int)

for color in colors:

    d[color] += 1



用字典分组 — 第I部分和第二部分

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

         'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

 # 在这个例子,我们按name的长度分组

d = {}

for name in names:

    key = len(name)

    if key not in d:

        d[key] = []

    d[key].append(name)

 # {5: ['roger', 'betty'], 6: ['rachel', 'judith'], 7: ['raymond', 'matthew', 'melissa', 'charlie']}

 d = {}

for name in names:

    key = len(name)

    d.setdefault(key, []).append(name)


更好的方法

d = defaultdict(list)

for name in names:

    key = len(name)

    d[key].append(name)



字典的popitem()是原子的吗?

d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}

 while d:

    key, value = d.popitem()

    print key, '-->', value

popitem是原子的,所以多线程的时候没必要用锁包着它。



连接字典

defaults = {'color': 'red', 'user': 'guest'}

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('-u', '--user')

parser.add_argument('-c', '--color')

namespace = parser.parse_args([])

command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v}

 

# 下面是通常的作法,默认使用第一个字典,接着用环境变量覆盖它,最后用命令行参数覆盖它。

# 然而不幸的是,这种方法拷贝数据太疯狂。

d = defaults.copy()

d.update(os.environ)

d.update(command_line_args)


更好的方法

d = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

ChainMap在Python 3中加入。高效而优雅。



提高可读性

  • 位置参数和下标很漂亮

  • 但关键字和名称更好

  • 第一种方法对计算机来说很便利

  • 第二种方法和人类思考方式一致

用关键字参数提高函数调用的可读性

twitter_search('@obama', False, 20, True)


更好的方法

twitter_search('@obama', retweets=False, numtweets=20, popular=True)

第二种方法稍微(微秒级)慢一点,但为了代码的可读性和开发时间,值得。



用namedtuple提高多个返回值的可读性

# 老的testmod返回值

doctest.testmod()

# (0, 4)

# 测试结果是好是坏?你看不出来,因为返回值不清晰。


更好的方法

# 新的testmod返回值, 一个namedtuple

doctest.testmod()

# TestResults(failed=0, attempted=4)

namedtuple是tuple的子类,所以仍适用正常的元组操作,但它更友好。创建一个nametuple

TestResults = namedTuple('TestResults', ['failed', 'attempted'])



unpack序列

p = 'Raymond', 'Hettinger', 0x30, '[email protected]

# 其它语言的常用方法/习惯

fname = p[0]

lname = p[1]

age = p[2]

email = p[3]


更好的方法

fname, lname, age, email = p

第二种方法用了unpack元组,更快,可读性更好。



更新多个变量的状态

def fibonacci(n):

    x = 0

    y = 1

    for i in range(n):

        print x

        t = y

        y = x + y

        x = t


更好的方法

def fibonacci(n):

    x, y = 0, 1

    for i in range(n):

        print x

        x, y = y, x + y

第一种方法的问题

  • x和y是状态,状态应该在一次操作中更新,分几行的话状态会互相对不上,这经常是bug的源头。

  • 操作有顺序要求

太底层太细节

第二种方法抽象层级更高,没有操作顺序出错的风险而且更效率更高。



同时状态更新

tmp_x = x + dx * t

tmp_y = y + dy * t

tmp_dx = influence(m, x, y, dx, dy, partial='x')

tmp_dy = influence(m, x, y, dx, dy, partial='y')

x = tmp_x

y = tmp_y

dx = tmp_dx

dy = tmp_dy


更好的方法

x, y, dx, dy = (x + dx * t,

                y + dy * t,

 influence(m, x, y, dx, dy, partial='x'),

 influence(m, x, y, dx, dy, partial='y'))



效率

  • 优化的基本原则

  • 除非必要,别无故移动数据

  • 稍微注意一下用线性的操作取代O(n**2)的操作

总的来说,不要无故移动数据



连接字符串

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

         'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

s = names[0]

for name in names[1:]:

    s += ', ' + name

print s


更好的方法

print ', '.join(names)



更新序列

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

         'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'] 

del names[0]

# 下面的代码标志着你用错了数据结构

names.pop(0)

names.insert(0, 'mark')


更好的方法

names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

               'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])


# 用deque更有效率

del names[0]

names.popleft()

names.appendleft('mark')



装饰器和上下文管理

  • 用于把业务和管理的逻辑分开

  • 分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具

  • 起个好名字很关键

  • 记住蜘蛛侠的格言:能力越大,责任越大



使用装饰器分离出管理逻辑

# 混着业务和管理逻辑,无法重用

def web_lookup(url, saved={}):

    if url in saved:

        return saved

    page = urllib.urlopen(url).read()

    saved

 = page

    return page


更好的方法

@cache

def web_lookup(url):

    return urllib.urlopen(url).read()

注意:Python 3.2开始加入了functools.lru_cache解决这个问题。



分离临时上下文

# 保存旧的,创建新的

old_context = getcontext().copy()

getcontext().prec = 50

print Decimal(355) / Decimal(113)

setcontext(old_context)


更好的方法

with localcontext(Context(prec=50)):

    print Decimal(355) / Decimal(113)

译注:示例代码在使用标准库decimal,这个库已经实现好了localcontext。



如何打开关闭文件

f = open('data.txt')

try:

    data = f.read()

finally:

    f.close()


更好的方法

with open('data.txt') as f:

    data = f.read()



如何使用锁

# 创建锁

lock = threading.Lock() 

# 使用锁的老方法

lock.acquire()

try:

    print 'Critical section 1'

    print 'Critical section 2'

finally:

    lock.release()


更好的方法

# 使用锁的新方法

with lock:

    print 'Critical section 1'

    print 'Critical section 2'



分离出临时的上下文

try:

    os.remove('somefile.tmp')

except OSError:

    pass


更好的方法

with ignored(OSError):

    os.remove('somefile.tmp')

ignored是Python 3.4加入的, 文档。

注意:ignored 实际上在标准库叫suppress(译注:contextlib.supress).



试试创建你自己的ignored上下文管理器

@contextmanager

def ignored(*exceptions):

    try:

        yield

    except exceptions:

        pass

把它放在你的工具目录,你也可以忽略异常

译注:contextmanager在标准库contextlib中,通过装饰生成器函数,省去用__enter__和__exit__写上下文管理器。详情请看文档。



分离临时上下文

# 临时把标准输出重定向到一个文件,然后再恢复正常

with open('help.txt', 'w') as f:

    oldstdout = sys.stdout

    sys.stdout = f

    try:

        help(pow)

    finally:

        sys.stdout = oldstdout


更好的写法

with open('help.txt', 'w') as f:

    with redirect_stdout(f):

        help(pow)

redirect_stdout在Python 3.4加入(译注:contextlib.redirect_stdout), bug反馈。



实现你自己的redirect_stdout上下文管理器

@contextmanager

def redirect_stdout(fileobj):

    oldstdout = sys.stdout

    sys.stdout = fileobj

    try:

        yield fieldobj

    finally:

        sys.stdout = oldstdout



简洁的单句表达

两个冲突的原则:

一行不要有太多逻辑

不要把单一的想法拆分成多个部分

Raymond的原则:

一行代码的逻辑等价于一句自然语言



列表解析和生成器

result = []

for i in range(10):

s = i ** 2

    result.append(s)

print sum(result)


更好的方法

print sum(i**2 for i in xrange(10))

第一种方法说的是你在做什么,第二种方法说的是你想要什么。

本文转载自:Python开发者

END

干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道

很多资讯请点击“阅读原文”

干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道

原文始发于微信公众号(e安在线):干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道

特别标注: 本站(CN-SEC.COM)所有文章仅供技术研究,若将其信息做其他用途,由用户承担全部法律及连带责任,本站不承担任何法律及连带责任,请遵守中华人民共和国安全法.
  • 我的微信
  • 微信扫一扫
  • weinxin
  • 我的微信公众号
  • 微信扫一扫
  • weinxin
admin
  • 本文由 发表于 2022年5月20日18:53:00
  • 转载请保留本文链接(CN-SEC中文网:感谢原作者辛苦付出):
                  干货 | 让你的 Python 代码优雅又地道 http://cn-sec.com/archives/696851.html

发表评论

匿名网友 填写信息

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: