值得收藏，Python 开发中的高级技巧总结pythonpython基础学习教程-

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Python 开发中有哪些高级技巧？这是知乎上一个问题，我总结了一些常见的技巧在这里，可能谈不上多高级，但掌握这些至少可以让你的代码看起来 Pythonic 一点。如果你还在按照类C语言的那套风格来写的话，在 code review 恐怕会要被吐槽了。

列表推导式

>>> chars = [ c for c in 'python' ] >>> chars ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] 

字典推导式

>>> dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5} >>> double_dict1 = {k:v*2 for (k,v) in dict1.items()} >>> double_dict1 {'a': 2, 'b': 4, 'c': 6, 'd': 8, 'e': 10} 

集合推导式

>>> set1 = {1,2,3,4} >>> double_set = {i*2 for i in set1} >>> double_set {8, 2, 4, 6} 

合并字典

>>> x = {'a':1,'b':2} >>> y = {'c':3, 'd':4} >>> z = {**x, **y} >>> z {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} 

复制列表

>>> nums = [1,2,3] >>> nums[::] [1, 2, 3] >>> copy_nums = nums[::] >>> copy_nums [1, 2, 3] 

反转列表

>>> reverse_nums = nums[::-1] >>> reverse_nums [3, 2, 1]  PACKING / UNPACKING 

变量交换

>>> a,b = 1, 2 >>> a ,b = b,a >>> a 2 >>> b 1 

高级拆包

>>> a, *b = 1,2,3 >>> a 1 >>> b [2, 3] 

或者

>>> a, *b, c = 1,2,3,4,5 >>> a 1 >>> b [2, 3, 4] >>> c 5 

函数返回多个值（其实是自动packing成元组）然后unpacking赋值给4个变量

>>> def f(): ...   return 1, 2, 3, 4 ... >>> a, b, c, d = f() >>> a 1 >>> d 4 

列表合并成字符串

>>> " ".join(["I", "Love", "Python"]) 'I Love Python' 

链式比较

>>> if a > 2 and a < 5: ...   pass ... >>> if 2<a<5: ...   pass yield from # 没有使用 field from def dup(n):   for i in range(n):     yield i     yield i # 使用yield from def dup(n):   for i in range(n):   yield from [i, i] for i in dup(3):   print(i) >>> 0 0 1 1 2 2 

in 代替 or

>>> if x == 1 or x == 2 or x == 3: ...   pass ... >>> if x in (1,2,3): ...   pass 

字典代替多个if else

def fun(x):   if x == 'a': return 1   elif x == 'b': return 2   else:     return None def fun(x):   return {"a": 1, "b": 2}.get(x) 

有下标索引的枚举

>>> for i, e in enumerate(["a","b","c"]): ...   print(i, e) ... 0 a 1 b 2 c 

生成器

注意区分列表推导式，生成器效率更高

>>> g = (i**2 for i in range(5)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x10881e518> >>> for i in g: ...   print(i) ... 0 1 4 9 16 

默认字典 defaultdict

>>> d = dict() >>> d['nums'] KeyError: 'nums' >>> >>> from collections import defaultdict >>> d = defaultdict(list) >>> d["nums"] [] 

字符串格式化

>>> lang = 'python' >>> f'{lang} is most popular language in the world' 'python is most popular language in the world' 

列表中出现次数最多的元素

>>> nums = [1,2,3,3] >>> max(set(nums), key=nums.count) 3 

或者

from collections import Counter >>> Counter(nums).most_common()[0][0] 3 

读写文件

>>> with open("test.txt", "w") as f: ...   f.writelines("hello") 

判断对象类型，可指定多个类型

>>> isinstance(a, (int, str)) True 

类似的还有字符串的 startswith，endswith

>>> "https://foofish.net".startswith(('http','https')) True >>> "https://foofish.net".startswith(('http','https')) True __str__ 与 __repr__ 区别 >>> str(datetime.now()) '2018-11-20 00:31:54.839605' >>> repr(datetime.now()) 'datetime.datetime(2018, 11, 20, 0, 32, 0, 579521)' 

前者对人友好，可读性更强，后者对计算机友好，支持 obj == eval(repr(obj))

使用装饰器

def makebold(f): return lambda: "<b>" + f() + "</b>" def makeitalic(f): return lambda: "<i>" + f() + "</i>" @makebold @makeitalic def say(): return "Hello" >>> say() <b><i>Hello</i></b> 

不使用装饰器，可读性非常差

def say(): return "Hello" >>> makebold(makeitalic(say))() <b><i>Hello</i></b> 

总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 开发中的高级技巧，

非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，我放在我们的微信公众号《程序员学府》，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！

其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]
想做你自己想成为高尚人，加油！