pythonic operations
变量交换
>>> a, b = b, a
循环遍历区间元素
>>>for i in range(10):
... print (i)
返回的是生成器对象,生成器比列表更加节省内存 带索引位置的循环遍历
>>>colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] >>>for i, color in enumerate(colors):
... print (i, 'mapping', color)
字符串连接
>>>colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
>>>print( ', ', join( colors ) )
join 是一种更加高效的字符串连接方式,使用 + 操作时,每执行一次+操作就会导致在内存中生成一个新的字符串对象,遍历几次有几个字符串生成,造成无谓的内存浪费。而用 join 方法整个过程只会产生一个字符串对象。 打开/关闭文件
>>>with open('data.txt') as f:
... data = f.read()
列表推导式
result = []
for i in range( 10 ):
s = i * 2
result.append( s ) 应该写成: [ i * 2 for i in range( 10 ) ]
1
装饰器 装饰器可以把与业务逻辑无关的代码抽离出来,让代码保持干净清爽,而且装饰器还能被多个地方重复利用。比如一个爬虫网页的函数,如果该 URL 曾经被爬过就直接从缓存中获取,否则爬下来之后加入到缓存,防止后续重复爬取。 def web_lookup(url, saved={}):
if url in saved:
return saved[url]
page = urllib.urlopen(url).read()
saved[url] = page
return page pythonic import urllib.request def cache(func):
saved = {} def wrapper(url):
if url in saved:
return saved[url]
else:
page = func(url)
saved[url] = page
return page
return wrapper @cache
def web_lookup(url):
return urllib.urlopen(url).read()
列表的操作
列表对象(list)是一个查询效率高于更新操作的数据结构,比如删除一个元素和插入一个元素时执行效率就非常低,因为还要对剩下的元素进行移动 names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
names.pop(0)
names.insert(0, 'mark')
pythonic from collections import deque
names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])
names.popleft()
names.appendleft('mark')
deque 是一个双向队列的数据结构,删除元素和插入元素会很快 序列解包
p = 'vttalk', 'female', 30, 'python@qq.com' name = p[0]
gender = p[1]
age = p[2]
email = p[3]
pythonic name, gender, age, email = p
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