Python 程式設計/技巧和竅門

在 Python 中，您可以學習許多技巧和竅門

字串

• 三重引號是一種定義包含單引號和雙引號的字串的簡單方法。
• 字串連線很昂貴。使用百分比格式化和 str.join() 進行連線

(但除非您的結果字串超過 500-1000 個字元，否則不必擔心)

print "Spam" + " eggs" + " and" + " spam"               # DON'T DO THIS
print " ".join(["Spam","eggs","and","spam"])            # Much faster/more
                                                        # common Python idiom
print "%s %s %s %s" % ("Spam", "eggs", "and", "spam")   # Also a pythonic way of
                                                        # doing it - very fast

最佳化的 C 模組

一些模組有使用 C 編寫的最佳化版本，它們提供幾乎相同的介面，並且通常比純 Python 實現快或更節省記憶體。模組行為通常在某些方面有所不同，通常是輕微的，因此 C 版本經常被使用。

這主要是 Python 2.x 的一個特性，它在 Python 3 中基本被移除，模組在可用時會自動使用最佳化實現。 但是，cProfile/profile 對仍然存在（截至 Python 3.4）。

匯入

名為 module 或 Module 的模組的 C 版本稱為 cModule，並且經常使用 import...as 匯入以去掉字首，例如

import cPickle as pickle

為了相容性，可以嘗試匯入 C 版本，如果 C 版本不可用則回退到 Python 版本；在這種情況下，使用 import...as 是必需的，因此程式碼不依賴於匯入的模組

try:
  import cPickle as pickle
except ImportError:
  import pickle

示例

值得注意的例子包括

• (Python 2.x) cPickle 用於 pickle，快 1000 倍。
• (Python 2.x) cStringIO 用於 StringIO，在 Python 3 中被 io.StringIO 替換
• cProfile 用於 profile - Python profile 會增加顯著的開銷，因此 cProfile 對於大多數用途來說是推薦的。
• (在 Python 3.3+ 中不需要) cElementTree 用於 ElementTree，速度快 15-20 倍，並且使用 2-5 倍更少的記憶體； 在 Python 3.3+ 中不需要，因為它會在可能的情況下自動使用快速實現。

列表推導和生成器

• 列表推導和生成器表示式對於處理小型、緊湊的迴圈非常有用。此外，它比普通的 for 迴圈更快。

directory = os.listdir(os.getcwd())       # Gets a list of files in the
                                          # directory the program runs from
filesInDir = [item for item in directory] # Normal For Loop rules apply, you
                                          # can add "if condition" to make a
                                          # more narrow search.

• 列表推導和生成器表示式可以與 zip 或 itertools.izip 一起使用來處理兩個（或多個）列表。

[a - b for (a,b) in zip((1,2,3), (1,2,3))]  # will return [0, 0, 0]

資料型別選擇

選擇正確的資料型別對於應用程式的效能至關重要。例如，假設您有兩個列表

list1 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3, 'd': 4}, {'e': 5, 'f': 6}]
list2 = [{'e': 5, 'f': 6}, {'g': 7, 'h': 8}, {'i': 9, 'j': 10}]

並且您想找到兩個列表中都存在的條目。您可以遍歷一個列表，檢查另一個列表中是否有公共專案

common = []
for entry in list1:
    if entry in list2:
        common.append(entry)

對於這樣的短列表，這會很好用，但是對於較長的列表，例如每個列表包含數千個條目時，以下方法會更高效，並且會產生相同的結果

set1 = set([tuple(entry.items()) for entry in list1])
set2 = set([tuple(entry.items()) for entry in list2])
common = set1.intersection(set2)
common = [dict(entry) for entry in common]

集合在這樣的函式中針對速度進行了最佳化。字典本身不能作為集合的成員使用，因為它們是可變的，但元組可以。如果需要對字典列表執行集合操作，可以將專案轉換為元組，將列表轉換為集合，執行操作，然後轉換回來。這通常比嘗試使用字串函式來複制集合操作要快得多。

其他

• 裝飾器可用於處理常見的注意事項，例如日誌記錄、資料庫訪問等。
• 雖然 Python 沒有內建函式來展平列表，但您可以使用遞迴函式快速完成這項工作。

def flatten(seq, list = None):
    """flatten(seq, list = None) -> list

    Return a flat version of the iterator `seq` appended to `list`
    """
    if list == None:
        list = []
    try:                          # Can `seq` be iterated over?
        for item in seq:          # If so then iterate over `seq`
            flatten(item, list)      # and make the same check on each item.
    except TypeError:             # If seq isn't iterable
        list.append(seq)             # append it to the new list.
    return list

• 要阻止 Python 指令碼在獨立啟動後立即關閉，請新增以下程式碼

print 'Hit Enter to exit'
raw_input()

• Python 本身就有一個 GUI：Tkinter，基於 Tcl 的 Tk。還有更多可用，例如 PyQt4、pygtk3 和 wxPython。

• 三元運算子

[on_true] if [expression] else [on_false]

x, y = 50, 25

small = x if x < y else y

• 布林值作為索引

b = 1==1
name = "I am %s" % ["John","Doe"][b]
#returns I am Doe