Python编程

Python 中有许多可以学习的技巧和窍门：

字符串

• 使用三重引号定义包含单引号和双引号的字符串非常方便。
• 字符串拼接是昂贵的操作。使用百分号格式化和 str.join() 来拼接字符串： （但除非你拼接的字符串长度超过 500-1000 个字符，否则无需担心这个问题）

print("Spam" + " eggs" + " and" + " spam")  # 不要这样做
print(" ".join(["Spam", "eggs", "and", "spam"]))  # 更快/更常见的 Python 写法
print("%s %s %s %s" % ("Spam", "eggs", "and", "spam"))  # 也是 Pythonic 写法 - 非常快

优化的 C 模块

• 许多模块有用 C 编写的优化版本，这些版本通常提供几乎相同的接口，并且比纯 Python 实现要快得多或更节省内存。模块的行为通常在某些方面有所不同，通常是微小的，因此 C 版本通常会被使用。

  这是 Python 2.x 的一个特性，在 Python 3 中已经大部分移除，但模块会自动使用优化的实现（如果可用）。然而，cProfile/profile 对仍然存在（从 Python 3.4 开始）。

• 导入：

  • 名为 module 或 Module 的模块的 C 版本叫做 cModule，通常通过 import ... as 来去掉前缀，如：

    import cPickle as pickle
    

  • 为了兼容性，可以尝试先导入 C 版本，如果没有找到，则回退到 Python 版本；这种情况下，使用 import ... as 是必需的，以避免代码依赖于导入的模块：

    try:
        import cPickle as pickle
    except ImportError:
        import pickle
    

示例

• 突出的例子包括：
  • (Python 2.x) cPickle 用于 pickle，速度提高 1000 倍。
  • (Python 2.x) cStringIO 用于 StringIO，在 Python 3 中被 io.StringIO 取代。
  • cProfile 用于 profile，因为 Python 的 profile 添加了显著的开销，因此推荐使用 cProfile。
  • (Python 3.3+ 不再需要) cElementTree 用于 ElementTree，比纯 Python 实现快 15-20 倍，且内存使用量减少 2-5 倍；在 Python 3.3+ 中，如果可能的话，自动使用快速实现。

列表推导和生成器

• 列表推导和生成器表达式在处理小型紧凑的循环时非常有用。而且，它们比普通的 for 循环要快。

  directory = os.listdir(os.getcwd())  # 获取程序运行目录中的文件列表
  filesInDir = [item for item in directory]  # 普通的 For 循环规则适用，你可以添加 "if 条件" 进行更精确的搜索。
  

  • 使用 zip 或 itertools.izip 可以同时处理两个（或更多）列表：

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

数据类型选择

• 选择正确的数据类型对应用程序的性能至关重要。例如，假设你有两个列表：

  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}]
  

  • 你希望找到两个列表中公共的项，可以使用如下方法：

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

  • 对于较小的列表，这样的方法没问题，但对于更大的列表（例如每个列表中有成千上万的条目），以下方法会更高效：

    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]
    

  • 使用集合操作的速度优化了查找，且比使用字符串操作来模拟集合操作要快得多。

其他技巧

• 装饰器可以用于处理常见问题，如日志记录、数据库访问等。

• 虽然 Python 没有内建的函数来扁平化列表，你可以使用递归函数快速完成：

  def flatten(seq, list=None):
      """flatten(seq, list=None) -> list
      Return a flat version of the iterator `seq` appended to `list`
      """
      if list is None:
          list = []
      try:
          for item in seq:
              flatten(item, list)
      except TypeError:
          list.append(seq)
      return list
  

• 要防止 Python 脚本在独立启动后立即关闭，可以添加以下代码：

  print('Hit Enter to exit')
  raw_input()
  

• Python 已经内建了 GUI（图形用户界面）：Tkinter，基于 Tcl 的 Tk。还有其他可用的库，如 PyQt4、pygtk3 和 wxPython。

三元运算符：

[on_true] if [expression] else [on_false]

x, y = 50, 25
small = x if x < y else y

布尔值作为索引：

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