Martin(Bob大叔)曾在《代碼整潔之道》一書打趣地說：當你的代碼在做 Code Review 時，審查者要是憤怒地吼道：“What the fuck is this shit?”“Dude, What the fuck！”
等言辭激烈的詞語時，那說明你寫的代碼是 Bad Code，如果審查者只是漫不經心的吐出幾個
“What the fuck?”，
那說明你寫的是 Good Code。衡量代碼質量的唯一標準就是每分鐘罵出“WTF” 的頻率。
一份優雅、乾淨、整潔的代碼通常自帶文檔和註釋屬性，讀代碼即是讀作者的思路。Python 開發中很少要像 Java 一樣把遵循某種設計模式作為開發原則來應用到系統中，畢竟設計模式只是一種實現手段而已，代碼清晰才是最終目的，而 Python 靈活而不失優雅，這也是為什麼 Python 能夠深受 geek 喜愛的原因之一。
上週寫了一篇：代碼這樣寫更優雅，朋友們紛紛表示希望再寫點兒，今天就接著這個話題寫點 Python 中那些 Pythonic 的寫法，希望可以拋磚引玉。
1、鏈式比較操作
age = 18
if age > 18 and x < 60:
print("yong man")
pythonic
if 18 < age < 60:
print("yong man")
理解了鏈式比較操作，那麼你應該知道為什麼下面這行代碼輸出的結果是 False。
>>> False == False == True
False
2、if/else 三目運算
if gender == 'male':
text = '男'
else:
text = '女'
pythonic
text = '男' if gender == 'male' else '女'
在類C的語言中都支持三目運算 b?x:y，Python之禪有這樣一句話：
“There should be one– and preferably only one –obvious way to do it. ”。
能夠用 if/else 清晰表達邏輯時，就沒必要再額外新增一種方式來實現。
3、真值判斷
檢查某個對象是否為真值時，還顯示地與 True 和 False 做比較就顯得多此一舉，不專業
if attr == True:
do_something()
if len(values) != 0: # 判斷列表是否為空
do_something()
pythonic
if attr:
do_something()
if values:
do_something()
真假值對照表：
類型FALSETRUE布爾False （與0等價）True （與1等價）字符串“”（ 空字符串）非空字符串，例如 ” “, “blog”數值0, 0.0非0的數值，例如：1, 0.1, -1, 2容器[], (),至少有一個元素的容器對象，例如：[0], (None,), [”]NoneNone非None對象
4、for/else語句
for else 是 Python 中特有的語法格式，else 中的代碼在 for 循環遍歷完所有元素之後執行。
flagfound = False
for i in mylist:
if i == theflag:
flagfound = True
break
process(i)
if not flagfound:
raise ValueError("List argument missing terminal flag.")
pythonic
for i in mylist:
if i == theflag:
break
process(i)
else:
raise ValueError("List argument missing terminal flag.")
5、字符串格式化
s1 = "foofish.net"
s2 = "vttalk"
s3 = "welcome to %s and following %s" % (s1, s2)
pythonic
s3 = "welcome to {blog} and following {wechat}".format(blog="foofish.net", wechat="vttalk")
很難說用 format 比用 %s 的代碼量少，但是 format 更易於理解。
“Explicit is better than implicit — Zen of Python”
6、列表切片
獲取列表中的部分元素最先想到的就是用 for 循環根據條件提取元素，這也是其它語言中慣用的手段，而在 Python 中還有強大的切片功能。
items = range(10)
# 奇數
odd_items = []
for i in items:
if i % 2 != 0:
odd_items.append(i)
# 拷貝
copy_items = []
for i in items:
copy_items.append(i)
pythonic
# 第1到第4個元素的範圍區間
sub_items = items[1:4]
# 奇數
odd_items = items[1::2]
#拷貝
copy_items = items[::] 或者 items[:]
列表元素的下標不僅可以用正數表示，還是用負數表示，最後一個元素的位置是 -1，從右往左，依次遞減。
--------------------------
| P | y | t | h | o | n |
--------------------------
0 1 2 3 4 5
-6 -5 -4 -3 -2 -1
--------------------------
7、善用生成器
def fib(n):
a, b = 0, 1
result = []
while b < n:
result.append(b)
a, b = b, a+b
return result
pythonic
def fib(n):
a, b = 0, 1
while a < n:
yield a
a, b = b, a + b
上面是用生成器生成費波那契數列。生成器的好處就是無需一次性把所有元素加載到內存，只有迭代獲取元素時才返回該元素，而列表是預先一次性把全部元素加載到了內存。此外用 yield 代碼看起來更清晰。
8、獲取字典元素
d = {'name': 'foo'}
if d.has_key('name'):
print(d['name'])
else:
print('unkonw')
pythonic
d.get("name", "unknow")
9、預設字典默認值
通過 key 分組的時候，不得不每次檢查 key 是否已經存在於字典中。
data = [('foo', 10), ('bar', 20), ('foo', 39), ('bar', 49)]
groups = {}
for (key, value) in data:
if key in groups:
groups[key].append(value)
else:
groups[key] = [value]
pythonic
# 第一種方式
groups = {}
for (key, value) in data:
groups.setdefault(key, []).append(value)
# 第二種方式
from collections import defaultdict
groups = defaultdict(list)
for (key, value) in data:
groups[key].append(value)
10、字典推導式
在python2.7之前，構建字典對象一般使用下面這種方式，可讀性非常差
numbers = [1,2,3]
my_dict = dict([(number,number*2) for number in numbers])
print(my_dict) # {1: 2, 2: 4, 3: 6}
pythonic
numbers = [1, 2, 3]
my_dict = {number: number * 2 for number in numbers}
print(my_dict) # {1: 2, 2: 4, 3: 6}
# 還可以指定過濾條件
my_dict = {number: number * 2 for number in numbers if number > 1}
print(my_dict) # {2: 4, 3: 6}
字典推導式是python2.7新增的特性，可讀性增強了很多，類似的還是列表推導式和集合推導式。
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