让你的 Python 代码优雅又地道

学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法

译序

如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。

—— Edsger Wybe Dijkstra

在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。

然而什么是pythonic，就像什么是地道的汉语一样，切实存在但标准模糊。import this可以看到Tim Peters提出的Python之禅，它提供了指导思想。许多初学者都看过它，深深赞同它的理念，但是实践起来又无从下手。PEP 8给出的不过是编码规范，对于实践pythonic还远远不够。如果你正被如何写出pythonic的代码而困扰，或许这份笔记能给你帮助。

Raymond Hettinger是Python核心开发者，本文提到的许多特性都是他开发的。同时他也是Python社区热忱的布道师，不遗余力地传授pythonic之道。这篇文章是网友Jeff Paine整理的他在2013年美国的PyCon的演讲的笔记。

术语澄清：本文所说的集合全都指collection，而不是set。

以下是正文。

本文是Raymond Hettinger在2013年美国PyCon演讲的笔记(视频, 幻灯片)。

示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！

遍历一个范围内的数字

for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:

print i ** 2

for i in range(6):

print i ** 2

更好的方法

for i in xrange(6):

print i ** 2

xrange会返回一个迭代器，用来一次一个值地遍历一个范围。这种方式会比range更省内存。xrange在Python 3中已经改名为range。

遍历一个集合

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

for i in range(len(colors)):

print colors[i]

更好的方法

for color in colors:

print color

反向遍历

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

for i in range(len(colors)-1, -1, -1):

print colors[i]

更好的方法

for color in reversed(colors):

print color

遍历一个集合及其下标

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

for i in range(len(colors)):

print i, '--->', colors[i]

更好的方法

for i, color in enumerate(colors):

print i, '--->', color

这种写法效率高，优雅，而且帮你省去亲自创建和自增下标。

当你发现你在操作集合的下标时，你很有可能在做错事。

遍历两个集合

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

n = min(len(names), len(colors))

for i in range(n):

print names[i], '--->', colors[i]

for name, color in zip(names, colors):

print name, '--->', color

更好的方法

for name, color in izip(names, colors):

print name, '--->', color

zip在内存中生成一个新的列表，需要更多的内存。izip比zip效率更高。

注意：在Python 3中，izip改名为zip，并替换了原来的zip成为内置函数。

有序地遍历

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

# 正序

for color in sorted(colors):

print colors

# 倒序

for color in sorted(colors, reverse=True):

print colors

自定义排序顺序

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

def compare_length(c1, c2):

    if len(c1) < len(c2): return -1

    if len(c1) > len(c2): return 1

    return 0

print sorted(colors, cmp=compare_length)

更好的方法

print sorted(colors, key=len)

第一种方法效率低而且写起来很不爽。另外，Python 3已经不支持比较函数了。

调用一个函数直到遇到标记值

blocks = []

while True:

    block = f.read(32)

    if block == '':

        break

    blocks.append(block)

更好的方法

blocks = []

for block in iter(partial(f.read, 32), ''):

blocks.append(block)

iter接受两个参数。第一个是你反复调用的函数，第二个是标记值。

译注：这个例子里不太能看出来方法二的优势，甚至觉得partial让代码可读性更差了。方法二的优势在于iter的返回值是个迭代器，迭代器能用在各种地方，set，sorted，min，max，heapq，sum……

在循环内识别多个退出点

def find(seq, target):

    found = False

    for i, value in enumerate(seq):

        if value == target:

            found = True

            break

    if not found:

        return -1

    return i

更好的方法

def find(seq, target):

    for i, value in enumerate(seq):

        if value == target:

            break

    else:

        return -1

    return i

for执行完所有的循环后就会执行else。

译注：刚了解for-else语法时会困惑，什么情况下会执行到else里。有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。所以另一种方法就是把else记成nobreak，当for没有被break，那么循环结束时会进入到else。

遍历字典的key

d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}

for k in d:

    print k

for k in d.keys():

    if k.startswith('r'):

        del d[k]

什么时候应该使用第二种而不是第一种方法？当你需要修改字典的时候。

如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。

d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。

注意：如果在Python 3里迭代一个字典你得显示地写：list(d.keys())，因为d.keys()返回的是一个“字典视图”(一个提供字典key的动态视图的迭代器)。详情请看文档。

遍历一个字典的key和value

# 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找

for k in d:

print k, '--->', d[k]

# 产生一个很大的列表

for k, v in d.items():

print k, '--->', v

更好的方法

for k, v in d.iteritems():

print k, '--->', v

iteritems()更好是因为它返回了一个迭代器。

注意：Python 3已经没有iteritems()了，items()的行为和iteritems()很接近。详情请看文档。

用key-value对构建字典

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']

colors = ['red', 'green', 'blue']

d = dict(izip(names, colors))

# {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}

Python 3: d = dict(zip(names, colors))

用字典计数

colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'red']

# 简单，基本的计数方法。适合初学者起步时学习。

d = {}

for color in colors:

    if color not in d:

        d[color] = 0

    d[color] += 1

# {'blue': 1, 'green': 2, 'red': 3}

更好的方法

d = {}

for color in colors:

d[color] = d.get(color, 0) + 1

# 稍微潮点的方法，但有些坑需要注意，适合熟练的老手。

d = defaultdict(int)

for color in colors:

d[color] += 1

用字典分组 — 第I部分和第II部分

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

         'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

# 在这个例子，我们按name的长度分组

d = {}

for name in names:

    key = len(name)

    if key not in d:

        d[key] = []

    d[key].append(name)

# {5: ['roger', 'betty'], 6: ['rachel', 'judith'], 7: ['raymond', 'matthew', 'melissa', 'charlie']}

d = {}

for name in names:

    key = len(name)

    d.setdefault(key, []).append(name)

更好的方法

d = defaultdict(list)

for name in names:

key = len(name)

d[key].append(name)

字典的popitem()是原子的吗？

d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}

while d:

key, value = d.popitem()

print key, '-->', value

popitem是原子的，所以多线程的时候没必要用锁包着它。

连接字典

defaults = {'color': 'red', 'user': 'guest'}

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('-u', '--user')

parser.add_argument('-c', '--color')

namespace = parser.parse_args([])

command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v}

# 下面是通常的作法，默认使用第一个字典，接着用环境变量覆盖它，最后用命令行参数覆盖它。

# 然而不幸的是，这种方法拷贝数据太疯狂。

d = defaults.copy()

d.update(os.environ)

d.update(command_line_args)

更好的方法

d = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

ChainMap在Python 3中加入。高效而优雅。

提高可读性

位置参数和下标很漂亮
但关键字和名称更好
第一种方法对计算机来说很便利
第二种方法和人类思考方式一致

用关键字参数提高函数调用的可读性

twitter_search('@obama', False, 20, True)

更好的方法

twitter_search('@obama', retweets=False, numtweets=20, popular=True)

第二种方法稍微(微秒级)慢一点，但为了代码的可读性和开发时间，值得。

用namedtuple提高多个返回值的可读性

# 老的testmod返回值

doctest.testmod()

# (0, 4)

# 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。

更好的方法

# 新的testmod返回值, 一个namedtuple

doctest.testmod()

# TestResults(failed=0, attempted=4)

namedtuple是tuple的子类，所以仍适用正常的元组操作，但它更友好。

创建一个nametuple

TestResults = namedTuple('TestResults', ['failed', 'attempted'])

unpack序列

p = 'Raymond', 'Hettinger', 0x30, 'python@example.com'

# 其它语言的常用方法/习惯

fname = p[0]

lname = p[1]

age = p[2]

email = p[3]

更好的方法

fname, lname, age, email = p

第二种方法用了unpack元组，更快，可读性更好。

更新多个变量的状态

def fibonacci(n):

    x = 0

    y = 1

    for i in range(n):

        print x

        t = y

        y = x + y

        x = t

更好的方法

def fibonacci(n):

    x, y = 0, 1

    for i in range(n):

        print x

        x, y = y, x + y

第一种方法的问题

x和y是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上，这经常是bug的源头。
操作有顺序要求
太底层太细节

第二种方法抽象层级更高，没有操作顺序出错的风险而且更效率更高。

同时状态更新

tmp_x = x + dx * t

tmp_y = y + dy * t

tmp_dx = influence(m, x, y, dx, dy, partial='x')

tmp_dy = influence(m, x, y, dx, dy, partial='y')

x = tmp_x

y = tmp_y

dx = tmp_dx

dy = tmp_dy

更好的方法

x, y, dx, dy = (x + dx * t,

                y + dy * t,

                influence(m, x, y, dx, dy, partial='x'),

                influence(m, x, y, dx, dy, partial='y'))

效率

优化的基本原则
除非必要，别无故移动数据
稍微注意一下用线性的操作取代O(n**2)的操作

总的来说，不要无故移动数据

连接字符串

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

s = names[0]

for name in names[1:]:

s += ', ' + name

print s

更好的方法

print ', '.join(names)

更新序列

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']

del names[0]

# 下面的代码标志着你用错了数据结构

names.pop(0)

names.insert(0, 'mark')

更好的方法

names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',

'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])

# 用deque更有效率

del names[0]

names.popleft()

names.appendleft('mark')

装饰器和上下文管理

用于把业务和管理的逻辑分开
分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具
起个好名字很关键
记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大

使用装饰器分离出管理逻辑

# 混着业务和管理逻辑，无法重用

def web_lookup(url, saved={}):

    if url in saved:

        return saved[url]

    page = urllib.urlopen(url).read()

    saved[url] = page

    return page

更好的方法

@cache

def web_lookup(url):

return urllib.urlopen(url).read()

注意：Python 3.2开始加入了functools.lru_cache解决这个问题。

分离临时上下文

# 保存旧的，创建新的

old_context = getcontext().copy()

getcontext().prec = 50

print Decimal(355) / Decimal(113)

setcontext(old_context)

更好的方法

with localcontext(Context(prec=50)):

print Decimal(355) / Decimal(113)

译注：示例代码在使用标准库decimal，这个库已经实现好了localcontext。

如何打开关闭文件

f = open('data.txt')

try:

data = f.read()

finally:

f.close()

更好的方法

with open('data.txt') as f:

data = f.read()

如何使用锁

# 创建锁

lock = threading.Lock()

# 使用锁的老方法

lock.acquire()

try:

    print 'Critical p 1'

    print 'Critical p 2'

finally:

    lock.release()

更好的方法

# 使用锁的新方法

with lock:

print 'Critical p 1'

print 'Critical p 2'

分离出临时的上下文

try:

os.remove('somefile.tmp')

except OSError:

pass

更好的方法

with ignored(OSError):

os.remove('somefile.tmp')

ignored是Python 3.4加入的, 文档。

注意：ignored 实际上在标准库叫suppress(译注：contextlib.supress).

试试创建你自己的ignored上下文管理器。

@contextmanager

def ignored(*exceptions):

    try:

        yield

    except exceptions:

        pass

把它放在你的工具目录，你也可以忽略异常

译注：contextmanager在标准库contextlib中，通过装饰生成器函数，省去用__enter__和__exit__写上下文管理器。详情请看文档。

分离临时上下文

# 临时把标准输出重定向到一个文件，然后再恢复正常

with open('help.txt', 'w') as f:

    oldstdout = sys.stdout

    sys.stdout = f

    try:

        help(pow)

    finally:

        sys.stdout = oldstdout

更好的写法

with open('help.txt', 'w') as f:

with redirect_stdout(f):

help(pow)

redirect_stdout在Python 3.4加入(译注：contextlib.redirect_stdout)， bug反馈。

实现你自己的redirect_stdout上下文管理器。

@contextmanager

def redirect_stdout(fileobj):

    oldstdout = sys.stdout

    sys.stdout = fileobj

    try:

        yield fieldobj

    finally:

        sys.stdout = oldstdout

简洁的单句表达

两个冲突的原则：