Python/提示与技巧

在 Python 中学习许多技巧和窍门：

字符串

• 三引号是一种使用单引号和双引号定义字符串的简单方法。
• 字符串连接“成本高昂”。使用百分比格式和 str.join() 进行连接：

（但除非您生成的字符串长度超过 500-1000 个字符，否则不必担心这一点）

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 

优化的 C 模块

多个模块都有用 C 编写的优化版本，它们提供了几乎相同的接口，并且通常比纯 Python 实现“快得多”或更节省内存。模块行为通常在某些方面有所不同，通常是微小的，因此经常使用 C 版本。

这主要是 Python 2.x 的功能，在 Python 3 中已基本被删除，模块会自动使用优化的实现（如果有）。 但是，cProfile/profile 对仍然存在（截至 Python 3.4）。

导入

名为 module 或 Module 的模块的 C 版本称为 cModule，并且经常使用 import...as 导入以去掉前缀，如下所示：

import cPickle as pickle 

为了兼容性，可以尝试导入 C 版本，如果 C 版本不可用，则回退到 Python 版本；在这种情况下使用 import...as 是“必需的”，因此代码不依赖于导入了哪个模块：

try: import cPickle as pickle except ImportError: import pickle 

示例

值得注意的示例包括：

• (Python 2.x) cPickle 用于 pickle，速度最高可提高 1000 倍。
• (Python 2.x) cStringIO 代替 StringIO，在 Python 3 中由 io.StringIO 取代
• cProfile 代替 profile – Python profile 增加了显著的开销，因此建议在大多数情况下使用 cProfile。
• （Python 3.3+ 中不需要）cElementTree 用于 ElementTree，速度提高 15-20 倍，内存使用量减少 2-5 倍； Python 3.3+ 中不需要，如果可能，会自动使用快速实现。

列表推导和生成器

• 列表推导和生成器表达式对于处理小型紧凑循环非常有用。此外，它比普通的 for 循环更快。

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. 

• 列表推导和生成器表达式可用于使用 zip 或 itertools.izip 处理两个（或更多）列表

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

数据类型选择

选择正确的数据类型对于应用程序的性能至关重要。例如，假设您有 2 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}] 

并且您想要找到两个列表中共有的条目。您可以遍历一个列表，检查另一个列表中的共同项：

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

对于这样小的列表，这将正常工作，但对于较大的列表，例如如果每个列表包含数千个条目，则以下方法将更有效，并产生相同的结果：

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] 

集合在此类函数中针对速度进行了优化。字典本身不能用作集合的成员，因为它们是可变的，但元组可以。如果需要对字典列表执行集合操作，可以将项转换为元组，将列表转换为集合，执行操作，然后转换回来。这通常比尝试使用字符串函数复制集合操作要快得多。

其他

• 装饰器可用于处理常见问题，如日志记录、数据库访问等。
• 虽然 Python 没有内置函数来展平列表，但您可以使用递归函数快速完成这项工作。

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 

• 为了阻止 Python 脚本在独立启动后立即关闭，请添加以下代码：

print 'Hit Enter to exit' raw_input() 

• Python 已经内置了 GUI：Tkinter，基于 Tcl 的 Tk。还有更多可用的，例如 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] #returns I am Doe