摘自提姆·彼得斯（Tim Peters)的《 Python的禅宗》：
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Readability counts.
美丽胜于丑陋。
显式胜于隐式。
简单胜于复杂。
可读性很重要。
1.遍历
惯用方式编码的好处：提高代码的复用性和可读性
(1) 遍历一个列表
z = [ 'a', 'b', 'c', 'd' ]
最明智的做法是使用enumerate，简单并且可读
>>> for i, item in enumerate(z):
... print i, item
0 a
1 b
2 c
3 d
(2) 对于文件内容的遍历
>>> for line in open('data/listfile.txt'):
... print line.rstrip()
a
b
c
d
2.一些基本数据类型的使用
（1）元组
首先是最熟悉的元组，隐式使用元组交换两个数字：
>>> a = 5
>>> b = 6
>>> a, b = b, a
>>> print a == 6, b == 5
True True
以上是关于元组的所有内容
（2）列表
列表和字典的使用
>>> x = []
>>> x.append(5)
>>> x.extend([6, 7, 8])
>>> x
[5, 6, 7, 8]
>>> x.reverse()
>>> x
[8, 7, 6, 5]
排序也很容易，考虑这样的数据集：
y = [ ('IBM', 5), ('Zil', 3), ('DEC', 18) ]
sort方法会对每一个元组执行cmp方法，在每个元组的第一个元素上进行排序：
>>> y.sort()
>>> y
[('DEC', 18), ('IBM', 5), ('Zil', 3)]
在元组的不同元素上进行排序也很方便，有几种方法可以实现，我通常使用自己实现的方法：
>>> def sort_on_second(a, b):
... return cmp(a[1], b[1])
>>> y.sort(sort_on_second)
>>> y
[('Zil', 3), ('IBM', 5), ('DEC', 18)]
请注意，这里我使用内置cmp方法（sort 默认情况下使用的方法：y.sort()等效于y.sort(cmp)）对元组的第二个元素进行比较。
（3）字典
基本的字典就是一个哈希表，哈希表通过获取键来返回值。
>>> d = {}
>>> d [ 'a' ] = 5
>>> d [ 'b' ] = 4
>>> d [ 'c' ] = 18
>>> d
{'a'：5 ，'c'：18，'b'：4}
>>> d [ 'a' ]
5
可以使用dict类型初始化字典以创建dict对象：
>>> e = dict （a = 5 ， b = 4 ， c = 18 ）
>>> e
{'a'：5，'c'：18，'b'：4}
让我们收集（键，值）对，其中每个键可能具有多个值。也就是说，给定一个包含此数据的文件：
a 5
b 6
d 7
a 2
c 1
假设我们要保留所有值？如果我们只是简单地做到这一点，
>>> d = {}
>>> for line in file('data/keyvalue.txt'):
... key, value = line.split()
... d[key] = int(value)
这样会丢失第一个值
>>> d
{'a'：2，'c'：1，'b'：6，'d'：7}
可以使用get方法收集所有的值
>>> d = {}
>>> for line in file('data/keyvalue.txt'):
... key, value = line.split()
... l = d.get(key, [])
... l.append(int(value))
... d[key] = l
>>> d
{'a': [5, 2], 'c': [1], 'b': [6], 'd': [7]}
这里的d.get(k, default)等同于d[k] if d[k] already exists; otherwise, it returns default.
因此，第一遍的时候所有的key都使用完了。
l被设置为一个空的list，值被append到这个list，然后把值对应到key。
现在，让我们尝试将上面的一些排序内容与字典结合起来。这次，我们的人为问题是我们想对d刚加载的字典进行排序，我们希望按每个键的值之和排序，而不是按键排序。
先定义一个排序方法：
>>> def sort_by_sum_value(a, b):
... sum_a = sum(a[1])
... sum_b = sum(b[1])
... return cmp(sum_a, sum_b)
然后把它应用到字典上，
>>> items = d.items()
>>> items
[('a', [5, 2]), ('c', [1]), ('b', [6]), ('d', [7])]
>>> items.sort(sort_by_sum_value)
>>> items
[('c', [1]), ('b', [6]), ('a', [5, 2]), ('d', [7])]
3.列表解析
列表解析可以缩短代码行，这是一个产生0-4之间平方数的列表的例子，
>>> z = [ i**2 for i in range(0, 5) ]
>>> z
[0, 1, 4, 9, 16]
还可以添加条件，比如只需要偶数
>>> z = [ i**2 for i in range(0, 10) if i % 2 == 0 ]
>>> z
[0, 4, 16, 36, 64]
一般形式是：[ expression for var in list if conditional ]
所以你有很多选择去expression和conditional。
列表解析对于文件解析和简单数学都非常有用。考虑一个包含数据和注释的文件：
# this is a comment or a header
1
# another comment
2
如果你只想读取其中的数字
>>> data = [ int(x) for x in open('data/commented-data.txt') if x[0] != '#' ]
>>> data
[1, 2]
这样做简短、简单、明确。
对于简单的数学计算也可以使用列表解析，比如计算一些数据的均值和方差：
>>> import math
>>> data = [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
>>> average = sum(data) / float(len(data))
>>> stddev = sum([ (x - average)**2 for x in data ]) / float(len(data))
>>> stddev = math.sqrt(stddev)
>>> print average, '+/-', stddev
3.0 +/- 1.41421356237
如果列表解析的长度大于一行请使用for循环，这样更易读易懂。