Pythonの構文の最大の利点の1つは、一目で、清潔で整然ととして擬似コードのような単純な、良いコードです。
Python的（エレガントな、本物の、きれいな）コードを書くために、あなたは大規模な牛で書かれたコードを見て学ぶ必要がある、が多いなど、githubの上のソースコードを読む価値が非常に良い：以下に示す要求、フラスコ、竜巻、いくつかの一般的なPython的な言葉遣い。
0プログラムは、まずあなたがコンピュータに実行させることができます前に、人々が理解しなければなりません。
「プログラムは、実行するマシンのためだけついでに読んで人々のために書かれた、としなければなりません。」
1.交換割り当て
##不推荐
temp = a
a = b
b = a
##推荐
a, b = b, a # 先生成一个元组(tuple)对象，然后unpack
2.開梱
##不推荐
l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234']
first_name = l[0]
last_name = l[1]
phone_number = l[2]
##推荐
l = ['David', 'Pythonista', '+1-514-555-1234']
first_name, last_name, phone_number = l
# Python 3 Only
first, *middle, last = another_list
3.オペレーター
##不推荐
if fruit == "apple" or fruit == "orange" or fruit == "berry":
# 多次判断
##推荐
if fruit in ["apple", "orange", "berry"]:
# 使用 in 更加简洁
4.文字列操作
##不推荐
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
result = ''
for s in colors:
result += s # 每次赋值都丢弃以前的字符串对象, 生成一个新对象
##推荐
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
result = ''.join(colors) # 没有额外的内存分配
キーの5.辞書一覧
##不推荐
for key in my_dict.keys():
# my_dict[key] ...
##推荐
for key in my_dict:
# my_dict[key] ...
# 只有当循环中需要更改key值的情况下，我们需要使用 my_dict.keys()
# 生成静态的键值列表。
6.辞書のキーの判断
##不推荐
if my_dict.has_key(key):
# ...do something with d[key]
##推荐
if key in my_dict:
# ...do something with d[key]
7.辞書getメソッドとは、SetDefault
##不推荐
navs = {}
for (portfolio, equity, position) in data:
if portfolio not in navs:
navs[portfolio] = 0
navs[portfolio] += position * prices[equity]
##推荐
navs = {}
for (portfolio, equity, position) in data:
# 使用 get 方法
navs[portfolio] = navs.get(portfolio, 0) + position * prices[equity]
# 或者使用 setdefault 方法
navs.setdefault(portfolio, 0)
navs[portfolio] += position * prices[equity]
8.信憑性の分析
##不推荐
if x == True:
# ....
if len(items) != 0:
# ...
if items != []:
# ...
##推荐
if x:
# ....
if items:
# ...
リストとインデックストラバース9
##不推荐
items = 'zero one two three'.split()
# method 1
i = 0
for item in items:
print i, item
i += 1
# method 2
for i in range(len(items)):
print i, items[i]
##推荐
items = 'zero one two three'.split()
for i, item in enumerate(items):
print i, item
10.リストの導出
##不推荐
new_list = []
for item in a_list:
if condition(item):
new_list.append(fn(item))
##推荐
new_list = [fn(item) for item in a_list if condition(item)]
11.リストの導出 - ネストされました
##不推荐
for sub_list in nested_list:
if list_condition(sub_list):
for item in sub_list:
if item_condition(item):
# do something...
##推荐
gen = (item for sl in nested_list if list_condition(sl) \
for item in sl if item_condition(item))
for item in gen:
# do something...
12.ネストされたループ
##不推荐
for x in x_list:
for y in y_list:
for z in z_list:
# do something for x & y
##推荐
from itertools import product
for x, y, z in product(x_list, y_list, z_list):
# do something for x, y, z
代わり可能の生成されたリストを使用して、13
##不推荐
def my_range(n):
i = 0
result = []
while i < n:
result.append(fn(i))
i += 1
return result # 返回列表
##推荐
def my_range(n):
i = 0
result = []
while i < n:
yield fn(i) # 使用生成器代替列表
i += 1
# 尽量用生成器代替列表，除非必须用到列表特有的函数。
中間結果のIMAP / IFilterの地マップ/フィルタの14メイク使用
##不推荐
reduce(rf, filter(ff, map(mf, a_list)))
##推荐
from itertools import ifilter, imap
reduce(rf, ifilter(ff, imap(mf, a_list)))
# lazy evaluation 会带来更高的内存使用效率，特别是当处理大数据操作的时候。
15.任意の/すべての機能を使用します
##不推荐
found = False
for item in a_list:
if condition(item):
found = True
break
if found:
# do something if found...
##推荐
if any(condition(item) for item in a_list):
# do something if found...
16.プロパティ（プロパティ）
##不推荐
class Clock(object):
def __init__(self):
self.__hour = 1
def setHour(self, hour):
if 25 > hour > 0: self.__hour = hour
else: raise BadHourException
def getHour(self):
return self.__hour
##推荐
class Clock(object):
def __init__(self):
self.__hour = 1
def __setHour(self, hour):
if 25 > hour > 0: self.__hour = hour
else: raise BadHourException
def __getHour(self):
return self.__hour
hour = property(__getHour, __setHour)
処理ファイルのオープンと17を使用します
##不推荐
f = open("some_file.txt")
try:
data = f.read()
# 其他文件操作..
finally:
f.close()
##推荐
with open("some_file.txt") as f:
data = f.read()
# 其他文件操作...
pythonを学習するときに我々は確かに新しい技術の追求だけでなく、多くの困難に遭遇する、ここで私たちはPythonのバックルqunを学ぶお勧めしますものです：784758214、ここではPythonの学習者が集まる場所です！！同時に、彼はゼロベースのデータに対処するためにWeb開発に基本的な、爬虫類、ジャンゴ、データマイニングや他のプロジェクトから上級開発エンジニアパイソン、Pythonスクリプトだっ仕上げています。どんな小さなPythonのパートナーに与えられました！毎日の株式学習と細部に注意を払う必要がありますいくつかの方法
異常無視（のみPythonの3）と18を使用
##不推荐
try:
os.remove("somefile.txt")
except OSError:
pass
##推荐
from contextlib import ignored # Python 3 only
with ignored(OSError):
os.remove("somefile.txt")
ハンドルロックと19の使用
##不推荐
import threading
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
try:
# 互斥操作...
finally:
lock.release()
##推荐
import threading
lock = threading.Lock()
with lock:
# 互斥操作...