一些Python的惯用法和小技巧：Pythonic

Pythonic实际上是个模糊的含义，没有肯定的解释。网上也没有过多关于Pythonic的说明，我我的的理解是更加Python，更符合Python的行为习惯。本文主要是说明一些Python的惯用法和小技巧，其实与上一篇《编码规范》有殊途同归之妙，都是为了增长代码可读性，但Pythonic可能还会从性能的角度进行考虑。

首先是两个不得不说的Python的特性List Comprehension和Generator Expression，很是精简的语法，很大程度上取代了冗长for循环。

1. 列表解析（List Comprehension）List Comprehension是在Python2.0版本中加进入的，是一种更高效、简洁的for结构替代品，做为新手写上几个后就对它爱不释手，惊呼太好用了。

例子：将原始列表中的全部元素进行某种操做后赋值给新的列表。

若是用for循环，代码以下：

oldlist = [] 

for item in oldlist: 

newlist.append(func(item))

若是使用List Comprehension，代码以下：

newlist = [func(item) for item in oldlist]

咱们明显看到差异，3行变一行，代码可读性加强，并且性能也提高不少，听说基本能够达到c语言的速度。

List Comprehension还支持过滤功能，在列表生成过程当中套用for if字句，很是好用。示例以下：

evens = [even for even in range(10) if even % 2 == 0]

只须要一行，就将获得0到9的数字中的全部偶数，过滤掉了奇数。

2. 生成器表达式（Generator Expression）：Python2.4中引入了Generator Expression。它功能上相似于List Comprehension，这你就要问了，为何要加入这个呢。由于Generator Expression更加高效，避免了生成整个列表，改善性能及内存占用，取而代之的是返回一个generator object，经过它迭代的返回列表中的每个值。

并且Generator Expression的使用方法也很简单，就是将List Comprehension中的中括号[]改为小括号()，示例以下：

newlist = (func(item) for item in oldlist)

这个返回的newlist其实并非一个list，而是前面提到的generator object，能够理解为列表的一个迭代器，相似于C++中的iter。 能够经过newlist.next()迭代得到列表中的每一项。

List Comprehension和Generator Expression实在是Python中的亮点，简洁高效，必定要常常用、时时用、秒秒用。

而后是一些小技巧（大多数是不少语言都提倡的编程实践）：

1. 字符串拼接：使用’’.join进行字符串拼接，而不是a += b这种形式。由于join将保证这个过程的时间复杂度为线性的，效率更高。道理不少人都知道，可是大多数人仍是喜欢用“+”，由于这个实在太简洁了。其实不少语言都提供了拼接字符串的方法或者相应的类，良好编程习惯从拼接字符串开始。

2. 异常类型：基于类的异常老是好过基于字符串的异常。咱们最好构造一个基于Exception的子类。

当抛出一个异常的时候，使用”raise ValueError(‘message’)”替代”raise ValueError, ’message’”的形式。

3. None判断：判断一个实例变量是否为空的时候，应该老是用’is’或者’is not’，而不要使用相等操做符。

4. 对象类型判断：对象类型的比较应该始终用isinstance()代替直接比较类型。例如:

使用if isinstance(obj, int): 而不是 if type(obj) is type(1):

5. 字符串先后缀判断：在检查前缀或后缀时避免对字符串进行切片。用startswith()和endswith()代替，由于它们是明确的而且错误更少。例如:

使用if foo.startswith('bar'): 替代 if foo[:3] == 'bar':

6. 变量值交换：在其余语言中，咱们常常这样交换两个变量的值。t=a; a=b; b=t;

可是在Python中，咱们还有一个简单的办法，a, b = b, a，而且这种方法更快，更酷。