Python高效编程技巧

下面我挑选出的这几个技巧经常会被人们忽略，但它们在平常编程中能真正的给咱们带来很多帮助。

1. 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)
大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。若是你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的建立一个list的方法。

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]

自从python 3.1 (甚至是Python 2.7)起，咱们能够用一样的语法来建立集合和字典表：

复制代码 代码以下:

>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # Dict Comprehensions
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

在第一个例子里，咱们以some_list为基础，建立了一个具备不重复元素的集合，并且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，咱们建立了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是不是偶数。
这里另一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。咱们能够简单的用这种方法建立一个集合：

复制代码 代码以下:

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不须要使用内置函数set()。

2. 计数时使用Counter计数对象。
这听起来显而易见，但常常被人忘记。对于大多数程序员来讲，数一个东西是一项很常见的任务，并且在大多数状况下并非颇有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。
Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

复制代码 代码以下:

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]

3. 漂亮的打印出JSON
JSON是一种很是好的数据序列化的形式，被现在的各类API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可使JSON串具备必定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。
为了能让JSON数据表现的更友好，咱们可使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或作日志时，这尤为有用：

复制代码 代码以下:

>>> import json
>>> print(json.dumps(data)) # No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [
{
"age": 27,
"name": "Oz",
"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,
"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]
}

一样，使用内置的pprint模块，也可让其它任何东西打印输出的更漂亮。

4. 建立一次性的、快速的小型web服务
有时候，咱们须要在两台机器或服务之间作一些简便的、很基础的RPC之类的交互。咱们但愿用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另外一台机器上。仅内部使用。
我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。咱们可使用一种叫作XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库)，来作这种事情。
下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块创建一个快速的小的文件读取服务器的例子：

复制代码 代码以下:

from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer

def file_reader(file_name):
with open(file_name, 'r') as f:
return f.read()

server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 8000))
server.register_introspection_functions()
server.register_function(file_reader)
server.serve_forever()

客户端：

复制代码 代码以下:

import xmlrpclib
proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')
proxy.file_reader('/tmp/secret.txt')

咱们这样就获得了一个远程文件读取工具，没有外部的依赖，只有几句代码(固然，没有任何安全措施，因此只能够在家里这样作)。

5. Python神奇的开源社区
这里我提到的几个东西都是Python标准库里的，若是你安装了Python，你就已经能够这样使用了。而对于不少其它类型的任务，这里有大量的社区维护的第三方库可供你使用。
下面这个清单是我认为的好用且健壮的开源库的必备条件：

好的开源库必须…