转载自《[译]让你的Python代码优雅又地道》，翻译者 lightxue，部分内容有修改。
译序
如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。
—— Edsger Wybe Dijkstra
在 Python 社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用 Python，这就是常说的 pythonic。一般说地道(idiomatic)的 python 代码，就是指这份代码很 pythonic。Python 的语法和标准库设计，处处契合着 pythonic 的思想。而且 Python 社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着 pythonic。所以经常能看到基于某份代码 P vs NP (pythonic vs non-pythonic) 的讨论。pythonic 的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读 pythonic 的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。
然而什么是 pythonic，就像什么是地道的汉语一样，切实存在但标准模糊。import this 可以看到 Tim Peters 提出的 Python 之禅，它提供了指导思想。许多初学者都看过它，深深赞同它的理念，但是实践起来又无从下手。PEP 8 给出的不过是编码规范，对于实践 pythonic 还远远不够。如果你正被如何写出 pythonic 的代码而困扰，或许这份笔记能给你帮助。
Raymond Hettinger 是 Python 核心开发者，本文提到的许多特性都是他开发的。同时他也是 Python 社区热忱的布道师，不遗余力地传授 pythonic 之道。这篇文章是网友 Jeff Paine 整理的他在 2013 年美国的 PyCon 演讲的笔记(视频, 幻灯片)，原文链接：https://gist.github.com/JeffPaine/6213790。
术语澄清：本文所说的集合全都指 collection，而不是 set。
循环与遍历中
遍历一个范围内的数字
for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:
print i ** 2
for i in range(6):
print i ** 2
更好的方法
for i in xrange(6):
print i ** 2
xrange 会返回一个迭代器，用来一次一个值地遍历一个范围。这种方式会比 range 更省内存。xrange 在 Python 3 中已经改名为 range。
遍历一个集合
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
print colors[i]
更好的方法
for color in colors:
print color
反向遍历
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)-1, -1, -1):
print colors[i]
更好的方法
for color in reversed(colors):
print color
遍历一个集合及其下标
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
print i, '--->', colors[i]
更好的方法
for i, color in enumerate(colors):
print i, '--->', color
这种写法效率高，优雅，而且帮你省去亲自创建和自增下标。
当你发现你在操作集合的下标时，你很有可能在做错事。
遍历两个集合
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
n = min(len(names), len(colors))
for i in range(n):
print names[i], '--->', colors[i]
for name, color in zip(names, colors):
print name, '--->', color
更好的方法
for name, color in izip(names, colors):
print name, '--->', color
zip 在内存中生成一个新的列表，需要更多的内存。izip 比 zip 效率更高。
注意：在 Python 3 中，izip 改名为 zip，并替换了原来的 zip 成为内置函数。
有序地遍历
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
# 正序
for color in sorted(colors):
print colors
# 倒序
for color in sorted(colors, reverse=True):
print colors
自定义排序顺序
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
def compare_length(c1, c2):
if len(c1) < len(c2): return -1
if len(c1) > len(c2): return 1
return 0
print sorted(colors, cmp=compare_length)
更好的方法
print sorted(colors, key=len)
第一种方法效率低而且写起来很不爽。另外，Python 3 已经不支持比较函数了。
调用一个函数直到遇到标记值
blocks = []
while True:
block = f.read(32)
if block == '':
break
blocks.append(block)
更好的方法
blocks = []
for block in iter(partial(f.read, 32), ''):
blocks.append(block)
iter 接受两个参数。第一个是你反复调用的函数，第二个是标记值。
译注：这个例子里不太能看出来方法二的优势，甚至觉得 partial 让代码可读性更差了。方法二的优势在于 iter 的返回值是个迭代器，迭代器能用在各种地方，set，sorted，min，max，heapq，sum……
在循环内识别多个退出点
def find(seq, target):
found = False
for i, value in enumerate(seq):
if value == target:
found = True
break
if not found:
return -1
return i
更好的方法
def find(seq, target):
for i, value in enumerate(seq):
if value == target:
break
else:
return -1
return i
for 执行完所有的循环后就会执行 else。
译注：刚了解 for-else 语法时会困惑，什么情况下会执行到 else 里。有两种方法去理解 else。传统的方法是把 for 看作 if，当 for 后面的条件为 False 时执行 else。其实条件为 False 时，就是 for 循环没被 break 出去，把所有循环都跑完的时候。所以另一种方法就是把 else 记成 nobreak，当 for 没有被 break，那么循环结束时会进入到 else。
遍历字典的key
d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
for k in d:
print k
for k in d.keys():
if k.startswith('r'):
del d[k]
什么时候应该使用第二种而不是第一种方法？当你需要修改字典的时候。
如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。
d.keys() 把字典里所有的 key 都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。
注意：如果在 Python 3 里迭代一个字典你得显示地写：list(d.keys())，因为 d.keys() 返回的是一个“字典视图”(一个提供字典 key 的动态视图的迭代器)。详情请看文档。
遍历一个字典的key和value
# 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找
for k in d:
print k, '--->', d[k]
# 产生一个很大的列表
for k, v in d.items():
print k, '--->', v
更好的方法
for k, v in d.iteritems():
print k, '--->', v
iteritems() 更好是因为它返回了一个迭代器。
注意：Python 3 已经没有 iteritems() 了，items() 的行为和 iteritems() 很接近。详情请看文档。
字典操作
用key-value对构建字典
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue']
d = dict(izip(names, colors))
# {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
Python 3: d = dict(zip(names, colors))
用字典计数
colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'red']
# 简单，基本的计数方法。适合初学者起步时学习。
d = {}
for color in colors:
if color not in d:
d[color] = 0
d[color] += 1
# {'blue': 1, 'green': 2, 'red': 3}
更好的方法
d = {}
for color in colors:
d[color] = d.get(color, 0) + 1
# 稍微潮点的方法，但有些坑需要注意，适合熟练的老手。
d = defaultdict(int)
for color in colors:
d[color] += 1
用字典分组
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
# 在这个例子，我们按name的长度分组
d = {}
for name in names:
key = len(name)
if key not in d:
d[key] = []
d[key].append(name)
# {5: ['roger', 'betty'], 6: ['rachel', 'judith'], 7: ['raymond', 'matthew', 'melissa', 'charlie']}
d = {}
for name in names:
key = len(name)
d.setdefault(key, []).append(name)
更好的方法
d = defaultdict(list)
for name in names:
key = len(name)
d[key].append(name)
字典的 popitem() 是原子的吗？
d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
while d:
key, value = d.popitem()
print key, '-->', value
popitem 是原子的，所以多线程的时候没必要用锁包着它。
连接字典
defaults = {'color': 'red', 'user': 'guest'}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args([])
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v}
# 下面是通常的作法，默认使用第一个字典，接着用环境变量覆盖它，最后用命令行参数覆盖它。
# 然而不幸的是，这种方法拷贝数据太疯狂。
d = defaults.copy()
d.update(os.environ)
d.update(command_line_args)
更好的方法
d = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
ChainMap 在Python 3中加入。高效而优雅。
提高可读性
- 位置参数和下标很漂亮
- 但关键字和名称更好
- 第一种方法对计算机来说很便利
- 第二种方法和人类思考方式一致
用关键字参数提高函数调用的可读性
twitter_search('@obama', False, 20, True)
更好的方法
twitter_search('@obama', retweets=False, numtweets=20, popular=True)
第二种方法稍微(微秒级)慢一点，但为了代码的可读性和开发时间，值得。
用 namedtuple 提高多个返回值的可读性
# 老的testmod返回值
doctest.testmod()
# (0, 4)
# 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。
更好的方法
# 新的testmod返回值, 一个namedtuple
doctest.testmod()
# TestResults(failed=0, attempted=4)
namedtuple 是 tuple的子类，所以仍适用正常的元组操作，但它更友好。
创建一个nametuple
TestResults = collections.namedtuple('TestResults', ['failed', 'attempted'])
unpack序列
p = 'Raymond', 'Hettinger', 0x30, '[email protected]'
# 其它语言的常用方法/习惯
fname = p[0]
lname = p[1]
age = p[2]
email = p[3]
更好的方法
fname, lname, age, email = p
第二种方法用了 unpack 元组，更快，可读性更好。
更新多个变量的状态
def fibonacci(n):
x = 0
y = 1
for i in range(n):
print x
t = y
y = x + y
x = t
更好的方法
def fibonacci(n):
x, y = 0, 1
for i in range(n):
print x
x, y = y, x + y
第一种方法的问题
- x 和 y 是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上，这经常是 bug 的源头。
- 操作有顺序要求
- 太底层太细节
第二种方法抽象层级更高，没有操作顺序出错的风险而且更效率更高。
同时状态更新
tmp_x = x + dx * t
tmp_y = y + dy * t
tmp_dx = influence(m, x, y, dx, dy, partial='x')
tmp_dy = influence(m, x, y, dx, dy, partial='y')
x = tmp_x
y = tmp_y
dx = tmp_dx
dy = tmp_dy
更好的方法
x, y, dx, dy = (x + dx * t,
y + dy * t,
influence(m, x, y, dx, dy, partial='x'),
influence(m, x, y, dx, dy, partial='y'))
效率
- 优化的基本原则
- 除非必要，别无故移动数据
- 稍微注意一下用线性的操作取代 O(n**2) 的操作
总的来说，不要无故移动数据
连接字符串
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
s = names[0]
for name in names[1:]:
s += ', ' + name
print s
更好的方法
print ', '.join(names)
更新序列
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
del names[0]
# 下面的代码标志着你用错了数据结构
names.pop(0)
names.insert(0, 'mark')
更好的方法
names = deque(['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie'])
# 用deque更有效率
del names[0]
names.popleft()
names.appendleft('mark')
装饰器和上下文管理
- 用于把业务和管理的逻辑分开
- 分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具
- 起个好名字很关键
- 记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大
使用装饰器分离出管理逻辑
# 混着业务和管理逻辑，无法重用
def web_lookup(url, saved={}):
if url in saved:
return saved[url]
page = urllib.urlopen(url).read()
saved[url] = page
return page
更好的方法
@cache
def web_lookup(url):
return urllib.urlopen(url).read()
注意：Python 3.2 开始加入了 functools.lru_cache 解决这个问题。
分离临时上下文
# 保存旧的，创建新的
old_context = getcontext().copy()
getcontext().prec = 50
print Decimal(355) / Decimal(113)
setcontext(old_context)
更好的方法
with localcontext(Context(prec=50)):
print Decimal(355) / Decimal(113)
译注：示例代码在使用标准库 decimal，这个库已经实现好了 localcontext。
如何打开关闭文件
f = open('data.txt')
try:
data = f.read()
finally:
f.close()
更好的方法
with open('data.txt') as f:
data = f.read()
如何使用锁
# 创建锁
lock = threading.Lock()
# 使用锁的老方法
lock.acquire()
try:
print 'Critical section 1'
print 'Critical section 2'
finally:
lock.release()
更好的方法
# 使用锁的新方法
with lock:
print 'Critical section 1'
print 'Critical section 2'
分离出临时的上下文
try:
os.remove('somefile.tmp')
except OSError:
pass
更好的方法
with ignored(OSError):
os.remove('somefile.tmp')
ignored 是 Python 3.4 加入的, 文档。
注意：ignored 实际上在标准库叫 suppress(译注：contextlib.supress).
试试创建你自己的 ignored 上下文管理器。
@contextmanager
def ignored(*exceptions):
try:
yield
except exceptions:
pass
把它放在你的工具目录，你也可以忽略异常
译注：contextmanager 在标准库 contextlib 中，通过装饰生成器函数，省去用 __enter__ 和 __exit__ 写上下文管理器。详情请看文档。
分离临时上下文
# 临时把标准输出重定向到一个文件，然后再恢复正常
with open('help.txt', 'w') as f:
oldstdout = sys.stdout
sys.stdout = f
try:
help(pow)
finally:
sys.stdout = oldstdout
更好的写法
with open('help.txt', 'w') as f:
with redirect_stdout(f):
help(pow)
redirect_stdout 在 Python 3.4 加入(译注：contextlib.redirect_stdout)， bug反馈。
实现你自己的 redirect_stdout 上下文管理器。
@contextmanager
def redirect_stdout(fileobj):
oldstdout = sys.stdout
sys.stdout = fileobj
try:
yield fieldobj
finally:
sys.stdout = oldstdout
简洁的单句表达
两个冲突的原则：
- 一行不要有太多逻辑
- 不要把单一的想法拆分成多个部分
Raymond的原则：
- 一行代码的逻辑等价于一句自然语言
列表解析和生成器
result = []
for i in range(10):
s = i ** 2
result.append(s)
print sum(result)
更好的方法
print sum(i**2 for i in xrange(10))
第一种方法说的是你在做什么，第二种方法说的是你想要什么。
本文转载自《[译]让你的Python代码优雅又地道》，翻译者 lightxue，部分内容有修改。