初識Python語言，覺得python滿足了我上學(xué)時候?qū)?a target="_blank">編程語言的所有要求。python語言的高效編程技巧讓我們這些大學(xué)曾經(jīng)苦逼學(xué)了四年c或者c++的人，興奮的不行不行的，終于解脫了。高級語言，如果做不到這樣，還扯啥高級呢？

01 交換變量
>>>a=3

>>>b=6

這個情況如果要交換變量在c++中，肯定需要一個空變量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了
>>>a,b=b,a

>>>print(a)>>>6

>>>ptint(b)>>>5

02 字典推導(dǎo)(Dictionary comprehensions)和集合推導(dǎo)(Set comprehensions)
大多數(shù)的Python程序員都知道且使用過列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的創(chuàng)建一個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]

自從python 3.1 起，我們可以用同樣的語法來創(chuàng)建集合和字典表：
>>> # 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}

在第一個例子里，我們以some_list為基礎(chǔ)，創(chuàng)建了一個具有不重復(fù)元素的集合，而且集合里只包含偶數(shù)。而在字典表的例子里，我們創(chuàng)建了一個key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù)，value是布爾型，用來指示key是否是偶數(shù)。

這里另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法創(chuàng)建一個集合：
>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}

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

而不需要使用內(nèi)置函數(shù)set()。

03 計數(shù)時使用Counter計數(shù)對象。
這聽起來顯而易見，但經(jīng)常被人忘記。對于大多數(shù)程序員來說，數(shù)一個東西是一項很常見的任務(wù)，而且在大多數(shù)情況下并不是很有挑戰(zhàn)性的事情——這里有幾種方法能更簡單的完成這種任務(wù)。

Python的collections類庫里有個內(nèi)置的dict類的子類，是專門來干這種事情的：
>>> 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)]

04 漂亮的打印出JSON
JSON是一種非常好的數(shù)據(jù)序列化的形式，被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內(nèi)置的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當(dāng)遇到大型數(shù)據(jù)時，它表現(xiàn)成一個很長的、連續(xù)的一行時，人的肉眼就很難觀看了。

為了能讓JSON數(shù)據(jù)表現(xiàn)的更友好，我們可以使用indent參數(shù)來輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺交互式編程或做日志時，這尤其有用：
>>> 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
}
]

}

同樣，使用內(nèi)置的pprint模塊，也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。

05 解決FizzBuzz

前段時間Jeff Atwood 推廣了一個簡單的編程練習(xí)叫FizzBuzz，問題引用如下：
寫一個程序，打印數(shù)字1到100，3的倍數(shù)打印“Fizz”來替換這個數(shù)，5的倍數(shù)打印“Buzz”，對于既是3的倍數(shù)又是5的倍數(shù)的數(shù)字打印“FizzBuzz”。

這里就是一個簡短的，有意思的方法解決這個問題：
for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x

06 if 語句在行內(nèi)
print "Hello" if True else "World"
>>> Hello

07 連接

下面的最后一種方式在綁定兩個不同類型的對象時顯得很cool。
nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
print nfc + afc
>>> [ Packers , 49ers , Ravens , Patriots ]

print str(1) + " world"
>>> 1 world

print `1` + " world"
>>> 1 world

print 1, "world"
>>> 1 world
print nfc, 1
>>> [ Packers , 49ers ] 1

08 數(shù)值比較

這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法
x = 2
if 3 > x > 1:
print x
>>> 2
if 1 0:
print x
>>> 2

09 同時迭代兩個列表
nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
print teama + " vs. " + teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>> 49ers vs. Patriots

10 帶索引的列表迭代
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
print index, team
>>> 0 Packers
>>> 1 49ers
>>> 2 Ravens
>>> 3 Patriots

11 列表推導(dǎo)式

已知一個列表，我們可以刷選出偶數(shù)列表方法：
numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
if number%2 == 0:
even.append(number)

轉(zhuǎn)變成如下：
numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

12 字典推導(dǎo)

和列表推導(dǎo)類似，字典可以做同樣的工作：
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> { 49ers : 1, Ravens : 2, Patriots : 3, Packers : 0}

13 初始化列表的值
items = [0]*3
print items
>>> [0,0,0]

14 列表轉(zhuǎn)換為字符串
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print ", ".join(teams)
>>> Packers, 49ers, Ravens, Patriots

15 從字典中獲取元素

我承認(rèn)try/except代碼并不雅致，不過這里有一種簡單方法，嘗試在字典中找key，如果沒有找到對應(yīng)的alue將用第二個參數(shù)設(shè)為其變量值。data = { user : 1, name : Max , three : 4}
try:
is_admin = data[ admin ]
except KeyError:
is_admin = False

替換成這樣
data = { user : 1, name : Max , three : 4}
is_admin = data.get( admin , False)

16 獲取列表的子集

有時，你只需要列表中的部分元素，這里是一些獲取列表子集的方法。
x = [1,2,3,4,5,6]
#前3個
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#中間4個
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最后3個
print x[3:]
>>> [4,5,6]
#奇數(shù)項
print x[::2]
>>> [1,3,5]
#偶數(shù)項
print x[1::2]
>>> [2,4,6]

除了python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型外，在collection模塊同樣還包括一些特別的用例，在有些場合Counter非常實用。如果你參加過在這一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的實用之處。
from collections import Counter
print Counter("hello")
>>> Counter({ l : 2, h : 1, e : 1, o : 1})

17 迭代工具

和collections庫一樣，還有一個庫叫itertools，對某些問題真能高效地解決。其中一個用例是查找所有組合，他能告訴你在一個組中元素的所有不能的組合方式
from itertools import combinations
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for game in combinations(teams, 2):
print game
>>> ( Packers , 49ers )
>>> ( Packers , Ravens )
>>> ( Packers , Patriots )
>>> ( 49ers , Ravens )
>>> ( 49ers , Patriots )
>>> ( Ravens , Patriots )

18 False == True

比起實用技術(shù)來說這是一個很有趣的事，在python中，True和False是全局變量，因此：
False = True
if False:
print "Hello"
else:
print "World"
>>> Hello

編輯：hfy