初識Python語言，覺得python滿足了我上學時候對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曾經苦逼學了四年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(Dictionary comprehensions)和集合推導(Set comprehensions)

大多數的Python程序員都知道且使用過列表推導(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、簡潔的創建一個list的方法。

>>>some_list=[1,2,3,4,5] >>>another_list=[x+1forxinsome_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建集合和字典表：

>>>#SetComprehensions >>>some_list=[1,2,3,4,5,2,5,1,4,8] >>>even_set={xforxinsome_listifx%2==0} >>>even_set set([8,2,4]) >>>#DictComprehensions >>>d={x:x%2==0forxinrange(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，創建了一個具有不重復元素的集合，而且集合里只包含偶數。而在字典表的例子里，我們創建了一個key是不重復的1到10之間的整數，value是布爾型，用來指示key是否是偶數。

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])

而不需要使用內置函數set()。

03 計數時使用Counter計數對象。

這聽起來顯而易見，但經常被人忘記。對于大多數程序員來說，數一個東西是一項很常見的任務，而且在大多數情況下并不是很有挑戰性的事情——這里有幾種方法能更簡單的完成這種任務。

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

>>>fromcollectionsimportCounter >>>c=Counter( helloworld ) >>>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是一種非常好的數據序列化的形式，被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內置的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當遇到大型數據時，它表現成一個很長的、連續的一行時，人的肉眼就很難觀看了。

為了能讓JSON數據表現的更友好，我們可以使用indent參數來輸出漂亮的JSON。當在控制臺交互式編程或做日志時，這尤其有用：

>>>importjson >>>print(json.dumps(data))#Noindention {"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))#Withindention { "status":"OK", "count":2, "results":[ { "age":27, "name":"Oz", "lactose_intolerant":true }, { "age":29, "name":"Joe", "lactose_intolerant":false } ] }

同樣，使用內置的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叫FizzBuzz，問題引用如下：

寫一個程序，打印數字1到100，3的倍數打印“Fizz”來替換這個數，5的倍數打印“Buzz”，對于既是3的倍數又是5的倍數的數字打印“FizzBuzz”。

這里就是一個簡短的，有意思的方法解決這個問題：

forxinrange(1,101): print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::]orx

06 if 語句在行內

print"Hello"ifTrueelse"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"] printnfc+afc >>>[ Packers , 49ers , Ravens , Patriots ] printstr(1)+"world" >>>1world print`1`+"world" >>>1world print1,"world" >>>1world printnfc,1 >>>[ Packers , 49ers ]1

08 數值比較

這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法

x=2 if3>x>1: printx >>>2 if10: printx >>>2

09 同時迭代兩個列表

nfc=["Packers","49ers"] afc=["Ravens","Patriots"] forteama,teambinzip(nfc,afc): printteama+"vs."+teamb >>>Packersvs.Ravens >>>49ersvs.Patriots

10 帶索引的列表迭代

teams=["Packers","49ers","Ravens","Patriots"] forindex,teaminenumerate(teams): printindex,team >>>0Packers >>>149ers >>>2Ravens >>>3Patriots

11 列表推導式

已知一個列表，我們可以刷選出偶數列表方法：

numbers=[1,2,3,4,5,6] even=[] fornumberinnumbers: ifnumber%2==0: even.append(number)

轉變成如下：

numbers=[1,2,3,4,5,6] even=[numberfornumberinnumbersifnumber%2==0]

12 字典推導

和列表推導類似，字典可以做同樣的工作：

teams=["Packers","49ers","Ravens","Patriots"] print{key:valueforvalue,keyinenumerate(teams)} >>>{ 49ers :1, Ravens :2, Patriots :3, Packers :0}

13 初始化列表的值

items=[0]*3 printitems >>>[0,0,0]

14 列表轉換為字符串

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，如果沒有找到對應的alue將用第二個參數設為其變量值。

data={ user :1, name : Max , three :4} try: is_admin=data[ admin ] exceptKeyError: 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 printx[:3] >>>[1,2,3] #中間4個 printx[1:5] >>>[2,3,4,5] #最后3個 printx[3:] >>>[4,5,6] #奇數項 printx[::2] >>>[1,3,5] #偶數項 printx[1::2] >>>[2,4,6]

除了python內置的數據類型外，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。

fromcollectionsimportCounter printCounter("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

fromitertoolsimportcombinations teams=["Packers","49ers","Ravens","Patriots"] forgameincombinations(teams,2): printgame >>>( Packers , 49ers ) >>>( Packers , Ravens ) >>>( Packers , Patriots ) >>>( 49ers , Ravens ) >>>( 49ers , Patriots ) >>>( Ravens , Patriots )

18 False == True

比起實用技術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 ifFalse: print"Hello" else: print"World" >>>Hello