什么是“Pythonic”？——写出更优雅的Python代码（下）

引言

上一篇写了一些很常用的pythonic场景，接下来继续为大家介绍更多pythonic场景，助力大家写出更优雅的Python代码

正文咯

常用数据结构选型

list、dict、set、tuple 在python中都可以存放多个元素，但他们也有各自的使用场景：

list ：有序、可变集合，适合存放元素顺序重要、需频繁增删查改的场景。
- 如：存储一组用户对象，顺序有意义，需遍历和插入。
tuple ：有序、不可变集合。用于数据不可更改、可作为字典键的场景。
- 如：返回多值；用作字典的复合键。
set ：无序、唯一元素集合。适合去重、集合运算（交并差等）。
- 如：快速判断元素是否存在，或对列表去重。
dict ：键值映射。适合根据唯一键高效查找、插入和删除。
- 如：统计元素出现次数、配置参数、缓存等。

对于计数等场景，python还提供了十分好用的defaultdict、Counter：

Python 复制代码

from collections import defaultdict
counts = defaultdict(int)
for ch in 'hello world':
    counts[ch] += 1
    
from collections import Counter
c = Counter('abracadabra')
print(c.most_common(2))  # [('a', 5), ('b', 2)]

（不过笔者写了挺长时间的python代码，好像也还没机会用）

解包

我们经常可以看到python函数里的形参是这个样子的

Python 复制代码

def example(*args, **kwargs):
    for arg in args:
        print(arg)
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key} = {value}")

*args 将多个参数打包成一个列表，比如 example(1, "a", "如果让你重新来过")

**kwargs 将多个参数打包成一个字典，比如 example(a=1, b="a", c="如果让你重新来过")

注意：如果是kwargs 就一定要指定参数的名字，因为kwargs必须传入字典

*的解包功能，和函数中打包的逻辑正相反，他将列表转换为多个值，将字段通过**也转换成多个值

with语句

当我们管理资源的时候，比如文件或者网络连接，不得不考虑在任何情况下都需要给连接关闭，java中喜欢用try-catch-finally， golang中喜欢用defer，而python可以使用with 十分的方便，比如：

csharp 复制代码

with open('data.txt') as f:
    data = f.read()
# 文件自动关闭

EAFP vs. LBYL

EAFP全名叫it's easier to ask for forgiveness than permission，请求原谅比请求许可更容易。

什么是请求许可的代码呢？就是我写代码的时候，已经预估到了风险，针对风险写出一些if判断逻辑，规避掉风险，比如：

Python 复制代码

if 'key' in d:
    value = d['key']
else:
    value = default

我猜到了 key可能不存在，所以给他提供一个默认值。或者让一些逻辑只在满足if条件时运行。

什么是请求原谅呢？就是我完全不管，直接操作，出错再处理

Python 复制代码

try:
    value = d['key']
except KeyError:
    value = default

通常来说，在工程代码上，请求原谅的写法比请求许可是更好的：

请求许可中，需要先进行读取两次对象来确认是否存在问题，请求原谅则只需要读取一次。
可读性更强，可以让别人迅速知道代码在规避什么问题

结语

在Python中，优雅的代码更易维护、更高效。掌握技巧的同时切记可读性始终是第一要义，切勿为简洁而牺牲清晰。

最后推荐阅读PEP 8，The Zen of Python，债见！