Python——Code Like a Pythonista: Idiomatic Python

Code Like a Pythonista: Idiomatic Python

如果你有C++基础，那学习另一门语言会相对容易。因为C++即面向过程，又面向对象。它很底层，能像C一样访问机器；它也很高级，有模板、STL
等。如果认真读过《深入C++对象模型》，我想其它语言不会比这个更复杂。你对C++了解的越深，你用其它语言写出的代码就越像C++，这样就体现不出新
语言的价值了。所以，学习新语言要抛弃原有的潜意识，包括代码风格。

1. The Zen of Python (1)

漂亮比丑陋好
         清晰比隐含好
         简单比复杂好
         复杂比晦涩好
         平摊比嵌套好
         松耦合比紧耦合好
         可读性是有价值的
         特殊的条件不足以打破这些条款
         尽管实践打败理论的纯洁
         错误永远不要掩盖
         除非明确地平息它
         ……

2. PEP 8: Style Guide for Python

关于Python的重要风格准则

Whitespace1

• 每级对齐为4个空格
• 没有硬tab
• 永远不要把tab与空格混用
• 函数之间留出1行空白
• 类之间留出2行空白

Whitespace 2

• 在字典，列表，元组，参数列表的”,”后面加上空格，字典中”:”后也加上空格
• 在赋值或比较符间加上空格
• 在括号中要紧挨空格，函数名与括号也不要有空格
• 在docstrings中不要立即空格

Naming

• joined_lower用于函数，方法，属性
• joined_lower或ALL_CAPS用于常量
• StudlyCaps用于类, 不需要前面加C
• #每字母大写
• camelCase仅用于兼容已存在的惯例
• 属性有：interface,_internal, __private。但后一种绝对不要使用。

一些来自C++/Java对类的访问权限过于在意。在Python中，MyClass.__private会直接解析为
MyClass._MyClass__private，因为它可以造成“视觉上”的不可访问。Python有条原则是：“we’reall
consenting adults
here”，你没有理由向我隐藏什么。子类有权力从父类继承属性，而父类有义务向子类提供相关文档来帮助其重写，而非拒绝。

Python倡导使用_internal来表示私有属性，它没有命令空间限制，而仅仅是善意提醒“be careful with this,
it‘s an internalimplementation detail; don‘t touch it if you don‘t fully understand it”

Long Lines &Continuations

在括号里的换行使用隐含换行，但要注意对齐

def __init__(self, first, second, third,
        fourth, fifth, sixth):
    output = (first + second + third
        + fourth + fifth + sixth)

其它换行要使用“\”，注意后面千万不要有空格

LongStrings

与C语言一样，两个相邻的字符串是可以被编译器自动连接的。有一点不同的是，C语言中字符串只有一种形式，即用””，但Python中可以有’’,””,r’’,’’’,”””等等。不过原理都是一样的。

组合语句

Python中不提倡将多条语句写在同一行。比如if语句等。Python是非常讲究通过缩进来显示代码的结构与流程。

交换值

Python中的元组是非常有意思且不被C语言系的人所察觉。

b, a = a, b

元组有非常好的通用性，列表与元组可以很容易地交换

a = [12, 34, 45]
b, c, d = a

元组还常常用在for语句中，用于一次处理多个索引

>>> people = [l, [‘Guido‘, ‘BDFL‘, ‘unlisted‘]]
>>> for (name, title, phone) in people:
...     print name, phone

More About Tuples

Tuples的构造最重要的是“，”.比如、

>>> 1,
(1,)

即使上面没有括号也无妨。

Interactive “_”

在解释器中，_用于表示上次运算的结果。这种机制往往会给使用都很大的方便！

Building String from Substrings、、

这一条在Python世界中应该是很普及了。’’.join()只有在替代for循环连接列表时才有用

colors = [‘red‘, ‘blue‘, ‘green‘, ‘yellow‘]
result = ‘‘
for s in colors:
    result += s

result = ‘‘.join(colors) #这一条要比上面for循环更有效率

Used in where possible

首先，in是操作符而不是关键字；其次，所有的内建窗口都支持此操作符。作者要强调的是，in有两个常用的位置：1. 配合for执行遍历；2. 与if一起使用判断存在。

作者一再强调，字典重载的in操作是对象是所有的keys，所以没必要先调用d.keys()获取键的列表，再使用in，而是直接用in d就可以了！

Dictionary get Method

在向字典中添加key时，常常要判断原来的key是否存在。如果仅仅是对原来的值做一些操作，那么get方法就非常适合。

get(key,default)：获取key的值，如果key不存在，则返回default。

Dictionary setdefault Method

上一节是获取，那么相应的会有设置。setdefault的语义是”set if necessary, the get”，首先会判断key是否存在，如果不存在则设置值，否则返回已存在的值。在cookbook一书中，它提到这一函数对于值为链表的字典很有用。

defaultdict

它是从字典中派生出来的，顾名思义，这种字典有一个默认的值（事实上它通过一个函数）。这个种字典的产生来源于简化setdefault的调用，在以后遇到使用setdefault时，可以考虑使用这个特化的字典代替。

PS：这个类来源于collections模块，这个模块还包含其它有用模块，包括队列、OrdereDict、MutableSet等。

Building Dictionary

将2个序列组合在字典：一个序列为键，别一个为值。这种操作有一个惯用法，即使用zip组合。

given = [‘John‘, ‘Eric‘, ‘Terry‘, ‘Michael‘]
family = [‘Cleese‘, ‘Idle‘, ‘Gilliam‘, ‘Palin‘]
pythons = dict(zip(given, family))

Test for Truth Values

Python中不喜欢在条件判断时与True或False做比较，而是直接用内置转换和not来判断。这样做代码更简练。下面是判断True与False的完整表格。

Index & Item：enumerate

enumerate函数很大的特点是这是个generator函数，所以在一些场合效率会不错。在涉及Index时，这个函数应该是用得最多的。因为
Python语言中for循环的天生缺陷，如果要达到这个效果，必须用range，并再配合索引。正因为这个缺陷，才有了这个函数产生!这给我的感觉就像
STL很多人推荐用迭代器遍历，有人觉得声明太冗长，于是在C++0x推出一个auto关键字来。

Default Parameter Values

一开始出现了一个非常令人不解的代码

def bad_append(new_item, a_list=[]):
    a_list.append(new_item)
    return a_list

>>> print bad_append(‘one‘)
[‘one‘]
>>> print bad_append(‘two‘)
[‘one‘, ‘two‘]

问题原因是，a_list是一个变量，它在声明的时候被定义为一个空的list。而list是mutable对象~~~~~~~~~~

最终我找到它的原因。在函数声明时，创建了一个空的list (‘[]’)，a_list只不过是这个空list的Label而已。在编译器中，a_list被定死为某一全局list的地址“引用”。在第一次调用 append(‘on’)时，那个空list变成了[‘one’]，函数退出后此list没有回收，所以在下一次调用时才会出现这种情况！

Advanced % String Formatting

%有一个非常有意思的用法，即在字符串内写出对象名字。

values = {‘name‘: name, ‘messages‘: messages}
print (‘Hello %(name)s, you have %(messages)i ‘ % values)

这种写法的好处是，当要改变打印格式时，只需要改变里面的内容即可。通常，values是用locals()代替，这样一来这种灵活的机制就非常厉害了。例如，可以向某一函数传入一条字符串就可以指定打印的内容了。

Generator Expression（生成器表达式）

GE与listcomprehension（列表解析）非常类似

列表解析：
语法：[expr for iter_var in iterable] 或 [expr for iter_var in iterable ifcond_expr]

生成器表达式：
语法：(expr for iter_var in iterable) 或 (expr for iter_var in iterable if cond_expr)

生成器表达式比列表解析晚一点出来，它的好处非常明显，就是它返回的是一个“生成器”，而非一个列表。

生成器在Python中被推荐替代常规的for循环，而很多地方生列表施展的地方成器也可以替代，因为本质上它们支持程度相同。当列表仅仅是作为临时使用时，生成器可能在内存上表现更佳。

Reading Lines From Text/Data File

请看代码

datafile = open(‘datafile‘)
for line in datafile:
    do_something(line)

可能不少人会使用readlines方法，对于小文件，两者没有区别，但是大文件前者效率会高很多。