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Show me your code and I will tell you who you are.
This article will fix the bad habits you have stuck to over the years or brought from other programming languages.
是的,老外就这么吊,文章开头就是"给我看看你的代码,我来告诉你,你有几斤几两!"
紧接着,老外告诉你这篇文章为什么这么吊,意思是这篇文章可以纠正你多年以来从其他语言坚持而来的坏习惯。。。虽然博主确实编了几年程序。
大多数时候,Python 初学者在组合两个字符串时会使用 + 号。
>>> name = "Ridwan"
>>> age = "22"
>>> print("My Name is " + name + " and I am " + age + " years old")
My Name is Ridwan and I am 22 years old
不要使用 + 号,而应使用 f 字符串,这样可以使您的代码可读、简洁且不易出错。python3.6+开始支持 f 格式字符串
>>> print(f"My Name is {name} and I am {age} years old")
My Name is Ridwan and I am 22 years old
在 Python 中,只要您将可变值作为参数传递给函数,默认参数就会在函数被调用时发生变化。这些可变参数通常是列表或字典。
如下:
>>> def append(n, l=[]):
... l.append(n)
... return l
...
可以看到 append 函数的第二个参数 l 是一个可变参数,只要您使用值为 n 调用该函数,它就会更改默认值 l。
// 第一次调用
>>> l1 = append(0)
>>> l1
[0]
当您下次在调用 append 函数时,您将看到您使用的先前值附加到空列表参数。
// 第二次调用
>>> l2 = append(1)
>>> l2
[0, 1]
简而言之也就是说由于 l 在 append 函数中被默认初始化为一个 list,第二次调用时,l 并没有重置,导致返回时还带有第一次调用的结果。
这个问题可以通过重写代码来解决,
>>> def append(n, l = None):
... if l is None:
... l = []
... l.append(n)
... return l
...
>>> l1 = append = [0]
>>> l2 = append = [1]
>>> l1,l2
([0], [1])
现在参数 l 被设置为 None,任何时候函数被调用,即使 l 发生了变化,它也会被重新分配为 None,然后给出一个空列表的值。
Python 推导式 为您提供了一种构建序列的简洁方式,上次我检查过,Python 支持 4 种类型的推导式;
你可以在这里阅读更多关于他们的信息。
下面的代码将字典中的值除以 2,
>>> numbers = {}
>>> for i in range(10):
... numbers[i] = i/2
...
>>> numbers
{0: 0.0, 1: 0.5, 2: 1.0, 3: 1.5, 4: 2.0, 5: 2.5, 6: 3.0, 7:
3.5, 8: 4.0, 9: 4.5}
上面的代码可以写成一行,
>>> {i: i/2 for i in range(10)}
{0: 0.0, 1: 0.5, 2: 1.0, 3: 1.5, 4: 2.0, 5: 2.5, 6: 3.0, 7:
3.5, 8: 4.0, 9: 4.5}
所以不要让自己过得不好,开始使用推导式。
推导式确实算是 python 开发一大利器,用好推导式,早下班!
如下,
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
如果我让你检查这两个变量是否相同,你首先想到的是,
>>> a == b
True
问题是你需要知道 Identity 和 Equality 之间的区别。
如果检查a和b的内存地址,
>>> id(a), id(b)
(1838093945856, 1838093487488)
您可以看到尽管它们具有相同的对象,但它们都有不同的内存地址。
这就是为什么当你运行代码时,
>>> a == b
True
You get True, but when you run
>>> a is b
False
当你调用 a is b
返回 False时,a 和 b 就不是相等的了。
在运行如下代码,
>>> c = [1,2,3]
>>> d = c
>>> id(c), id(d)
(1838089019712, 1838089019712)
可以看到,c和d是相等且相同的,c中的对象也被赋值给了d。
>>> c == d
True
>>> c is d
True
这意味着 c 和 d 具有相同的值和内存地址。
因此你可以说 c 是相同的并且等于 d。
写这篇文章就是为了让你知道 is 和 == 的区别,前者是用来检查 identity ,后者是用来检查 equality 的。
所有相同的变量都相等,但并非所有相等的变量都相同。
这一段看着有点绕,说人话就是 == 比较的是连个变量的值是否相等,is 比较的是两个比变量的内存地址相等!,我相信大伙都明白哈,不然白看了这么多年八股文。
任何时候你在 Python 中创建一个元组 a_tuple = 1,2,3
,它会默认进行元组打包,
>>> a_tuple = 1,2,3
>>> a_tuple
(1, 2, 3)
然后可以通过索引访问元组内元素
>>> x = a_tuple[0]
>>> y = a_tuple[1]
>>> z = a_tuple[2]
>>> print(x, y, z)
1, 2, 3
其实无需使用多行代码访问元组中的元素,您可以通过元组解包自动在一行代码中完成。
>>> x,y,z = a_tuple
>>> print(x, y, z)
1, 2, 3
元组解包也是 python 中常用的开发技巧,提升开发效率。
这个在其他编程语言中很常见,你被要求创建一个索引计数器变量,然后你输入类似的东西;
>>> a_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> index = 0 >>> for elem in a_list: ... print(index, elem) ... index += 1 ... 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10
相反,使用 enumerate 函数使您的代码看起来像 Pythonic(这里指写出python风格的代码);
>>> for index, elem in enumerate(a_list):
... print(index, elem)
...
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
这里批评下 Java,这么多年了,foreach 循环也拿不到索引。
这在小型项目中可能无关紧要,但肯定会对大型项目有所帮助。
不要用打印语句乱扔代码,而是使用日志记录。
>>> print('This is a warning message')
This is a warning message
>>> print('This is an error message')
This is an error message
>>> print('This is a critical message')
This is a critical message
日志记录有助于向您的用户显示有用的消息,以增加对代码库中发生的事情的更多上下文和理解。
>>> import logging
>>> logging.warning('This is a warning message')
WARNING:root:This is a warning message
>>> logging.error('This is an error message')
ERROR:root:This is an error message
>>> logging.critical('This is a critical message')
CRITICAL:root:This is a critical message
这年头还有人在线上不用文件记录日志吗?有的话告诉我一声, 我肯定拿刀找他!
这种坏习惯有时在新手中很常见。
使用 import * 导入会破坏您的命名空间,方法是将该命名模块中的所有函数和类导入您的代码,这可能会与您定义的函数或导入的其他库的函数发生冲突。
反正博主从来不用 import *,至于你用不用我不知道,但是我建议你不要用。
pep8就是Python官方指定的编码规范
我们大多数人都犯了这个罪,
我承认我有罪
在我被取消之前
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