说明:增加代码的描述力,可以成倍减少你的LOC,做到简单,并且真切有力 观点:少打字=多思考+少出错,10代码行比50行更能让人明白,以下技巧有助于提高5倍工作效率

1. 交换变量值时避免使用临时变量:(cookbook1.1)

老代码:我们经常很熟练于下面的代码

temp = x
x = y
y = temp

代码一:

u, v, w = w, v, u

有人提出可以利用赋值顺序来简化上面的三行代码成一行

代码二:

u, v = v, u

其实利用Python元组赋值的概念,可更简明 — 元组初始化 + 元组赋值

2. 读字典时避免判断键值是否存在:(cookbook1.2)

d = { 'key': 'value' }

老代码:

if 'key' in d: print d['key']
else: print 'not find'

新代码:

print d.get('key', 'not find')

3. 寻找最小值和位置的代码优化:

s = [ 4,1,8,3 ]

老代码:

mval, mpos = MAX, 0
for i in xrange(len(s)):
if s[i] < mval: mval, mpos = s[i], i

新代码:

mval, mpos = min([ (s[i], i) for i in xrange(len(s)) ])

元组比较的特性,可以方便的写做一行

观点一:用Python编程,需要有“一字千金”的感觉;既然选择了Python,就不要在意单条语句的效率。

上面几点例子很基础,实际中将原始代码压缩1/5并不是不可能,我们之前一个子项目,C++代码270K 重构后Python代码只有67K,当然使用python的日志模块(logging),读写表格文本(csv)等,也功 不可末,最终代码变成原来的1/4,我觉得自己的寿命延长了三倍。。。下面优化几个常用代码:

4. 文件读取工作的最简单表达:

老代码:我们需要将文本文件读入到内存中

line = ''
fp = open('text.txt', 'r')
for line in fp: text += line

代码一:

text = string.join([ line for line in open('text.txt')], '')

代码二:

text = ''.join([ line for line in open(‘text.txt’)])

代码三:

text = file('text.txt').read()

新版本的Python可以让你写出比1,2漂亮的代码(open是file的别名,这里file更直观)

5. 如何在Python实现三元式:

老代码:用惯C++,Java,C#不喜欢写下面代码

if n >= 0: print 'positive'
else: print 'negitive'

代码一:该技巧在 Lua里也很常见

print (n >= 0) and 'positive' or 'negitive'

说明:这里的’and’和’or’相当于C中的’:’和’?’的作用,道理很简单,因为如果表达式为 真了那么后面的or被短路,取到’positive’;否则,and被短路,取到’negitive’

代码二:

print (n >= 0 and ['positive'] or ['negitive'])[0]

说明:将两个值组装成元组,即使’positive’是None, ”, 0 之类整句话都很安全

代码三:

print ('negitive', 'positive')[n >= 0]

说明:(FalseValue, TrueValue)[Condition] 是利用了 元组访问 + True=1 两条原理

6. 避免字典成员是复杂对象的初始化:(cookbook1.5)

老代码:

if not y in d: d[y] = { }
d[y][x] = 3

新代码:

d.setdefault(y, { })[x] = 3

如果成员是列表的话也一样: d.setdefault(key, []).append(val)

上面六点技巧加以发挥,代码已经很紧凑了,但是还没有做到“没有一句废话”可能有人怀疑真的能 减少1/5的代码么??我要说的是1/5其实很保守,Thinking in C++的作者后来用了Python以后 觉得Python甚至提高了10倍的工作效率。下面的例子可以进一步说明:

例子1:把文本的IP地址转化为整数

说明:需要将类似’192.168.10.214’的IP地址转化为 0x0C0A80AD6,在不用 inet_aton情况下 当C++/Java程序员正为如何进行文本分析,处理各种错误输入烦恼时,Python程序员已经下班:

f = lambda ip: sum( [ int(k)*v for k, v in zip(ip.split('.'), [1<<24, 65536, 256, 1])] )

首先ip.split(‘.’)得到列表[‘192′,’168′,’10’,’214′],经过zip一组装,就变成

[('192',0x1000000),('168',0x10000),('10',0x100),('214',1)]

接着for循环将各个元组的两项做整数乘法,最后将新列表的值用sum求和,得到结果

C++程序员不肖道:“你似乎太相信数据了,根本没有考虑道错误的输入” Python程序员回答:“外面的try/except已帮我完成所有异常处理,不必担心越界崩溃而无法捕获”

Java程序员得意的看着自己百行代码:“我想知道你如何让你的同事来理解你的杰作?你有没有考虑过将 类似gettoken之类的功能独立处理,让类似问题可以复用?我的代码说明了如何充分发挥Reflection和 interface的优秀特性,在增加重用性的同时,提供清晰可读的代码” Python无奈道:“这是‘纯粹的代码’,意思是不可修改,类似正则表达式,只要让人明白他的功能就行了, 要修改就重写。再我能用三行代码完成以内绝不会有封装的想法,况且熟悉Python者也不觉得难读啊?”

C++程序员抛出杀手简:“如果让你一秒钟处理10w个ip转化的话怎么办?” Python程序员觉得想睡觉:“你觉得我会蠢到还用Python做这样的事情么?”

此时C++程序员似乎并没听到,反而开始认真的思考起自己刚才提出问题来,一会只见他轻藐的看了另外两 人一眼,然后胸有成竹的转到电脑前,开始往屏幕上输入:“template <….”

小笑话:封装的陷阱,让人一边喊着“封装”或“复用”,一边在新项目中,全部打破重写,并解释为–重构 观点二:简单即是美,把一个东西设计复杂了,本身就是有问题的

思考题:上面的程序,如果反过来,将ip的整数形式转化为字符串,各位该如何设计呢??

例子2:输出一个对象各个成员的名称和值

g = lambda m: '\n'.join([ '%s=%s'%(k, repr(v)) for k, v in m.__dict__.iteritems() ])

用法:print g(x)

延伸:上面两个例子熟悉了lambda以后,建议可以尝试使用下 yield

观点总结

Q:“怎样才算做到注重What you think多于What you are writing”

A:“就是说你手上打着第1页需求的代码,眼睛却在看着第2页需求的内容,心里想着如何应对5-10页的东西”

国外多年前废除PASCAL改用Python做科研教学是有道理的,关于精简代码的例子举不胜举,用它编码时应该有“一字千金”的感觉,否则最终写出来的,还是“伪装成Python的C++程序”。

编程本来就是快乐的,避免过多的体力劳动,赢得更多思考的时间。

思考题:到底是封装呢?还是放弃封装? 思考题:“more than one way to do it”是不是就是好事?它的反面是什么?

PS: 更多实用方法可以阅读 Daily Python URL 以及《Python Cookbook》

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