本篇内容介绍了“Python有什么编程技巧”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1. 原地交换两个数字

Python 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换（变量值）的方法，请参见下面的示例：

x,y= 10,20print(x,y)x,y= y,xprint(x,y)#1 (10, 20)#2 (20, 10)

赋值的右侧形成了一个新的元组，左侧立即解析（unpack）那个（未被引用的）元组到变量 和 。

一旦赋值完成，新的元组变成了未被引用状态并且被标记为可被垃圾回收，最终也完成了变量的交换。

2. 链状比较操作符

比较操作符的聚合是另一个有时很方便的技巧：

n= 10result= 1< n< 20print(result)# Trueresult= 1> n<= 9print(result)# False

3. 使用三元操作符来进行条件赋值

三元操作符是 if-else 语句也就是条件操作符的一个快捷方式：

[表达式为真的返回值] if [表达式] else [表达式为假的返回值]

这里给出几个你可以用来使代码紧凑简洁的例子。下面的语句是说“如果 y 是 9，给 x 赋值 10，不然赋值为 20”。如果需要的话我们也可以延长这条操作链。

x = 10 if (y == 9) else 20

同样地，我们可以对类做这种操作：

x = (classA if y == 1 else classB)(param1, param2)

在上面的例子里 classA 与 classB 是两个类，其中一个类的构造函数会被调用。

下面是另一个多个条件表达式链接起来用以计算最小值的例子：

def small(a,b,c):returnaifa<= banda<= celse(bifb<= aandb<= celsec)print(small(1,0,1))print(small(1,2,2))print(small(2,2,3))print(small(5,4,3))#Output#0 #1 #2 #3

我们甚至可以在列表推导中使用三元运算符：

[m**2 if m > 10 else m**4 for m in range(50)]#=> [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561, 10000, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400, 441, 484, 529, 576, 625, 676, 729, 784, 841, 900, 961, 1024, 1089, 1156, 1225, 1296, 1369, 1444, 1521, 1600, 1681, 1764, 1849, 1936, 2025, 2116, 2209, 2304, 2401]

4. 多行字符串

基本的方式是使用源于 C 语言的反斜杠：

multiStr= “select * from multi_rowwhere row_id < 5”print(multiStr)# select * from multi_row where row_id < 5

另一个技巧是使用三引号：

multiStr= “””select * from multi_rowwhere row_id < 5″””print(multiStr)#select * from multi_row#where row_id < 5

上面方法共有的问题是缺少合适的缩进，如果我们尝试缩进会在字符串中插入空格。所以***的解决方案是将字符串分为多行并且将整个字符串包含在括号中：

multiStr= (“select * from multi_row ”“where row_id < 5 ”“order by age”)print(multiStr)#select * from multi_row where row_id < 5 order by age

5. 存储列表元素到新的变量中

我们可以使用列表来初始化多个变量，在解析列表时，变量的数目不应该超过列表中的元素个数：【译者注：元素个数与列表长度应该严格相同，不然会报错】

testList= [1,2,3]x,y,z= testListprint(x,y,z)#-> 1 2 3

6. 打印引入模块的文件路径

如果你想知道引用到代码中模块的绝对路径，可以使用下面的技巧：

import threadingimport socketprint(threading)print(socket)#1- #2-

7. 交互环境下的 “_” 操作符

这是一个我们大多数人不知道的有用特性，在 Python 控制台，不论何时我们测试一个表达式或者调用一个方法，结果都会分配给一个临时变量： _（一个下划线）。

>>> 2+ 13>>> _3>>> print_3

“_” 是上一个执行的表达式的输出。

8. 字典/集合推导

与我们使用的列表推导相似，我们也可以使用字典/集合推导，它们使用起来简单且有效，下面是一个例子：

testDict= {i: i *iforiinxrange(10)}testSet= {i *2foriinxrange(10)}print(testSet)print(testDict)#set([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])#{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

注：两个语句中只有一个 <:> 的不同，另，在 Python3 中运行上述代码时，将 改为 。

9. 调试脚本

我们可以在 模块的帮助下在 Python 脚本中设置断点，下面是一个例子：

import pdbpdb.set_trace()

我们可以在脚本中任何位置指定 并且在那里设置一个断点，相当简便。

10. 开启文件分享

Python 允许运行一个 HTTP 服务器来从根路径共享文件，下面是开启服务器的命令：

# Python 2  python -m SimpleHTTPServer  # Python 3  python3 -m http.server

上面的命令会在默认端口也就是 8000 开启一个服务器，你可以将一个自定义的端口号以***一个参数的方式传递到上面的命令中。

11. 检查 Python 中的对象

我们可以通过调用 dir() 方法来检查 Python 中的对象，下面是一个简单的例子：

test= [1,3,5,7]print(dir(test))[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__delitem__’, ‘__delslice__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__getslice__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__iadd__’, ‘__imul__’, ‘__init__’, ‘__iter__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__reversed__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__setitem__’, ‘__setslice__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘append’, ‘count’, ‘extend’, ‘index’, ‘insert’, ‘pop’, ‘remove’, ‘reverse’, ‘sort’]

12. 简化 if 语句

我们可以使用下面的方式来验证多个值：

if m in [1,3,5,7]:

而不是：

if m==1 or m==3 or m==5 or m==7:

或者，对于 in 操作符我们也可以使用 ‘{1,3,5,7}’ 而不是 ‘[1,3,5,7]’，因为 set 中取元素是 O(1) 操作。

13. 一行代码计算任何数的阶乘

Python 2.x.

result= (lambdak: reduce(int.__mul__,range(1,k+1),1))(3)print(result)#-> 6

Python 3.x.

import functoolsresult= (lambdak: functools.reduce(int.__mul__,range(1,k+1),1))(3)print(result)#-> 6

14. 找到列表中出现最频繁的数

test= [1,2,3,4,2,2,3,1,4,4,4]print(max(set(test),key=test.count))#-> 4

15. 重置递归限制

Python 限制递归次数到 1000，我们可以重置这个值：

import sysx=1001print(sys.getrecursionlimit())sys.setrecursionlimit(x)print(sys.getrecursionlimit())#1-> 1000#2-> 1001

请只在必要的时候采用上面的技巧。

16. 检查一个对象的内存使用

在 Python 2.7 中，一个 32 比特的整数占用 24 字节，在 Python 3.5 中利用 28 字节。为确定内存使用，我们可以调用 getsizeof 方法：

在 Python 2.7 中

import sysx=1print(sys.getsizeof(x))#-> 24

在 Python 3.5 中

import sysx=1print(sys.getsizeof(x))#-> 28

17. 使用 __slots__ 来减少内存开支

你是否注意到你的 Python 应用占用许多资源特别是内存？有一个技巧是使用 __slots__ 类变量来在一定程度上减少内存开支。

import sysclassFileSystem(object):def __init__(self,files,folders,devices):self.files= filesself.folders= foldersself.devices= devicesprint(sys.getsizeof(FileSystem))classFileSystem1(object):__slots__= [‘files’,’folders’,’devices’]def __init__(self,files,folders,devices):self.files= filesself.folders= foldersself.devices= devicesprint(sys.getsizeof(FileSystem1))#In Python 3.5#1-> 1016#2-> 888

很明显，你可以从结果中看到确实有内存使用上的节省，但是你只应该在一个类的内存开销不必要得大时才使用 __slots__。只在对应用进行性能分析后才使用它，不然地话，你只是使得代码难以改变而没有真正的益处。

【译者注：在我的 win10 python2.7 中上面的结果是：

#In Python 2.7 win10#1-> 896#2-> 1016

所以，这种比较方式是不那么让人信服的，使用 __slots__ 主要是用以限定对象的属性信息，另外，当生成对象很多时花销可能会小一些，具体可以参见 python 官方文档:

The slots declaration takes a sequence of instance variables and reserves just enough space in each instance to hold a value for each variable. Space is saved because dict is not created for each instance. 】

18. 使用 lambda 来模仿输出方法

import syslprint=lambda *args:sys.stdout.write(” “.join(map(str,args)))lprint(“python”,”tips”,1000,1001)#-> python tips 1000 1001

19.从两个相关的序列构建一个字典

t1= (1,2,3)t2= (10,20,30)print(dict(zip(t1,t2)))#-> {1: 10, 2: 20, 3: 30}

20. 一行代码搜索字符串的多个前后缀

print(“http://www.google.com”.startswith((“http://”,”https://”)))print(“http://www.google.co.uk”.endswith((“.com”,”.co.uk”)))#1-> True#2-> True

21. 不使用循环构造一个列表

import itertoolstest= [[-1,-2],[30,40],[25,35]]print(list(itertools.chain.from_iterable(test)))#-> [-1, -2, 30, 40, 25, 35]

22. 在 Python 中实现一个真正的 switch-case 语句

下面的代码使用一个字典来模拟构造一个 switch-case。

def xswitch(x):returnxswitch._system_dict.get(x,None)xswitch._system_dict= {‘files’: 10,’folders’: 5,’devices’: 2}print(xswitch(‘default’))print(xswitch(‘devices’))#1-> None#2-> 2

“Python有什么编程技巧”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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