初识Python语言，觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢？
1.交换变量
>>>a=3
>>>b=6
这个情况如果要交换变量在c++中，肯定需要一个空变量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了
>>>a,b=b,a
>>>print(a)>>>6
>>>ptint(b)>>>5
2.字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)
大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5] >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ] >>> another_list [2, 3, 4, 5, 6]
自从python 3.1 起，我们可以用同样的语法来创建集合和字典表：
>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # Dict Comprehensions
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}
在第一个例子里，我们以some_list为基础，创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。
这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合：
>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])
而不需要使用内置函数set()。
3.计数时使用Counter计数对象。
这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。
Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]
4.漂亮的打印出JSON
JSON是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。
为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：
>>> import json
>>> print(json.dumps(data)) # No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [
{
"age": 27,
"name": "Oz",
"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,
"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]
}
同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。
5.解决FizzBuzz
前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz，问题引用如下：
写一个程序，打印数字1到100，3的倍数打印“Fizz”来替换这个数，5的倍数打印“Buzz”，对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。
这里就是一个简短的，有意思的方法解决这个问题：
for x in range(1,101): print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x |
6.if 语句在行内
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print "Hello" if True else "World">>> Hello |
7.连接
下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。
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nfc = ["Packers", "49ers"]afc = ["Ravens", "Patriots"]print nfc + afc>>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots']print str(1) + " world">>> 1 worldprint `1` + " world">>> 1 worldprint 1, "world">>> 1 worldprint nfc, 1>>> ['Packers', '49ers'] 1 |
8.数值比较
这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法
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x = 2if 3 > x > 1: print x>>> 2if 1 < x > 0: print x>>> 2 |
9.同时迭代两个列表
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nfc = ["Packers", "49ers"]afc = ["Ravens", "Patriots"]for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb>>> Packers vs. Ravens>>> 49ers vs. Patriots |
10.带索引的列表迭代
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teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]for index, team in enumerate(teams): print index, team>>> 0 Packers>>> 1 49ers>>> 2 Ravens>>> 3 Patriots |
11.列表推导式
已知一个列表，我们可以刷选出偶数列表方法：
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numbers = [1,2,3,4,5,6]even = []for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number) |
转变成如下：
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numbers = [1,2,3,4,5,6]even = [number for number in numbers if number%2 == 0] |
是不是很牛呢，哈哈。
12.字典推导
和列表推导类似，字典可以做同样的工作：
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teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]print {key: value for value, key in enumerate(teams)}>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0} |
13.初始化列表的值
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items = [0]*3print items>>> [0,0,0] |
14.列表转换为字符串
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teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]print ", ".join(teams)>>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots' |
15.从字典中获取元素
我承认try/except代码并不雅致，不过这里有一种简单方法，尝试在字典中查找key，如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。
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data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}try: is_admin = data['admin']except KeyError: is_admin = False |
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替换诚这样： |
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data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}is_admin = data.get('admin', False) |
16.获取列表的子集
有时，你只需要列表中的部分元素，这里是一些获取列表子集的方法。
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x = [1,2,3,4,5,6]#前3个print x[:3]>>> [1,2,3]#中间4个print x[1:5]>>> [2,3,4,5]#最后3个print x[3:]>>> [4,5,6]#奇数项print x[::2]>>> [1,3,5]#偶数项print x[1::2]>>> [2,4,6] |
除了python内置的数据类型外，在collection模块同样还包括一些特别的用例，在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的实用之处。
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from collections import Counterprint Counter("hello")>>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1}) |
17.迭代工具
和collections库一样，还有一个库叫itertools，对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合，他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式
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from itertools import combinationsteams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]for game in combinations(teams, 2): print game>>> ('Packers', '49ers')>>> ('Packers', 'Ravens')>>> ('Packers', 'Patriots')>>> ('49ers', 'Ravens')>>> ('49ers', 'Patriots')>>> ('Ravens', 'Patriots') |
18.False == True
比起实用技术来说这是一个很有趣的事，在python中，True和False是全局变量，因此：
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False = Trueif False: print "Hello"else: print "World">>> Hello |
19.创建一次性的、快速的小型web服务
有时候，我们需要在两台机器或服务之间做一些简便的、很基础的RPC之类的交互。我们希望用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另一台机器上。仅内部使用。
我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库)，来做这种事情。
下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块建立一个快速的小的文件读取服务器的例子：
from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
def file_reader(file_name):
with open(file_name, 'r') as f:
return f.read()
server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 8000))
server.register_introspection_functions()
server.register_function(file_reader)
server.serve_forever()
客户端：
import xmlrpclib
proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')
proxy.file_reader('/tmp/secret.txt')
我们这样就得到了一个远程文件读取工具，没有外部的依赖，只有几句代码(当然，没有任何安全措施，所以只可以在家里这样做)。
英文原文：Max Burstein，编译：伯乐在线 –刘志军