**译序**
> 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。
>
> —— Edsger Wybe Dijkstra
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。
然而什么是pythonic，就像什么是地道的汉语一样，切实存在但标准模糊。import this可以看到Tim Peters提出的Python之禅，它提供了指导思想。许多初学者都看过它，深深赞同它的理念，但是实践起来又无从下手。PEP 8给出的不过是编码规范，对于实践pythonic还远远不够。如果你正被如何写出pythonic的代码而困扰，或许这份笔记能给你帮助。
Raymond Hettinger是Python核心开发者，本文提到的许多特性都是他开发的。同时他也是Python社区热忱的布道师，不遗余力地传授pythonic之道。这篇文章是网友Jeff Paine整理的他在2013年美国的PyCon的演讲的笔记。
术语澄清：本文所说的集合全都指collection，而不是set。
以下是正文。
———-
本文是Raymond Hettinger在2013年美国PyCon演讲的笔记(视频, 幻灯片)。
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！
遍历一个范围内的数字
for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:
print i ** 2
for i in range(6):
print i ** 2
更好的方法
for i in xrange(6):
print i ** 2
xrange会返回一个迭代器，用来一次一个值地遍历一个范围。这种方式会比range更省内存。xrange在Python 3中已经改名为range。
遍历一个集合
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
print colors[i]
更好的方法
for color in colors:
print color
反向遍历
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)-1, -1, -1):
print colors[i]
更好的方法
for color in reversed(colors):
print color
遍历一个集合及其下标
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
print i, '--->', colors[i]
更好的方法
for i, color in enumerate(colors):
print i, '--->', color
这种写法效率高，优雅，而且帮你省去亲自创建和自增下标。
当你发现你在操作集合的下标时，你很有可能在做错事。
遍历两个集合
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
n = min(len(names), len(colors))
for i in range(n):
print names[i], '--->', colors[i]
for name, color in zip(names, colors):
print name, '--->', color
更好的方法
for name, color in izip(names, colors):
print name, '--->', color
zip在内存中生成一个新的列表，需要更多的内存。izip比zip效率更高。
注意：在Python 3中，izip改名为zip，并替换了原来的zip成为内置函数。
有序地遍历
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
# 正序
for color in sorted(colors):
print colors
# 倒序
for color in sorted(colors, reverse=True):
print colors
自定义排序顺序
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
def compare_length(c1, c2):
if len(c1) < len(c2): return -1
if len(c1) > len(c2): return 1
return 0
print sorted(colors, cmp=compare_length)更好的方法
print sorted(colors, key=len)
第一种方法效率低而且写起来很不爽。另外，Python 3已经不支持比较函数了。
调用一个函数直到遇到标记值
blocks = []
while True:
block = f.read(32)
if block == '':
break
blocks.append(block)
更好的方法
blocks = []
for block in iter(partial(f.read, 32), ''):
blocks.append(block)
iter接受两个参数。第一个是你反复调用的函数，第二个是标记值。
译注：这个例子里不太能看出来方法二的优势，甚至觉得partial让代码可读性更差了。方法二的优势在于iter的返回值是个迭代器，迭代器能用在各种地方，set，sorted，min，max，heapq，sum……
在循环内识别多个退出点
def find(seq, target):
found = False
for i, value in enumerate(seq):
if value == target:
found = True
break
if not found:
return -1
return i
更好的方法
def find(seq, target):
for i, value in enumerate(seq):
if value == target:
break
else:
return -1
return i
for执行完所有的循环后就会执行else。
译注：刚了解for-else语法时会困惑，什么情况下会执行到else里。有两种方法去理解else。传统的方法是把for看作if，当for后面的条件为False时执行else。其实条件为False时，就是for循环没被break出去，把所有循环都跑完的时候。所以另一种方法就是把else记成nobreak，当for没有被break，那么循环结束时会进入到else。
遍历字典的key
d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
for k in d:
print(k)
for k in d.keys():
if k.startswith('r'):
del d[k]
什么时候应该使用第二种而不是第一种方法？当你需要修改字典的时候。
如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。
d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。
注意：如果在Python 3里迭代一个字典你得显示地写：list(d.keys())，因为d.keys()返回的是一个“字典视图”(一个提供字典key的动态视图的迭代器)。详情请看文档。
遍历一个字典的key和value
d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
# 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找
for k in d:
print('{0}--->{1}'.format(k, d[k]))
# 产生一个很大的列表
for k, v in d.items():
print('{0}--->{1}'.format(k, v))
更好的方法
d = {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
for k, v in d.iteritems():
print('{0}--->{1}'.format(k, v))
iteritems()更好是因为它返回了一个迭代器。
注意：Python 3已经没有iteritems()了，items()的行为和iteritems()很接近。详情请看文档。
用key-value对构建字典
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue']
d = dict(izip(names, colors))
# {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}
Python 3: d = dict(zip(names, colors))
用字典计数
colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'red']
# 简单，基本的计数方法。适合初学者起步时学习。
d = {}
for color in colors:
if color not in d:
d[color] = 0
d[color] += 1
# {'blue': 1, 'green': 2, 'red': 3}
更好的方法
d = {}
for color in colors:
d[color] = d.get(color, 0) + 1
# 稍微潮点的方法，但有些坑需要注意，适合熟练的老手。
d = defaultdict(int)
for color in colors:
d[color] += 1
用字典分组 — 第I部分和第II部分
names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger',
'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
# 在这个例子，我们按name的长度分组
d = {}
for name in names:
key = len(name)
if key not in d:
d[key] = []
d[key].append(name)
# {5: ['roger', 'betty'], 6: ['rachel', 'judith'], 7: ['raymond', 'matthew', 'melissa', 'charlie']}
d = {}
for name in names:
key = len(name)
d.setdefault(key, []).append(name)
更好的方法
“`
d = defaultdict(list)
for name in names:
key = len(name)
d[key].append(name)
“`
字典的popitem()是原子的吗？
“`
d = {‘matthew’: ‘blue’, ‘rachel’: ‘green’, ‘raymond’: ‘red’}
while d:
key, value = d.popitem()
print key, ‘–>’, value
“`
popitem是原子的，所以多线程的时候没必要用锁包着它。
**连接字典**
“`
defaults = {‘color’: ‘red’, ‘user’: ‘guest’}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(‘-u’, ‘–user’)
parser.add_argument(‘-c’, ‘–color’)
namespace = parser.parse_args([])
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v}
# 下面是通常的作法，默认使用第一个字典，接着用环境变量覆盖它，最后用命令行参数覆盖它。
# 然而不幸的是，这种方法拷贝数据太疯狂。
d = defaults.copy()
d.update(os.environ)
d.update(command_line_args)
“`
更好的方法
“`
d = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
“`
ChainMap在Python 3中加入。高效而优雅。
**提高可读性**
位置参数和下标很漂亮
但关键字和名称更好
第一种方法对计算机来说很便利
第二种方法和人类思考方式一致
用关键字参数提高函数调用的可读性
“`
twitter_search(‘@obama’, False, 20, True)
“`
更好的方法
“`
twitter_search(‘@obama’, retweets=False, numtweets=20, popular=True)
“`
第二种方法稍微(微秒级)慢一点，但为了代码的可读性和开发时间，值得。
用namedtuple提高多个返回值的可读性
“`
# 老的testmod返回值
doctest.testmod()
# (0, 4)
# 测试结果是好是坏？你看不出来，因为返回值不清晰。
“`
更好的方法
“`
# 新的testmod返回值, 一个namedtuple
doctest.testmod()
# TestResults(failed=0, attempted=4)
“`
namedtuple是tuple的子类，所以仍适用正常的元组操作，但它更友好。
**创建一个nametuple**
“`
TestResults = namedTuple(‘TestResults’, [‘failed’, ‘attempted’])
“`
**unpack序列**
“`
p = ‘Raymond’, ‘Hettinger’, 0x30, ‘python@example.com’
# 其它语言的常用方法/习惯
fname = p[0]
lname = p[1]
age = p[2]
email = p[3]
“`
更好的方法
“`
fname, lname, age, email = p
“`
第二种方法用了unpack元组，更快，可读性更好。
更新多个变量的状态
“`
def fibonacci(n):
x = 0
y = 1
for i in range(n):
print x
t = y
y = x + y
x = t
“`
更好的方法
“`
def fibonacci(n):
x, y = 0, 1
for i in range(n):
print x
x, y = y, x + y
“`
第一种方法的问题
x和y是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上，这经常是bug的源头。
操作有顺序要求
太底层太细节
第二种方法抽象层级更高，没有操作顺序出错的风险而且更效率更高。
同时状态更新
“`
tmp_x = x + dx * t
tmp_y = y + dy * t
tmp_dx = influence(m, x, y, dx, dy, partial=’x’)
tmp_dy = influence(m, x, y, dx, dy, partial=’y’)
x = tmp_x
y = tmp_y
dx = tmp_dx
dy = tmp_dy
“`
更好的方法
“`
x, y, dx, dy = (x + dx * t,
y + dy * t,
influence(m, x, y, dx, dy, partial=’x’),
influence(m, x, y, dx, dy, partial=’y’))
“`
**效率**
优化的基本原则
除非必要，别无故移动数据
稍微注意一下用线性的操作取代O(n**2)的操作
总的来说，不要无故移动数据
**连接字符串**
“`
names = [‘raymond’, ‘rachel’, ‘matthew’, ‘roger’,
‘betty’, ‘melissa’, ‘judith’, ‘charlie’]
s = names[0]
for name in names[1:]:
s += ‘, ‘ + name
print s
“`
更好的方法
“`
print ‘, ‘.join(names)
“`
**更新序列**
“`
names = [‘raymond’, ‘rachel’, ‘matthew’, ‘roger’,
‘betty’, ‘melissa’, ‘judith’, ‘charlie’]
del names[0]
# 下面的代码标志着你用错了数据结构
names.pop(0)
names.insert(0, ‘mark’)
“`
更好的方法
“`
names = deque([‘raymond’, ‘rachel’, ‘matthew’, ‘roger’,
‘betty’, ‘melissa’, ‘judith’, ‘charlie’])
# 用deque更有效率
del names[0]
names.popleft()
names.appendleft(‘mark’)
“`
**装饰器和上下文管理**
用于把业务和管理的逻辑分开
分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具
起个好名字很关键
记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大
**使用装饰器分离出管理逻辑**
“`
# 混着业务和管理逻辑，无法重用
def web_lookup(url, saved={}):
if url in saved:
return saved[url]
page = urllib.urlopen(url).read()
saved[url] = page
return page
“`
更好的方法
“`
@cache
def web_lookup(url):
return urllib.urlopen(url).read()
“`
注意：Python 3.2开始加入了functools.lru_cache解决这个问题。
**分离临时上下文**
“`
# 保存旧的，创建新的
old_context = getcontext().copy()
getcontext().prec = 50
print Decimal(355) / Decimal(113)
setcontext(old_context)
“`
更好的方法
“`
with localcontext(Context(prec=50)):
print Decimal(355) / Decimal(113)
“`
译注：示例代码在使用标准库decimal，这个库已经实现好了localcontext。
**如何打开关闭文件**
“`
f = open(‘data.txt’)
try:
data = f.read()
finally:
f.close()
“`
更好的方法
“`
with open(‘data.txt’) as f:
data = f.read()
“`
**如何使用锁**
“`
# 创建锁
lock = threading.Lock()
# 使用锁的老方法
lock.acquire()
try:
print ‘Critical section 1’
print ‘Critical section 2’
finally:
lock.release()
“`
更好的方法
“`
# 使用锁的新方法
with lock:
print ‘Critical section 1’
print ‘Critical section 2’
“`
**分离出临时的上下文**
“`
try:
os.remove(‘somefile.tmp’)
except OSError:
pass
“`
更好的方法
“`
with ignored(OSError):
os.remove(‘somefile.tmp’)
“`
ignored是Python 3.4加入的, 文档。
注意：ignored 实际上在标准库叫suppress(译注：contextlib.supress).
试试创建你自己的ignored上下文管理器。
“`
@contextmanager
def ignored(*exceptions):
try:
yield
except exceptions:
pass
“`
把它放在你的工具目录，你也可以忽略异常
译注：contextmanager在标准库contextlib中，通过装饰生成器函数，省去用__enter__和__exit__写上下文管理器。详情请看文档。
分离临时上下文
“`
# 临时把标准输出重定向到一个文件，然后再恢复正常
with open(‘help.txt’, ‘w’) as f:
oldstdout = sys.stdout
sys.stdout = f
try:
help(pow)
finally:
sys.stdout = oldstdout
“`
更好的写法
“`
with open(‘help.txt’, ‘w’) as f:
with redirect_stdout(f):
help(pow)
“`
redirect_stdout在Python 3.4加入(译注：contextlib.redirect_stdout)， bug反馈。
实现你自己的redirect_stdout上下文管理器。
“`
@contextmanager
def redirect_stdout(fileobj):
oldstdout = sys.stdout
sys.stdout = fileobj
try:
yield fieldobj
finally:
sys.stdout = oldstdout
“`
简洁的单句表达
两个冲突的原则：
一行不要有太多逻辑
不要把单一的想法拆分成多个部分
Raymond的原则：
一行代码的逻辑等价于一句自然语言
列表解析和生成器
“`
result = []
for i in range(10):
s = i ** 2
result.append(s)
print sum(result)
“`
更好的方法
“`
print sum(i**2 for i in xrange(10))
“`
第一种方法说的是你在做什么，第二种方法说的是你想要什么。
———-
> 编译：0xFEE1C001 转载请注明出处
> 来源：www.lightxue.com/transforming-code-into-beautiful-idiomatic-python
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