初识Python语言，感觉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咱们这些大学已经苦逼学了四年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？
01 替换变量
>>>a=3 >>>b=6
这个状况如果要替换变量在c++中，必定须要一个空变量。然而python不须要，只需一行，大家看清楚了
>>>a,b=b,a >>>print(a)>>>6 >>>ptint(b)>>>5
02 字典推导(Dictionary comprehensions)和汇合推导(Set comprehensions)
大多数的Python程序员都晓得且应用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很相熟——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创立一个list的办法。
>>> 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，咱们能够用同样的语法来创立汇合和字典表：
>>> # 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，咱们以some_list为根底，创立了一个具备不反复元素的汇合，而且汇合里只蕴含偶数。而在字典表的例子里，咱们创立了一个key是不反复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来批示key是否是偶数。
这里另外一个值得注意的事件是汇合的字面量表示法。咱们能够简略的用这种办法创立一个汇合：
>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])
而不须要应用内置函数set()。
03 计数时应用Counter计数对象
这听起来不言而喻，但常常被人遗记。对于大多数程序员来说，数一个货色是一项很常见的工作，而且在大多数状况下并不是很有挑战性的事件——这里有几种办法能更简略的实现这种工作。
Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事件的：
>>> 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)]
04 丑陋的打印出JSON
JSON是一种十分好的数据序列化的模式，被现在的各种API和web service大量的应用。应用python内置的json解决，能够使JSON串具备肯定的可读性，但当遇到大型数据时，它体现成一个很长的、间断的一行时，人的肉眼就很难观看了。
为了能让JSON数据体现的更敌对，咱们能够应用indent参数来输入丑陋的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，应用内置的pprint模块，也能够让其它任何货色打印输出的更丑陋。
05 解决FizzBuzz
前段时间Jeff Atwood 推广了一个简略的编程练习叫FizzBuzz，问题援用如下：
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，有意思的办法解决这个问题：
for x in range(1,101):
print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x
06 if 语句在行内
print "Hello" if True else "World" >>> Hello
07 连贯
上面的最初一种形式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] print nfc + afc >>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots'] print str(1) + " world" >>> 1 world print `1` + " world" >>> 1 world print 1, "world" >>> 1 world print nfc, 1 >>> ['Packers', '49ers'] 1
08 数值比拟
这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法
x = 2 if 3 > x > 1: print x >>> 2 if 1 < x > 0: print x >>> 2
09 同时迭代两个列表
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
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，咱们能够刷选出偶数列表办法：
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [] for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number)
转变成如下：
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
12 字典推导
和列表推导相似，字典能够做同样的工作：
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
items = [0]*3 print items >>> [0,0,0]
14 列表转换为字符串
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print ", ".join(teams) >>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'
15 从字典中获取元素
我抵赖try/except代码并不雅致，不过这里有一种简略办法，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。
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
try:
is_admin = data['admin']
except KeyError:
is_admin = False
替换成这样
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
is_admin = data.get('admin', False)
16 获取列表的子集
有时，你只须要列表中的局部元素，这里是一些获取列表子集的办法。
x = [1,2,3,4,5,6] #前3个 print x[:3] >>> [1,2,3] #两头4个 print x[1:5] >>> [2,3,4,5] #最初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模块同样还包含一些特地的用例，在有些场合Counter十分实用。如果你加入过在这一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的实用之处。
from collections import Counter
print 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，他能通知你在一个组中元素的所有不能的组合形式
from itertools import combinations
teams = ["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乏味的事，在python中，True和False是全局变量，因而：
False = True if False: print "Hello" else: print "World" >>> Hello
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