太赞了！只要这五招就可以让Python代码这么优雅！

对于Python初学者来说，代码能运行不报错就已经很开心了。受限于知识体系和项目历练经验，在写代码的时候，很少考虑代码的运行效率和简洁性，因此容易造成代码冗长、执行速度慢，这些基本是一个初学者需要改进、成长的地方。

本文是想通过几个案例给初学者一点点启发，怎么才能让你的Python代码更优雅。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。 文末提供技术交流群

生成器

除非你的list十分复杂，并且频繁调用，否则都建议使用生成器，因为它非常节省内存，举个例子：

常规版

def powers_of_two(max=20000):
    i = 0
    powers = []
    while 2**i < max:
        powers.append(2**i)
        i += 1
    return powers

优雅版

from itertools import count, takewhile
def powers_of_two(max=20000):
    for index in takewhile(lambda i: 2**i < max, count(start=0)):
        yield 2**index

标准库

标准库itertools和collections很少被初学者使用，写代码按照正常的逻辑去写，很少考虑效率问题。

常规版

list1 = range(1,10)
list2 = range(10,20)
for item1 in list1:
    for item2 in list1:
        print(item1*item2)

优雅版

from itertools import product
list1 = range(1,10)
list2 = range(10,20)
for item1,item2 in product(list1, list2):
    print(item1*item2)

这是一个嵌套循环操作，为提高代码效率，完全可以用product()函数替代嵌套循环，这两段代码的结果完全一样，但使用标准库函数明显更加简洁高效。itertools还有很多方便操作迭代对象的函数，有兴趣可以继续演讲。

集合模块

初学者对python集合模块了解的可能并不多，你可能会遇到这样的情形：构建了一个字典，依次向字典中添加信息，如果某个键已经存在，则以某种方式修改该键的值；如果某个键不存在，则添加对应键值对。

常规版

consolidated_list = [('a',1),('b',2),('c',3),('b',4)]
items_by_id = {}
for id_, item in consolidated_list:
    if id_ not in items_by_id: 
        items_by_id[id_] = []
    if id_ in items_by_id:
        items_by_id[id_].append(item)

优雅版

from collections import defaultdict
items_by_id = defaultdict(list)
consolidated_list = [('a',1),('b',2),('c',3),('b',4)]
for id_, item in consolidated_list:
    items_by_id[id_].append(item)

高级数据结构

很多初学者忽视sets(集合)和tuple(元组)的强大之处,例如，取两个列表交集。

常规版

def common_elements(list1, list2):    
    common = []        
    for item1 in list1:                
        if item1 in list2:                        
            common.append( item1 )        、
    return common

优雅版

def common_elements(list1, list2):    
def common_elements(list1, list2):
    common = set(list1).intersection(set(list2))
    return list(common)

上下文管理器

新手可能会习惯常规版的方式进行读取文件操作，具体如下：

常规版

if os.path.exists(data_file_path):    
    data_file = open(data_file_path,'r')
else:    
    raise OSERROR
print( data_file.read())
data.close()

优雅版

with open(data_file_path,'r') as data_file:
    print(data_file.read)

优雅版：这样可以捕获任何打开文件或处理数据时的异常情况，并且在任务处理完后自动关闭文件。python初学者可能不太了解上下文管理器的神奇之处，它真的能带来巨大的便利。

常规版：可能出现文件存在，但文件被占用，无法读取的情况，可能出现文件可以被读取，但操作文件对象出现报错的情况

结论

任何一门语言学习都需要一个积累的过程，我们不能仅利用Python完成工作任务就Ok了，也要在性能优化、代码健壮性、代码简约等方面多多去思考。

---

技术交流

欢迎转载、收藏、有所收获点赞支持一下！

目前开通了技术交流群，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友

• 方式①、发送如下图片至微信，长按识别，后台回复：加群；
• 方式②、添加微信号：dkl88191，备注：来自CSDN
• 方式③、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群