Python是一种非常容易学习的语言，而且它不会强迫你使用特定的惯例。但它也很容易陷入一些误区，让你看起来像个初学者。为了避免看起来像个完全的初学者，请查看下面的提示以及如何解决这些问题。
1. 不使用enumerate()
Python使得遍历诸如列表之类的事物变得非常容易。让我们看看下面的示例:
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for val in vals:
print(val)
# Returns:
# Python
# is
# fun!
但是，如果你需要引用每个项目的索引，该怎么办呢？你可能已经遇到或者甚至编写了类似下图所示的代码:
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for i in range(len(vals)):
print(i, vals[i])
# Returns:
# 0 Python
# 1 is
# 2 fun!
这种方法虽然可行，但它并不优雅。它也不能立即清楚地说明你的代码在做什么。
这就是enumerate()函数的用武之地！让我们看看它如何使这个过程变得更加简单：
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for idx, val in enumerate(vals):
print(idx, val)
# Returns:
# 0 Python
# 1 is
# 2 fun!
作为一个专业提示，你甚至可以改变起始值。比如说，你想从1开始标记项目，那么你可以这样简单地写：
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for idx, val in enumerate(vals, start=1):
print(idx, val)
# Returns:
# 1 Python
# 2 is
# 3 fun!
2. 不使用三元运算符
当你使用if-else语句来分配值时，你需要编写很多行代码来完成一个简单的操作。请看下面的场景：
amount = 100
if amount > 50:
raise_amount = 20
else:
raise_amount = 10
print(raise_amount)
# Returns:
# 20
在上面的例子中，我们创建了一个if-else语句，检查某人的销售金额是否超过50。如果是，那么他们就获得20的涨幅。否则，他们获得10的涨幅。
虽然我们的代码很干净，但并不简洁。我们可以通过使用三元赋值来大大简化它：
amount = 100
raise_amount = 20 if amount > 50 else 10
print(raise_amount)
# Returns:
# 20
这种方法最适用于非常简单的作业。虽然可以做得更复杂，但不要为了简洁而牺牲可读性。
3. 使用推导式
3.1 不使用推导式
Python推导式使创建列表、字典和生成器变得轻而易举。它们提供了一种优雅且易读的方式来轻松创建数据结构。
让我们看一个例子，看看如何使用for循环来创建一个平方数列表：
squares = []
for i in range(1, 6):
squares.append(i ** 2)
print(squares)
# Returns:
# [1, 4, 9, 16, 25]
现在，让我们将其与列表推导式进行比较：
squares = [i ** 2 for i in range(1, 6)]
print(squares)
# Returns:
# [1, 4, 9, 16, 25]
我们可以看到使用列表推导式要简单和明确得多！代码不仅更简洁，而且也更容易阅读。
创建字典推导式也同样简单。让我们再次比较这两种方法，创建一个字典，其中键是原始数字，值是它的平方：
squares = {}
for i in range(1, 6):
squares[i] = i ** 2
print(squares)
# Returns:
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
现在，让我们看看如何通过字典推导式来简化这一过程。
squares = {i: i**2 for i in range(1, 6)}
print(squares)
# Returns:
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
现在，过度使用推导式也是一个问题。所以在这里有一个额外的提示：除非有必要，否则不要什么都用它们。
3.2 过度使用推导式
Python推导式非常强大。你可以内置复杂的if-else语句，甚至可以将它们嵌套在彼此之中。
让我们看看如何加入if-else语句：
even_odd_numbers = [
"Even" if num % 2 == 0 else "Odd"
for num in range(10)
]
print(even_odd_numbers)
# Returns:
# ['Even', 'Odd', 'Even', 'Odd', 'Even', 'Odd', 'Even', 'Odd', 'Even', 'Odd']
在上面的例子中，我们使用三元运算符在继续迭代的同时返回一个值。现在，这个例子相当简单，但让我们看一个更复杂的例子：
result = [x * 2 if x % 2 == 0 else x * 3 for x in range(10) if x != 5]
这绝对不是什么有趣、可读的东西。这就引出了这里的重点——如果推导式比使用for循环更不清晰，那就不要写推导式。
让我们将这个推导式转换为一个循环，看看它变得有多易读：
result = []
for x in range(10):
if x != 5:
if x % 2 == 0:
result.append(x * 2)
else:
result.append(x * 3)
可以看到，虽然我们用了更多行来编写这段代码，但它的可读性却大大提高了。
4. 不使用itertools
Python的itertools是内置于Python中的一个函数库。虽然表面上看，它的许多函数似乎很简单，但它们提供了优雅而强大的方式来遍历不同的对象。
4.1 避免嵌套循环
假设你有两个列表，你想遍历所有可能的组合。可以编写如下所示的嵌套for循环：
colors = ['Red', 'Green']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for color in colors:
for size in sizes:
print(color, size)
# Returns:
# Red S
# Red M
# Red L
# Green S
# Green M
# Green L
与我们在本文中介绍的其他方法类似，这种方法虽然有效，但并不优雅。
值得庆幸的是，itertools提供了product()函数，它可以创建所有项目的笛卡尔积。这意味着我们可以在一个for循环中直接解包这些值，代码如下所示：
from itertools import product
colors = ['Red', 'Green']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for color, size in product(colors, sizes):
print(color, size)
# Returns:
# Red S
# Red M
# Red L
# Green S
# Green M
# Green L
可以看到这种方法简单多了。
4.2 成对遍历列表
在某些情况下，你需要成对地遍历列表，这意味着你需要访问一个项目及其相邻的项目。
要做到这一点，可以编写以下代码:
vals = [1, 2, 3, 4]
for i in range(len(vals) - 1):
print((vals[i], vals[i+1]))
# Returns:
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)
这种方法效果很好，但可读性不强，其作用也不是很明确。
这就是Python 3.10引入的pairwise()函数的用武之地。让我们看看如何简化代码：
from itertools import pairwise
vals = [1, 2, 3, 4]
for pair in pairwise(vals):
print(pair)
# Returns:
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)
这是我们之前编写的代码的一个更加明确的版本，使我们能够立即了解代码的目的。
itertools库为用户提供了许多有用的对象迭代函数。知道何时应用这些函数可以将你的技能提升到更高的层次。
结论
掌握Python不仅仅是记住语法，更重要的是拥抱优雅，并知道何时在简洁和可读性之间取得平
原创文章，作者：guozi，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/89445.html
