用这10个小技巧加速Python编程(一）

chaomeili

　编码很有趣，而Python编码更有趣，因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是，大多数时候都有一些首选的实现方法，有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
　　用Python或任何编码语言进行编程不是像火箭一样的科学，而主要是关于技巧。如果有意尝试使用Pythonic编码，那么这些[url=]技术[/url]将很快成为我们工具包的一部分，并且我们会发现在项目中使用它们变得越来越自然。因此，让我们探索其中的一些简单技巧。
　　1.负索引
　　人们喜欢使用序列，因为当我们知道元素的顺序，我们就可以按顺序操作这些元素。在Python中，字符串、元组和列表是最常见的序列数据类型。我们可以使用索引访问单个项目。与其他主流编程语言一样，Python支持基于0的索引，在该索引中，我们在一对方括号内使用零访问第一个元素。此外，我们还可以使用切片对象来检索序列的特定元素，如下面的代码示例所示。

>>> # Positive Indexing 　　... numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 　　... print("First Number:", numbers[0]) 　　... print("First Four Numbers:", numbers[:4]) 　　... print("Odd Numbers:", numbers[::2]) 　　... 　　First Number: 1 　　First Four Numbers: [1, 2, 3, 4] 　　Odd Numbers: [1, 3, 5, 7]

　　但是，Python通过支持负索引而进一步走了一步。具体来说，我们可以使用-1来引用序列中的最后一个元素，并向后计数。例如，最后一个元素的索引为-2，依此类推。重要的是，负索引也可以与切片对象中的正索引一起使用。

>>> # Negative Indexing 　　... data_shape = (100, 50, 4) 　　... names = ["John", "Aaron", "Mike", "Danny"] 　　... hello = "Hello World!" 　　... 　　... print(data_shape[-1]) 　　... print(names[-3:-1]) 　　... print(hello[1:-1:2]) 　　... 　　4 　　['Aaron', 'Mike'] 　　el ol

　　2.检查容器是否为空
　　容器是指可以存储其他数据的那些容器数据类型。一些经常使用的内置容器是元组，列表，字典和集合。在处理这些容器时，我们经常需要在执行其他操作之前检查它们是否包含任何元素。确实，我们可以检查这些容器的长度，该长度与已存储项目的数量相对应。当长度为零时，容器为空。下面显示了一个简单的示例。

if len(some_list) > 0: 　　    # do something here when the list is not empty 　　else: 　　    # do something else when the list is empty

　　但是，这不是最好的Pythonic方式。相反，我们可以简单地检查容器本身，它将在容器True包含元素时进行评估。尽管以下代码向您展示了主要的容器数据类型，但这种用法也可以应用于字符串(即，任何非空字符串都是True)。

>>> def check_container_empty(container): 　　...     if container: 　　...         print(f"{container} has elements.") 　　...     else: 　　...         print(f"{container} doesn't have elements.") 　　... 　　... check_container_empty([1, 2, 3]) 　　... check_container_empty(set()) 　　... check_container_empty({"zero": 0, "one": 1}) 　　... check_container_empty(tuple()) 　　... 　　[1, 2, 3] has elements. 　　set() doesn't have elements. 　　{'zero': 0, 'one': 1} has elements. 　　() doesn't have elements.

　　3.使用Split()创建字符串列表
　　我们经常使用字符串作为特定对象的标识符。例如，我们可以使用字符串作为字典中的键。在数据科学项目中，字符串通常是数据的列名。选择多个列时，不可避免地需要创建一个字符串列表。确实，我们可以使用列表中的文字创建字符串。但是，我们必须编写成对的引号将每个字符串括起来，这对于“懒惰”的人来说有点繁琐。因此，我更喜欢利用字符串的split()方法来创建字符串列表，如下面的代码片段所示。

>>> # List of strings 　　... # The typical way 　　... columns = ['name', 'age', 'gender', 'address', 'account_type'] 　　... print("* Literals:", columns) 　　... 　　... # Do this instead 　　... columns = 'name age gender address account_type'.split() 　　... print("* Split with spaces:", columns) 　　... 　　... # If the strings contain spaces, you can use commas instead 　　... columns = 'name, age, gender, address, account type'.split(', ') 　　... print("* Split with commas:", columns) 　　... 　　* Literals: ['name', 'age', 'gender', 'address', 'account_type'] 　　* Split with spaces: ['name', 'age', 'gender', 'address', 'account_type'] 　　* Split with commas: ['name', 'age', 'gender', 'address', 'account type']

　　如上所示，split()默认情况下，该方法使用空格作为分隔符，并根据字符串创建字符串列表。值得注意的是，当您创建包含某些包含空格的元素的字符串列表时，可以选择使用其他类型的分隔符(例如，逗号)。
　　这种用法受到一些内置功能的启发。例如，当你创建一个元组类，我们可以这样做：Student = namedtuple(“Student”, [“name”, “gender”, “age”])。字符串列表指定了元组的“属性”。但是，也可以通过以下方式定义该类来本地支持它：Student = namedtuple(“Student”, “name gender age”)。对于另一个实例，创建一个Enum类支持相同的替代解决方案。

　4.三元表达
　　在许多用例中，我们需要根据条件定义具有特定值的变量，并且我们可以简单地使用if ... else语句来检查条件。但是，它需要几行代码。如果仅处理一个变量的赋值，则可能需要使用三元表达式，该表达式检查条件并仅用一行代码即可完成赋值。此外，它的格式更短，从而使代码更加简洁。考虑以下示例。

# The typical way 　　if score > 90: 　　    reward = "1000 dollars" 　　else: 　　    reward = "500 dollars" 　　# Do this instead 　　reward = "1000 dollars" if score > 90 else "500 dollars"

　　有时，我们可以从已定义的函数中获取一些数据，并且可以利用这一点并编写三元表达式的简单操作，如下所示。

# Another possible scenario 　　# You got a reward amount from somewhere else, but don't know if None/0 or not 　　reward = reward_known or "500 dollars" 　　# The above line of code is equivalent to below 　　reward = reward_known if reward_known else "500 dollars"

（未完待续......）