8个重构技巧使得Python代码更Pythonic
1.合并追加到列表声明
我们从一个简单的开始。不是声明一个空列表然后附加到它,而是直接用所有元素初始化列表。这缩短了代码并使意图更加明确。它的性能也稍微好一些,因为它避免了对
append()
的函数调用。
players = []
players.append("Patrick")
players.append("Max")
players.append("Jessi")
# -> refactor
players = ["Patrick", "Max", "Jessi"]
这同样适用于填充其他集合类型,如集合和字典。
2 使用items()直接解包字典值
当遍历字典时,你需要键和值,那么不要手动访问值。而是迭代
dictionary.items()
,它同时为你提供键和值。
这节省了我们过去分配给
players
的行,代码现在读起来更自然,重复更少。
teams_by_color = {"blue": ["Patrick", "Jessi"]}
for team_color in teams_by_color:
players = teams_by_color[team_color]
if is_winning(team_color):
advance_level(players)
# -> refactor
for team_color, players in teams_by_color.items():
if is_winning(team_color):
advance_level(players)
3. 将 range(len) 替换为枚举
如果我们需要遍历列表并且需要同时跟踪索引和当前项,请使用内置
enumerate()
函数而不是
range(len)
。这会将当前索引和当前项目作为元组返回。所以我们可以直接在这里查看值,也可以访问带有索引的项目。
for i in range(len(players)):
print(i, players[i])
# -> refactor
for i, player in enumerate(players):
print(i, player)
Enumerate
还带有一个可选的
start
参数。如果你使用它,计数器将从该值开始。但请注意,这些项目仍然从第一个开始。
for i, player in enumerate(players, start=1):
print(i, player)
4. 用枚举调用替换手动循环计数器
这与之前非常相似。有时我会看到直接对项目执行迭代的代码——这本身并不坏——但随后需要一个计数器,它会在循环内手动递增。同样在这里你可以简单地使用
enumerate
函数。这更简单,也更快。
i = 0
for player in players:
print(i, player)
i += 1
# -> refactor
for i, player in enumerate(players):
print(i, player)
4.1 不要手动更新计数器
如果你只需要计算项目的数量,也不要遍历循环并手动计算所有项目。相反,只需使用
len()
函数来获取列表中的元素数。
num_players = 0
for player in players:
num_players += 1
# -> refactor
num_players = len(players)
5.将条件简化为return语句
当我们到达一个方法的末尾并想要返回
True
或
False
时,一种常见的做法是这样的。如果条件为
True
,我们返回
True
。否则我们最后返回
False
。然而,直接返回结果更简洁:
def function():
if isinstance(a, b) or issubclass(b, a):
return True
return False
# -> refactor
def function():
return isinstance(a, b) or issubclass(b, a)
我们在这里应该注意的一件事是,只有当表达式的计算结果为布尔值时才能这样做。
isinstance()
和
issubclass()
都是返回布尔值的函数,所以这很好。但在下一个示例中,第一个表达式
pythonistas
是一个列表而不是布尔值。
如果
pythonistas
是一个有效的非空列表,这将返回列表而不是预期的布尔值,然后可能是你的应用程序中的错误。因此,为了确保我们在这里返回一个布尔值,我们可以将返回包装在对
bool()
函数的调用中。
def any_pythonistas():
pythonistas = [coder for coder in coders if is_good_in_python(coder)]
if pythonistas or self.is_pythonista():
return True
return False
# -> refactor
def any_hats():
pythonistas = [coder for coder in coders if is_good_in_python(coder)]
return bool(pythonistas or self.is_pythonista())
6.合并条件中的重复块
我们应该始终寻找机会删除重复的代码。这样做的好地方是
if …elif
链中有多个相同的块。
在此示例中,
if
和
elif
都导致相同的执行功能。所以我们可以使用
or
组合前两个块来删除对函数的重复调用。现在,如果我们需要更改
process_standard_payment()
行,我们可以在一处而不是两处进行。
def process_payment(payment, currency):
if currency == "USD":
process_standard_payment(payment)
elif currency == "EUR":
process_standard_payment(payment)
else:
process_international_payment(payment)
# -> refactor
def process_payment(payment, currency):
if currency == "USD" or currency == "EUR":
process_standard_payment(payment)
else:
process_international_payment(payment)
7.用in运算符替换同一个变量的多次比较
我们甚至可以进一步重构以前的代码。由于我们针对多个值重复检查同一个变量,我们可以使用 in 运算符来缩短它。如果货币值在定义的列表中,我们将执行专用操作。
def process_payment(payment, currency):
if currency == "USD" or currency == "EUR":
process_standard_payment(payment)
else:
process_international_payment(payment)
# -> refactor
def process_payment(payment, currency):
if currency in ["USD", "EUR"]:
process_standard_payment(payment)
else:
process_international_payment(payment)
为了再次改进这一点,我们应该
在这里使用一个集合
。在集合中查找值更快,而且无论如何我们都想要这里的唯一元素,所以集合是更好的选择。
# -> refactor
def process_payment(payment, currency):
if currency in {"USD", "EUR"}:
process_standard_payment(payment)
else:
process_international_payment(payment)
8. 将 for 循环中的 yield 替换为 yield from
如果你已经熟悉生成器,那么这是一个高级技巧。一个经常被忽略的小技巧是 Python 的
yield
关键字对于可迭代对象有一个对应的
yield from
。
如果你有一个像列表这样的可迭代对象,而不是说
for item in iterable: yield item
,你可以简单地说
yield from iterable
。这更短,并且消除了对可迭代对象的手动循环,这也可以提高性能。
def get_content(entry):
for block in entry.get_blocks():
yield block
# -> refactor
def get_content(entry):
yield from entry.get_blocks()
🏴☠️宝藏级🏴☠️ 原创公众号『 数据STUDIO 』内容超级硬核。公众号以Python为核心语言,垂直于数据科学领域,包括 可戳 👉 Python | MySQL | 数据分析 | 数据可视化 | 机器学习与数据挖掘 | 爬虫 等,从入门到进阶!
长按👇关注- 数据STUDIO -设为星标,干货速递