对<Effective Python: 编写高质量Python代码的59个有效方法>中知识点的总结和扩展

《Effective Python》一书结合Python的语言特性，对代码规范进行了详细总结，是一本非常不错的Python实操指南。但我在阅读的过程中发现有些地方仅仅是告知读者“怎么做”，但是具体“为什么”不是很深入。下面内容是我对这些知识点的总结和相应原理的扩展。

（如有不准确之处欢迎指正）

  1. Python版本问题，略。


  1. 关于PEP8：这是Python代码风格的一些规范，感兴趣的同学可以自行了解。


  1. 在Python3中，bytes和str是两种截然不同的类型：

    bytes是计算机原始的二进制格式，而str是包含Unicode字符的，开发者不能以+号之类的操作符直接对它们两个进行混合操作。

    实际上，它们互相之间是编码（encode）与解码（decode）的关系。

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    >>> s = "哇哈"
>>> b = bytes(s,encoding="utf-8")  # encode
>>> print(s)
哇哈
>>> print(b)
b'\xe5\x93\x87\xe5\x93\x88'

    可以看到，s是str类型，返回的依旧是人类能懂的文字，而b则返回的实际上是6个16进制，每一个代表一字节。

    注意，在bytes函数中使用了encoding参数并且赋值"utf-8"。为什么呢？这是因为s中保存的是unicode字符（也叫万国码），这种字符人类能看懂，但计算机是不懂的。如果要把它转换成计算机能懂的语言（二进制），就需要进行编码（encode），而utf-8是一种编码的方式，通过这个方式可以将unicode编码成bytes格式，反之就是解码。

    一般而言Python在使用str的时候会自动编码解码，不需要我们操心。但如果开发者需要手动操作bytes类型的数据则需要显式编码。

    >>> s2 = str(b,encoding="utf-8")  # 这里参数是encoding但实际是decode了
>>> print(s2)
哇哈

    当我们需要把bytes转成str是一样的，显示注明编码（解码）方式，然后将bytes类型对象进行解码，得到原本的unicode字符。

  2. 不要写巨复杂的单行表达式

    刚参加工作时写了这么一句代码：

    if (is_one_digit or is_two_digits or is_third_digits) \
                and ((0< (current_digit-last_chinese_digit) <= 2)
                        or ((last_chinese_digit == 9 or last_chinese_digit == 8) and current_digit == 0)
                        or (last_chinese_digit == 0))\
                and is_selection_line_score<=0 \
                and calculation_or_not(rect_list)[0]>0.2:

    是不是很恶心？一般人看见这种代码心里肯定万马狂奔。单行如果有多个and或or这种东西，最好是要拆开几行来写，然后再放到if语句中做判断。

  3. 关于切片操作


    • 不要写多余的代码：能省略的就省略：
      >>> a = [1,2,3]
>>> print(a[0:2])  # 0多余，可以省略。
[1, 2]
>>> print(a[:2])  # 如果从表头开始，0可以省略：同理如果到表尾，表尾也可以省略。
[1, 2]
    • 切片操作不计较索引是否越界，但访问列表单个元素时索引不能越界：
      >>> a = [1,2,3]
>>> b = a[:100]  # 切片无视越界
>>> b
[1, 2, 3]
>>> c = a[100]  # 访问单个元素索引越界报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
    • 左侧list也可以使用切片操作：
      >>> a = [1,2,3,4,5,6]
>>> a[:3] = [10,11]  # 右侧值会将左侧列表指定范围内的值替换掉。
>>> a
[10, 11, 4, 5, 6]
    • 切片操作是浅拷贝！
      深浅拷贝可参考我的另一篇博文：
      那些年在使用python过程中踩的一些坑。

  1. 在单次切片操作内，不要同时指定start，end与stride

    >>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> print(a[1:5:2])  # 这样写显得有些乱
[2, 4]

>>> b = a[1:5]  # 可以先做范围切割
>>> print(b[::2])  # 再做步进切割
[2, 4]

  1. 用列表推导式取代map和filter

    列表推导式异常好用，而且使得代码看起来更简洁：
    >>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> b = [x+1 for x in a]  # 用一份列表制作另外一份
>>> b
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> c = [x+1 for x in a if x>5]  # 还可以添加条件判断过滤掉一部分元素
>>> c
[7, 8, 9, 10, 11]

  1. 不要使用含有两个以上表达式的列表推导

    列表推导支持多级循环，也支持多个条件判断，但最好不要写太多，不然代码很难懂。

    建议：
    2个条件，2个循环，或者1个条件1个循环.

  2. 使用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导

    生成器真的是Python中极为强大的一个功能，它与列表推导的不同在于：列表推导得到的是一个实实在在的列表，而生成器得到的是一个算法，通过这个算法可以一项一项计算得到我们想要的结果，这样做就带来了一个好处：节约内存。

    >>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> b = [x+1 for x in a]  # 列表推导式
>>> c = (x+1 for x in a)  # 生成器表达式
>>> b
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> c
<generator object <genexpr> at 0x000001F0CCE7D5C8>

    可以看到，通过列表推导得到的列表b保存的是一个完整的列表。如果这个列表有上千万个元素，那么它占用的内存空间无疑是巨大的。而c则只保存了一个生成器对象，它会在在你需要的时候一个一个计算出值。

    >>> for x in c:
...    print(x)
...
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

    生成器表达式还有另外一个好处：可以互相结合。

    >>> a = [1,2,3]
>>> b = (x+1 for x in a)  # 通过b可以得到2，3，4
>>> c = (y**2 for y in b)  # 通过c可以得到4，9，16
>>> for y in c:
...     print(y)
...
4
9
16

    外围的生成器每次前进时，都会推动内部的那个生成器，于是产生连锁反应。而且这种连锁生成器表达式可以在Python中高效执行。


    生成器是迭代器的一种。那么迭代器是什么呢？

    Python中有一种对象，它可以被for循环进行遍历，我们统称这种对象为“可迭代对象”（Iteralbe)。可迭代对象之所以可以被循环遍历，是因为当循环体作用到它身上时，会自动调用它内部的__iter__方法使得它返回一个类似于“传送带”功能一样的对象，这个对象会一个接一个把元素进行返回。这个“传送带”即是迭代器（Iterator）。

    a = [1,2,3,4]
for x in a:
    print(x)
# --------------------------
# 下面这个语句块与上面是等价的
# --------------------------
it = iter(a)  # 手动调用iter()，实际是调用a中__iter__方法，返回一个迭代器it
while True:
    try:
        x = next(it)  # 使用next()函数不断取迭代器中的下一个值。
        print(x)
    except StopIteration:  # 当没有值可取时会发生异常并结束循环。
        break

    在Python中，list,dict,str等统统都是可迭代对象，也就是说，它们都可以执行iter()函数。但它们并不是迭代器；迭代器是一种惰性计算序列，它只有当你需要时才会计算相应的值给你，生成器就是一种迭代器。

    总结一下：

    • 可迭代对象指的是可以作用于for循环的对象（或者说实现了__iter__方法的对象），iter()方法可以通过可迭代对象返回一个迭代器。
    • 迭代器指的是可以作用于next()函数的对象，它是一个惰性计算序列。
    • 生成器是一种迭代器。

  3. 使用enumerate取代range

    enumerate 可以直接得到当前迭代器中每个元素的索引，写起来更简洁。

  4. 使用zip同时遍历多个迭代器

    Python3 中的zip相当于生成器，会在遍历过程中逐次产生元组。需要注意的是，如果提供的迭代器长度不等，则zip会自动提前停止。

  5. 不要再for和while循环后面写else块

    从来没这么写过......略

  6. 合理运用try/except/else/final

    final语句块用于执行那些无论如何都要执行的部分。
    else则用于将异常与非异常语句块区分开，提升代码可读性。

（未完待续）

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