Python是一种非常容易学习的语言，它不强制你使用特定的约定。同时，你也很容易陷入一些陷阱，让你看起来像是一个初学者。为了避免看起来完全是个初学者，看看下面的技巧以及如何修复它们。

1. 不使用enumerate()

Python使得遍历列表等事物变得超级简单。看看下面的例子：

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会发生什么？你可能遇到过甚至写过下面这样的代码：

vals = ['Python', 'is', 'fun!']for i in range(len(vals)):  print(i, vals[i])

# Returns:# 0 Python# 1 is# 2 fun!

虽然这有效，但并不十分优雅！它也没有立即清楚地表明你的代码在做什么。这里就是enumerate()函数发挥作用的地方！让我们看看它让这个过程变得多么容易：

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，如果你想从1开始标记项目。然后你可以简单地写：

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语句来赋值时，你正在为一个简单动作使用大量的代码行。看看下面的场景：

amount = 100if amount > 50:    raise_amount = 20else:    raise_amount = 10

print(raise_amount)

# Returns:# 20

在上面的例子中，我们创建了一个if-else语句来检查某人销售的数量是否超过50。如果是，那么他们将获得20的加薪。否则，他们将获得10的加薪。虽然我们的代码很清晰，但并不十分简洁。我们可以通过使用三元赋值来大大简化这一点：

amount = 100raise_amount = 20 if amount > 50 else 10

print(raise_amount)

# Returns:# 20

这最适合非常简单的赋值。虽然你可以更复杂，但不要为了简洁而牺牲可读性！

3. 不使用推导式

Python推导式可以快速创建列表、字典甚至生成器。它们提供了一种优雅且易于阅读的方式来轻松创建数据结构。让我们看看你会如何使用for循环来创建一个平方数列表的例子：

squares = []for i in range(1, 6):    squares.append(i ** 2)

print(squares)

# Returns:# [1, 4, 9, 16, 25]现在让我们比较一下使用列表推导式的情况：

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是多么简单和明确！代码不仅更简洁，而且更容易阅读。创建字典推导式也同样容易。让我们再次比较两种方法，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}

现在让我们看看我们如何使用字典推导式来简化这个！

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，也很容易过度使用推导式，对一切都使用推导式。所以我会在这里加上一个额外的提示：除非有意义，否则不要对一切都使用它们！

4. 过度使用推导式

Python推导式非常强大——真的非常强大。你可以内置复杂的if-else语句，甚至可以将它们嵌套在一起。让我们看看我们如何结合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，这个例子很简单——但让我们看看一个更复杂的：

result = [x * 2 if x % 2 == 0 else x * 3 for x in range(10) if x != 5]

这一点也不有趣，难以阅读。这就引出了我的主要观点——如果使用for循环更清晰，就不要写推导式。让我们将这个推导式转换为循环，看看阅读起来有多容易：

result = []for x in range(10):    if x != 5:        if x % 2 == 0:            result.append(x * 2)        else:            result.append(x * 3)

我们可以看到，虽然我们用更多的行来写这段代码，但它的可读性要高得多！

5. 不使用itertools

Python的itertools是内置在Python中的一个隐藏的宝石。表面上，它的许多功能看起来很简单，但它们提供了优雅而强大的方法来迭代不同的对象。防止嵌套循环假设你有两个列表，你想遍历所有可能的组合。你可以像下面这样编写一个嵌套的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

类似于我们在这篇文章中讨论的其他一切，这种方法有效，但并不十分优雅。幸运的是，itertools带有product()函数，它创建了所有项目的笛卡尔积。这意味着我们可以直接在一个for循环中解包值，如下所示：

from itertools import productcolors = ['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

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邻居。为此，你可以编写以下代码：

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，但不易阅读，也不明确它的作用。这就是Python 3.10中引入的pairwise()函数派上用场的地方！让我们看看我们如何简化我们的代码：

from itertools import pairwisevals = [1, 2, 3, 4]

for pair in pairwise(vals):    print(pair)

# Returns:# (1, 2)# (2, 3)# (3, 4)

这是一个比我们之前写的代码更明确的版本，让我们立即理解代码的目的。itertools库为你提供了许多有用的函数来迭代对象。知道何时应用这些函数真的能让你的技能提升到另一个层次。

结论

掌握Python不仅仅是记住语法——它是关于拥抱优雅，知道何时在简洁性和可读性之间取得平衡。

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