Pythonic解析

pythonicとは?
pythonicは中国語に訳すとpythonです.とても+名詞の構造の用法は中国で少なくなくて、例えば:とても娘で、とても国足で、とてもCCTVなど.
私の理解では、とても+名詞は特殊で強調的な意味を表しています.だからとてもpythonは理解することができます:pythonだけができることができて、他の言語の書き方と区別して、実はpythonの慣用と特有の書き方です.
2つの変数の値を置き換えます.
とてもpythonの書き方:
コードは次のとおりです.

a,b = b,a

python以外の書き方:
コードは次のとおりです.

temp = a
a = b
b = temp

上記の例では,メタグループのpackとunpackによりa,bの交換が完了し,一時変数tempの使用を回避し,1行のコードのみを用いた.
以下では簡略化のためにPでpythonicの書き方、NPでnon-pythonicの書き方を示しますが、このP-NPはP-NPではありません.
なぜpythonicを求めるのですか?
NPに比べて、Pの書き方は簡潔で、明確で、優雅で、ほとんどの場合実行効率が高く、コードが少ないほどエラーが発生しにくい.良いプログラマーはコードを書くとき、コードの正確性、簡潔性、可読性を追求すべきだと思います.これはpythonicの精神です.
他のプログラミング言語の経験を持ってPythonに初めて関わったプログラマー(例えば私自身)にとって、Pythonコードを書くとき、pythonicの書き方がより便利で効率的であることを認識し、本稿の主な読者もこのプログラマーである.
以下にPとNPのn種類の例を提供して、読者と自分で参考にして、調べます.
本文は最後に参考資料をリストします.これらの参考資料は私から見れば価値があります.
P vs.NPの例
チェーン比較
P:
コードは次のとおりです.

a = 3
b = 1

 

1 <= b <= a < 10  #True

NP:
コードは次のとおりです.

b >= 1 and b <= a and a < 10 #True

Pは小学生でも読める文法で、簡単で直接コードを節約します~
真値テスト
P:
コードは次のとおりです.

name = 'Tim'
langs = ['AS3', 'Lua', 'C']
info = {'name': 'Tim', 'sex': 'Male', 'age':23 }

   
 

if name and langs and info:
    print('All True!')  #All True!

NP:
コードは次のとおりです.

if name != '' and len(langs) > 0 and info != {}:
    print('All True!') #All True!

簡単に言えば、Pの書き方は任意の対象に対して、その真偽を直接判断し、判断条件を書く必要がなく、正確性を保証し、コード量を減らすことができる.
真偽値テーブル(偽を覚えたらコードをたくさん節約できます!)
真偽
TrueFalse
空でない文字列が空でない文字列''
0以外の数値0
任意の空でない容器空の容器[](){}set()
その他任意非FalseNone
文字列の反転
P:
コードは次のとおりです.

def reverse_str( s ):
    return s[::-1]

NP:
コードは次のとおりです.

def reverse_str( s ):
    t = ''
    for x in xrange(len(s)-1,-1,-1):
        t += s[x]
    return t

Pの書き方は簡単で、テストを経て、効率ももっといいです.
返信を検出するために使用される場合は、input==input[:-1]、どんなに優雅ですか.
文字列リストの接続
NP:
コードは次のとおりです.

strList = ["Python", "is", "good"]  
 
res =  ' '.join(strList) #Python is good

NP:
コードは次のとおりです.

res = ''
for s in strList:
    res += s + ' '
#Python is good

最後に余分なスペースがあります
string.join()はリスト内の文字列を接続するのによく用いられ,NPに比べてPの方式が非常に効率的であり,誤りを犯すことはない.
リストの合計、最大値、最小値、積
P:
コードは次のとおりです.

numList = [1,2,3,4,5]   
 
sum = sum(numList)  #sum = 15
maxNum = max(numList) #maxNum = 5
minNum = min(numList) #minNum = 1
from operator import mul
prod = reduce(mul, numList) #prod = 120

NP:
コードは次のとおりです.

sum = 0
maxNum = -float('inf')
minNum = float('inf')
prod = 1
for num in numList:
    if num > maxNum:
        maxNum = num
    if num < minNum:
        minNum = num
    sum += num
    prod *= num
# sum = 15 maxNum = 5 minNum = 1 prod = 120

簡単なテストを経てnumListの長さが1000000の時、私の機械の上でリストに対して和を求めて、Pは0.6 sを費やして、NPは1.3 sを費やして、2倍近くの差があります.だから自分で車輪を作らないでください.
リスト導出式
P:
コードは次のとおりです.

l = [x*x for x in range(10) if x % 3 == 0]
#l = [0, 9, 36, 81]

NP:
コードは次のとおりです.

l = []
for x in range(10):
    if x % 3 == 0:
        l.append(x*x)
#l = [0, 9, 36, 81]

Pのリスト導出式を使って、新しいリストを構築するのはどんなに簡単で直感的になりますか.
辞書のデフォルト
P:
コードは次のとおりです.

dic = {'name':'Tim', 'age':23}  
 
dic['workage'] = dic.get('workage',0) + 1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}

NP:
コードは次のとおりです.

if 'workage' in dic:
    dic['workage'] += 1
else:
    dic['workage'] = 1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}

dictのget(key,default)メソッドは、辞書内のkeyの値を取得するために使用され、そのkeyが存在しない場合、keyにデフォルト値defaultが付与されます.
PはNPより書き方が少ないif…else...,本当にifを憎んでいます...else...第一選択!
for...else...文
P:
コードは次のとおりです.

for x in xrange(1,5):
    if x == 5:
        print 'find 5'
        break
else:
    print 'can not find 5!'
#can not find 5!

 
NP:
コードは次のとおりです.

find = False
for x in xrange(1,5):
    if x == 5:
        find = True
        print 'find 5'
        break
if not find:
    print 'can not find 5!'
#can not find 5!

for...else...のelse部分はforサイクルから中断されていない場合を処理するために使用される.それがあれば、状態変数を設定してforループがbreakから出ているかどうかをチェックする必要はありません.簡単で便利です.
トリプルシンボルの代替
P:
コードは次のとおりです.

a = 3   
 
b = 2 if a > 2 else 1
#b = 2
NP:

コードは次のとおりです.

if a > 2:
    b = 2
else:
    b = 1
#b = 2

Cのプログラミング経験があれば、Aを探しますか?B:Cの代替品です.A and B or Cは悪くないように見えるかもしれませんが、b=a>1 and False or TrueはTrueを返し、実際の意図はFalseを返すべきです. 
b=False if a>1 else Trueを使用するとFalseが正しく返されるので、本物の三元記号の代替品です.
Enumerate
P:
コードは次のとおりです.

array = [1, 2, 3, 4, 5]
 
for i, e in enumerate(array,0):
    print i, e
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#4 5

NP:
コードは次のとおりです.

for i in xrange(len(array)):
    print i, array[i]
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#4 5

enumerateを使用すると、インデックスと値を一度に取り出すことができ、インデックスを使用して値を取ることを避けることができます.また、enumerateの2番目のパラメータは、インデックスの下のラベルの開始位置を調整することができます.デフォルトは0です.
zipを使用してキー値ペアを作成するには
P:
コードは次のとおりです.

keys = ['Name', 'Sex', 'Age']
values = ['Tim', 'Male', 23]
 
dic = dict(zip(keys, values))
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}

NP:
コードは次のとおりです.

dic = {}
for i,e in enumerate(keys):
    dic[e] = values[i]
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}

zipメソッドは、キー値ペアを作成するためにメタグループを返します.簡単です.