弄懂这56个Python使用技巧，秒变Python大神！

1. 枚举 - enumerate 可以有参数哦

之前我们这样操作：

i = 0for item in iterable:
print i, item i += 1

现在我们这样操作：

for i, item in enumerate(iterable):

 print i, item

enumerate函数还可以接收第二个参数。就像下面这样：

>>> list(enumerate('abc'))
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')] 
>>> list(enumerate('abc', 1)) 
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
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2. 字典/集合 解析

你也许知道如何进行列表解析，但是可能不知道字典/集合解析。它们简单易用且高效。就像下面这个例子：

my_dict = {i: i * i for i in xrange(100)} 
my_set = {i * 15 for i in xrange(100)}
# There is only a difference of ':' in both
# 两者的区别在于字典推导中有冒号

3. 强制浮点除法

from __future__ import division 
result = 1/2# print(result)# 0.5

4. 对Python表达式求值

我们都知道eval函数，但是我们知道literal_eval函数么？也许很多人都不知道吧。可以用这种操作：

import ast 
my_list = ast.literal_eval(expr)

来代替以下这种操作：

expr = "[1, 2, 3]"my_list = eval(expr)

我相信对于大多数人来说这种形式是第一次看见，但是实际上这个在Python中已经存在很长时间了。

5. 字符串/数列 逆序

你可以用以下方法快速逆序排列数列：

>>> a = [1,2,3,4]>>> a[::-1]
[4, 3, 2, 1]# This creates a new reversed list. # If you want to reverse a list in place you can do:a.reverse()

这总方式也同样适用于字符串的逆序：

>>> foo = "yasoob">>> foo[::-1]'boosay'

6. 三元运算

三元运算是if-else 语句的快捷操作，也被称为条件运算。这里有几个例子可以供你参考，它们可以让你的代码更加紧凑，更加美观。

[on_true] if [expression] else [on_false]
x, y = 50, 25small = x if x < y else y

7. Python里面如何拷贝一个对象

标准库中的copy模块提供了两个方法来实现拷贝.一个方法是copy,它返回和参数包含内容一样的对象.

import copynew_list = copy.copy(existing_list)

有些时候,你希望对象中的属性也被复制,可以使用deepcopy方法:

import copynew_list_of_dicts = copy.deepcopy(existing_list_of_dicts)copy(x)Shallow copy operation on arbitrary Python objects.deepcopy(x, memo=None, _nil=[])
Deep copy operation on arbitrary Python objects.

8. python中如何判断对象相等

首先是C#中字符串的==和equal方法。“==” :
对于内置值类型而言， == 判断两个内存值是否相等。
对于用户自定义的值类型而言(Struct)， == 需要重载，否则不能使用。
对于引用类型而言，默认是同一引用才返回true，但是系统重载了很多引用类型的 == （比如下文提到的string），所以c#中引用类型的比较并不建议使用 ==。“equals” :
对于值类型而言， 内存相等才返回true。
对于引用类型而言，指向同一个引用才算相等。
但是比较特殊的是字符串String,是一个特殊的引用型类型，在C#语言中，重载了string的equals()方法，使string对象用起来就像是值类型一样。python中的 ==
python中的对象包含三要素:id, type, valueid 用来标识唯一一个对象，type标识对象的类型，value用来设置对象的值。is 判断是否是一个对象，使用id来判断的。
== 是判断a对象的值是否是b对象的值，默认调用它的__eq__方法。

9. 命名技巧

今天阅读代码，发现一个不错的函数命名方式:

def request(_argv):

就是把所有的参数前面都加上_下划线，这样你在函数体中，一眼就可以看出那些是局部变量，那些是作为参数传入的，类似把全局变量前面加上g。

10. 开发者工具集锦

• pydoc： 模块可以根据源代码中的docstrings为任何可导入模块生成格式良好的文档。

• doctest模块：该模块可以从源代码或独立文件的例子中抽取出测试用例。

• unittest模块：该模块是一个全功能的自动化测试框架，该框架提供了对测试准备(test fixtures), 预定义测试集(predefined test suite)以及测试发现(test discovery)的支持。

• trace：模块可以监控Python执行程序的方式，同时生成一个报表来显示程序的每一行执行的次数。这些信息可以用来发现未被自动化测试集所覆盖的程序执行路径，也可以用来研究程序调用图，进而发现模块之间的依赖关系。编写并执行测试可以发现绝大多数程序中的问题，Python使得debug工作变得更加简单，这是因为在大部分情况下，Python都能够将未被处理的错误打印到控制台中，我们称这些错误信息为traceback。如果程序不是在文本控制台中运行的，traceback也能够将错误信息输出到日志文件或是消息对话框中。当标准的traceback无法提供足够的信息时，可以使用cgitb 模块来查看各级栈和源代码上下文中的详细信息，比如局部变量。cgitb模块还能够将这些跟踪信息以HTML的形式输出，用来报告web应用中的错误。

• pdb：该模块可以显示出程序在错误产生时的执行路径，同时可以动态地调整对象和代码进行调试。

• profile, timeit: 开发者可以使用profile以及timit模块来测试程序的速度，找出程序中到底是哪里很慢，进而对这部分代码独立出来进行调优的工作。

• compileall: Python程序是通过解释器执行的，解释器的输入是原有程序的字节码编译版本。这个字节码编译版本可以在程序执行时动态地生成，也可以在程序打包的时候就生成。compileall模块可以处理程序打包的事宜，它暴露出了打包相关的接口，该接口能够被安装程序和打包工具用来生成包含模块字节码的文件。同时，在开发环境中，compileall模块也可以用来验证源文件是否包含了语法错误。

• YAPF：Google开源的Python代码格式化工具。

• iPDB: iPDB是一个极好的工具，我已经用它查出了很多匪夷所思的bug。pip install ipdb 安装该工具，然后在你的代码中import ipdb; ipdb.set_trace()，然后你会在你的程序运行时，获得一个很好的交互式提示。它每次执行程序的一行并且检查变量。

• pycallgraph: 在一些场合，我使用pycallgraph来追踪性能问题。它可以创建函数调用时间和次数的图表。

• objgraph: objgraph对于查找内存泄露非常有用。

11. Python代码微优化之加快查找

collections.OrderedDict类：
def __setitem__(self, key, value, dict_setitem=dict.__setitem__):    if key not in self:
        root = self.__root        last = root[0]        last[1] = root[0] = self.__map[key] = [last, root, key]    return dict_setitem(self, key, value)

注意最后一个参数：dict_setitem=dict.setitem。如果你仔细想就会感觉有道理。将值关联到键上，你只需要给setitem传递三个参数：要设置的键，与键关联的值，传递给内建dict类的setitem类方法。等会，好吧，也许最后一个参数没什么意义。 最后一个参数其实是将一个函数绑定到局部作用域中的一个函数上。具体是通过将dict.setitem赋值为参数的默认值。这里还有另一个例子：

def not_list_or_dict(value):
  return not (isinstance(value, dict) or isinstance(value, list))
def not_list_or_dict(value, _isinstance=isinstance, _dict=dict, _list=list):
  return not (_isinstance(value, _dict) or _isinstance(value, _list))

这里我们做同样的事情，把本来将会在内建命名空间中的对象绑定到局部作用域中去。因此，python将会使用LOCAL_FAST而不是LOAD_GLOBAL（全局查找）。那么这到底有多快呢？我们做个简单的测试：

$ python -m timeit -s 'def not_list_or_dict(value): return not (isinstance(value, dict) or isinstance(value, list))' 'not_list_or_dict(50)'1000000 loops, best of 3: 0.48 usec per loop$ python -m timeit -s 'def not_list_or_dict(value, _isinstance=isinstance, _dict=dict, _list=list): return not (_isinstance(value, _dict) or _isinstance(value, _list))' 'not_list_or_dict(50)'1000000 loops, best of 3: 0.423 usec per loop

换句话说，大概有11.9%的提升 [2]。比我在文章开始处承诺的5%还多！

12. 包管理

Python世界最棒的地方之一，就是大量的第三方程序包。同样，管理这些包也非常容易。按照惯例，会在 requirements.txt 文件中列出项目所需要的包。每个包占一行，通常还包含版本号。

pelican==3.3Markdown

pelican-extended-sitemap==1.0.0

13. Python函数参数默认值的陷阱和原理深究

Python 2.7.9 (default, Dec 19 2014, 06:05:48)

[GCC 4.2.1 Compatib