简介
在实际项目中，我们可能一开始为了完成功能而忽视了代码的整体质量，因此，使用一些高阶的函数或方法，能够更加使我们的代码更加优雅。废话不多说，现在马上开始。
使用enumerate方法替代range(len)
enumerate()中也包含了下标和值，可以很方便的进行索引和值的遍历。
data = range(10000)
start = time.time()
data_len = len(data)
for i in range(data_len):
print(data[i])
print(time.time() - start)
start = time.time()
for index, item in enumerate(data):
print(index, item)
print(time.time() - start)
列表生成式的使用
对于一些有规律的列表需要生成时，建议使用列表生成式进行生成，方便快捷，对于一些属性稍微复杂点的可以使用map进行批量操作。例如生成[1,4,9,16]
print([item * item for item in range(1, 5)])
使用sorted对复杂对象进行排序
在对一些复杂对象进行排序时候建议使用sorted进行排序，例如字典的key或者字典的value等
sorted(Iterable, key=Callable)
假设有如下列表中嵌套字典,依据age进行排序
data = [
{"name": "Alex", "age": 18},
{"name": "Band", "age": 21},
{"name": "Coco", "age": 17},
]
print(sorted(data, key=lambda n: n["age"]))
[{'name': 'Coco', 'age': 17}, {'name': 'Alex', 'age': 18}, {'name': 'Band', 'age': 21}]
假设有如下字典,需要将字典按照value值进行排序并返回一个字典
data = {"a": 19, "c": 10, "b": 20}
print(dict(sorted(data.items(), key=lambda data: data[1])))
{'c': 10, 'a': 19, 'b': 20}
使用set存放唯一值/去重
set集合是无序的，值唯一，可以进行交、并、差等运算操作，除此之外，一般去重也可以使用set进行去重。
data = set({1, 2, 3, 1})
print(data)
使用生成器节省内存消耗
一般我们称一个函数或者方法中使用了yield方法进行返回的，则成此方法或者函数为生成器，除了这种方法之外，可以使用类似于列表生成式的方式进行操作，只需要将列表生成式的[]换成()即可，示例如下：
l_data = [i for i in range(100)]
print(l_data)
print(sys.getsizeof(l_data))
g_data = (i for i in range(100))
print(g_data)
print(sys.getsizeof(g_data))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32,
33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
920
<generator object <genexpr> at 0x0000028E1A626570>
104
使用sys模块的getsizeof可以获取变量的内存占用。
generator就是生成器，它不会一次性加载全部数据到内存中，只会再for循环调用或者next()/send()方法时进行懒加载方式的输出，极大的减少了内存消耗，尤其是对于数据量较大的情况。
对于字典中值的获取时建议使用get(key, default)并设置默认值
在对于字典的value值的获取中，目前有两种方式，一种是使用索引进行获取，另一种则使用get方法去获取，如下：
data = {"a": 19, "c": 10, "b": 20}
print(data["a"])
print(data.get("a", None))
print(data.get("v", None))
print(data["v"])
19
19
None
Traceback (most recent call last):
File "c:/Users/ts/Desktop/2022.7/2022.7.20/test.py", line 76, in <module>
print(data["v"])
KeyError: 'v'
由上述可以看出，在使用索引进行对字典value值的获取时，key存在还好，不存在则会直接报错，而采用get并设置默认值的，则会返回默认值，不会抛出异常。
统计序列中各元素个数时建议使用collection中的Counter
from collections import Counter
s_data = "asdfqwrewasfasdvfare"
print(s_data.count("a"))
print(Counter(s_data))
l_data = [1, 3, 2, "a", "b", 1, "c", "a", "c"]
print(l_data.count("a"))
print(Counter(l_data))
4
Counter({'a': 4, 's': 3, 'f': 3, 'd': 2, 'w': 2, 'r': 2, 'e': 2, 'q': 1, 'v': 1})
2
Counter({1: 2, 'a': 2, 'c': 2, 3: 1, 2: 1, 'b': 1})
由上述可以看见，大部分序列都有一个count方法来获取单个元素的个数，但Counter会统计所有的个数，类似于对于每个元素进行了遍历。
格式化字符串值使用f{string}（适用于Python 3.6+）
print("key:{}".format("aaa"))
key = "aaa"
print(f"key:{key}")
print("key:%s" % (key))
key:aaa
key:aaa
key:aaa
不过在实际使用中会发现，在部分常见下f会引起异常，可使用%s替代。
拼接字符串使用join
适用于多个元素存放在某一个序列中，纯字符串建议使用如下方法。
a = "hello"
b = "world"
c = "!"
print(a + b + c)
print("{} {} {}".format(a, b, c))
print(f"{a} {b} {c}")
print("%s %s %s" % (a, b, c))
l_data = ["hello", "world", "!"]
print(" ".join(l_data))
使用双星号语法合并字典（适用于Python 3.5+）
字典之间的合并可以使用自带的update方法进行合并，注意操作的是原字典；除此之外，也可以使用双星号进行字典的合并。
d1 = {"a": 1, "b": 2}
d2 = {"c": 1, "d": 2}
d1.update(d2)
print(d1)
print({**d1, **d2})
使用切片进行字符串的切割
切片一般使用[start:end:step]
- start:开始的索引位置，包含
- end:结束的索引位置，不包含
- step:步长
需要注意切片也可以从后向前，从前向后的从0开始，从后向前的从-1开始
data = "asdsdfaf"
# 选择所有元素
print(data[::])
# 选择从开始到索引为4的元素（不包含4），步长为2的元素
print(data[:4:2])
# 选择从索引为2的位置到索引为7的位置，步长为2的所有元素
print(data[2:7:1])
# 选择最后一个元素到从后向前第6个元素，步长为1的所有元素
print(data[-6:-1:1])
asdsdfaf
ad
dsdfa
dsdfa
字典推导式
与列表生成式类似，但是不常使用
print({item: item + 1 for item in range(10)})
{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}
字典setdefault与get区别
get和setdefault都是获取字典的元素，唯一不同在于get获取不到元素后不会做任何操作，setdefault则会将不存在的元素添加至字典中。
data = {"a": 1, "b": 2}
print(data.get("c", 12))
print(data)
print(data.setdefault("c", 12))
print(data)
参考
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