在编程过程中，多了解语言周边的一些知识，以及一些技巧，可以让你加速成为一个优秀的程序员。对于python程序员，你需要注意一下本文所提到的这些事情。你也可以看看zen of python（python之禅），这里面提到了一些注意事项，并配以示例，可以帮助你快速提高。
1. 漂亮胜于丑陋
实现一个功能：读取一列数据，只返回偶数并除以2。下面的代码，哪个更好一些呢？
代码如下:
#—————————————-halve_evens_only = lambda nums: map(lambda i: i/2, filter(lambda i: not i%2, nums)) #—————————————-def halve_evens_only(nums): return [i/2 for i in nums if not i % 2]
2. 记住python中非常简单的事情
代码如下:
# 交换两个变量a, b = b, a# 切片（slice）操作符中的step参数。（切片操作符在python中的原型是[start:stop:step]，即：[开始索引:结束索引:步长值]）a = [1,2,3,4,5]>>> a[::2] # 遍历列表中增量为2的数据[1,3,5]# 特殊情况下，`x[::-1]`是实现x逆序的实用的方式>>> a[::-1] [5,4,3,2,1]# 逆序并切片>>> x[::-1][5, 4, 3, 2, 1]>>> x[::-2][5, 3, 1]
3. 不要使用可变对象作为默认值
代码如下:
def function(x, l=[]): #不要这样def function(x, l=none): # 好的方式 if l is none: l = []
这是因为当def声明被执行时，默认参数总是被评估。
4. 使用iteritems而不是items
代码如下:
iteritems 使用generators ，因此当通过非常大的列表进行迭代时，iteritems 更好一些。d = {1: “1”, 2: “2”, 3: “3”}for key, val in d.items() # 当调用时构建完整的列表for key, val in d.iteritems() # 当请求时只调用值
5. 使用isinstance ，而不是type
代码如下:
# 不要这样做 if type(s) == type(“”): …if type(seq) == list or \ type(seq) == tuple: …# 应该这样if isinstance(s, basestring): …if isinstance(seq, (list, tuple)): …
原因可参阅：stackoverflow
注意我使用的是basestring 而不是str，因为如果一个unicode对象是字符串的话，可能会试图进行检查。例如：
代码如下:
>>> a=u’aaaa’>>> print isinstance(a, basestring) true>>> print isinstance(a, str) false
这是因为在python 3.0以下版本中，有两个字符串类型str 和unicode。
6. 了解各种容器
python有各种容器数据类型，在特定的情况下，相比内置容器（如list 和dict ），这是更好的选择。
我敢肯定，大部分人不使用它。我身边一些粗心大意的人，一些可能会用下面的方式来写代码。
代码如下:
freqs = {}for c in “abracadabra”: try: freqs[c] += 1 except: freqs[c] = 1
也有人会说下面是一个更好的解决方案：
代码如下:
freqs = {} for c in “abracadabra”: freqs[c] = freqs.get(c, 0) + 1
更确切来说，应该使用collection 类型defaultdict。
代码如下:
from collections import defaultdictfreqs = defaultdict(int)for c in “abracadabra”: freqs[c] += 1
其他容器：namedtuple() # 工厂函数，用于创建带命名字段的元组子类 deque # 类似列表的容器，允许任意端快速附加和取出 counter # dict子类，用于哈希对象计数 ordereddict # dict子类，用于存储添加的命令记录 defaultdict # dict子类，用于调用工厂函数，以补充缺失的值
7. python中创建类的魔术方法（magic methods） __eq__(self, other) # 定义 == 运算符的行为 __ne__(self, other) # 定义 != 运算符的行为 __lt__(self, other) # 定义 < 运算符的行为 __gt__(self, other) # 定义 > 运算符的行为 __le__(self, other) # 定义 = 运算符的行为
8. 必要时使用ellipsis（省略号“…”）
ellipsis 是用来对高维数据结构进行切片的。作为切片（:）插入，来扩展多维切片到所有的维度。例如：
代码如下:
>>> from numpy import arange >>> a = arange(16).reshape(2,2,2,2) # 现在，有了一个4维矩阵2x2x2x2，如果选择4维矩阵中所有的首元素，你可以使用ellipsis符号。 >>> a[…, 0].flatten() array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]) # 这相当于 >>> a[:,:,:,0].flatten() array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])