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瞧瞧，这样的代码才叫 Pythonic
发布时间：2025-11-05 02:45:31 来源：创站工坊 作者：人工智能
Python由于语言的瞧瞧简洁性，让我们以人类思考的代码方式来写代码，新手更容易上手，才叫老鸟更爱不释手。瞧瞧
要写出 Pythonic(优雅的代码、地道的才叫、整洁的瞧瞧)代码，还要平时多观察那些大牛代码，代码这里明哥收集了一些比较常见的才叫 Pythonic 写法，帮助你养成写优秀代码的瞧瞧习惯。
1. 变量交换
交换两个变量的代码值，正常都会想利用一个中间临时变量来过渡。才叫
tmp = a a = b b = tmp能用一行代码解决的瞧瞧(并且不影响可读性的)，决不用三行代码。代码
a,才叫bb = b,a2. 列表推导
下面是一个非常简单的 for 循环。
my_list = [] for i in range(10): my_list.append(i*2)在一个 for 循环中，如果逻辑比较简单，不如试用一下列表的列表推导式，虽然只有一行代码，但也逻辑清晰。
my_list = [i*2 for i in range(10)]3. 单行表达式
上面两个案例，免费信息发布网都将多行代码用另一种方式写成了一行代码。
这并不意味着，代码行数越少，就越 Pythonic 。
比如下面这样写，就不推荐。
print(hello); print(world) if x == 1: print(hello,world) if <complex comparison> and <other complex comparison>: # do something建议还是按照如下的写法来
print（hello） print（world） if x == 1: print(hello,world) cond1 = <complex comparison> cond2 = <other complex comparison> if cond1 and cond2: # do something4. 带索引遍历
使用 for 循环时，如何取得对应的索引，初学者习惯使用 range + len 函数
for i in range(len(my_list)): print(i, "-->", my_list[i])更好的做法是利用 enumerate 这个内置函数
for i,item in enumerate(my_list): print(i, "-->",item)5. 序列解包
使用 * 可以对一个列表解包
a, *rest = [1, 2, 3] # a = 1, rest = [2, 3] a, *middle, c = [1, 2, 3, 4] # a = 1, middle = [2, 3], c = 46. 字符串拼接
如果一个列表(或者可迭代对象)中的所有元素都是字符串对象，想要将他们连接起来，通常做法是
letters = [s, p, a, m] s="" for let in letters: s += let更推荐的做法是使用 join 函数
letters = [s, p, a, m] word = .join(letters)7. 真假判断
判断一个变量是否为真(假)，新手习惯直接使用 == 与 True、False、None 进行对比
if attr == True: print(True!) if attr == None: print(attr is None!)实际上，""、[]、{} 这些没有任何元素的容器都是假值，可直接使用 if not xx 来判断。
if attr: print(attr is truthy!) if not attr: print(attr is falsey!)8. 访问字典元素
当直接使用 [] 来访问字典里的元素时，香港云服务器若key不存在，是会抛异常的，所以新会可能会先判断一下是否有这个 key，有再取之。
d = {hello: world} if d.has_key(hello): print(d[hello]) # prints world else: print(default_value)更推荐的做法是使用 get 来取，如果没有该 key 会默认返回 None(当然你也可以设置默认返回值)
d = {hello: world} print(d.get(hello, default_value)) # prints world print(d.get(thingy, default_value)) # prints default_value9. 操作列表
下面这段代码，会根据条件过滤过列表中的元素
a = [3, 4, 5] b = [] for i in a: if i > 4: b.append(i)实际上可以使用列表推导或者高阶函数 filter 来实现
a = [3, 4, 5] b = [i for i in a if i > 4] # Or: b = filter(lambda x: x > 4, a)除了 filter 之外，还有 map、reduce 这两个函数也很好用
a = [3, 4, 5] b = map(lambda i: i + 3, a) # b: [6,7,8]10. 文件读取
文件读取是非常常用的操作，在使用完句柄后，是需要手动调用 close 函数来关闭句柄的
fp = open(file.txt) print(fp.read()) fp.close()如果代码写得太长，即使你知道需要手动关闭句柄，却也会经常会漏掉。因此推荐养成习惯使用 with open 来读写文件，上下文管理器会自动执行关闭句柄的操作
with open(file.txt) as fp: for line in fp.readlines(): print(line)11. 代码续行
将一个长度较长的字符串放在一行中，是很影响代码可读性的(下面代码可向左滑动)
long_string = For a long time I used to go to bed early. Sometimes, when I had put out my candle, my eyes would close so quickly that I had not even time to say “I’m going to sleep.”稍等注重代码可读性的人，会使用三个引号 \来续写
long_string = For a long time I used to go to bed early. \ Sometimes, when I had put out my candle, \ my eyes would close so quickly that I had not even time to say “I’m going to sleep.”不过，对我来说，源码库我更喜欢这样子写 使用括号包裹 ()
long_string = ( "For a long time I used to go to bed early. Sometimes, " "when I had put out my candle, my eyes would close so quickly " "that I had not even time to say “I’m going to sleep.”" )导包的时候亦是如此
from some.deep.module.inside.a.module import ( a_nice_function, another_nice_function, yet_another_nice_function)12. 显式代码
有时候出于需要，我们会使用一些特殊的魔法来使代码适应更多的场景不确定性。
def make_complex(*args): x, y = args return dict(**locals())但若非必要，请不要那么做。无端增加代码的不确定性，会让原先本就动态的语言写出更加动态的代码。
def make_complex(x, y): return {x: x, y: y}13. 使用占位符
对于暂不需要，却又不得不接收的的变量，请使用占位符
filename = foobar.txt basename, _, ext = filename.rpartition(.)14. 链式比较
对于下面这种写法
score = 85 if score > 80 and score < 90: print("良好")其实还有更好的写法
score = 85 if 80 < score < 90: print("良好")如果你理解了上面的链式比较操作，那么你应该知道为什么下面这行代码输出的结果是 False
>>> False == False == True False15. 三目运算
对于简单的判断并赋值
age = 20 if age > 18: type = "adult" else: type = "teenager"其实是可以使用三目运算，一行搞定。
age = 20 b = "adult" if age > 18 else "teenager"- Copyright © 2025 Powered by 瞧瞧，这样的代码才叫 Pythonic,创站工坊 滇ICP备2023006006号-44sitemap