Python 实用技巧（上）

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本文根据SO上的热门问答hidden features of python整理而成，早期有人做过类似的整理，但是内容比较旧而且比较粗糙，因此笔者在原文基础上加入自己的一些理解，另外那些高质量的评论也引入进来了。总之，这是一篇用心之作，希望你可以喜欢。

链式比较操作

>>> x = 5

>>> 1 < x < 10

True

>>> 10 < x < 20

False

>>> x < 10 < x*10 < 100

True

>>> 10 > x <= 9

True

>>> 5 == x > 4

True

你可能认为它执行的过程先是：1 < x，返回True，然后再比较True < 10,当然这么做也是返回True,比较表达式True < 10,因为解释器会把True转换成1，False转换成0。但这里的链式比较解释器在内部并不是这样干的，它会把这种链式的比较操作转换成：1 < x and x < 10，不信你可以看看最后一个例子。这样的链式操作本可以值得所有编程语言拥有，但是很遗憾

枚举

>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

>>> for index, item in enumerate(a): print index, item

...

0 a

1 b

2 c

3 d

4 e

>>>

用enumerate包装一个可迭代对象,可以同时使用迭代项和索引，如果你不这么干的话，下面有一种比较麻烦的方法：

1 2	for i in range(len(a)): print i, a[i]

enumerate 还可以接收一个可选参数start，默认start等于0。enumerate(list, start=1)，这样index的起始值就是1

生成器对象

x=(n for n in foo if bar(n)) #foo是可迭代对象

>>> type(x)

你可以把生成器对象赋值给x，意味着可以对x进行迭代操作：

1 2	for n in x: pass

它的好处就是不需要存储中间结果，也许你会使用（列表推倒式）：

x = [n for n in foo if bar(n)]

>>> type(x)

它比生成器对象能带来更快的速度。相对地，生成器更能节省内存开销，它的值是按需生成，不需要像列表推倒式一样把整个结果保存在内存中，同时它不能重新迭代，列表推倒式则不然。

iter()可接收callable参数

iter()内建函数接收的参数分为两种，第一种是：

1	iter(collection)---> iterator

参数collection必须是可迭代对象或者是序列，第二种是：

用enumerate包装一个可迭代对象,可以同时使用迭代项和索引，如果你不这么干的话，下面有一种比较麻烦的方法：

1 2	for i in range(len(a)): print i, a[i]

enumerate 还可以接收一个可选参数start，默认start等于0。enumerate(list, start=1)，这样index的起始值就是1

生成器对象

x=(n for n in foo if bar(n)) #foo是可迭代对象

>>> type(x)

你可以把生成器对象赋值给x，意味着可以对x进行迭代操作：

1 2	for n in x: pass

它的好处就是不需要存储中间结果，也许你会使用（列表推倒式）：

x = [n for n in foo if bar(n)]

>>> type(x)

iter()可接收callable参数

iter()内建函数接收的参数分为两种，第一种是：

1	iter(collection)---> iterator

参数collection必须是可迭代对象或者是序列，第二种是：

1	iter（callable， sentinel) --> iterator

callable函数会一直被调用，直到它的返回结果等于sentinel，例如：

def seek_next_line(f):

#每次读一个字符，直到出现换行符就返回

for c in iter(lambda: f.read(1),'\n'):

pass

小心可变的默认参数

>>> def foo(x=[]):

... x.append(1)