通常，當(dāng)我們在學(xué)校學(xué)習(xí)時，編程美學(xué)不是一個關(guān)鍵問題。用 Python 寫代碼時，個人也會遵循自己的風(fēng)格。然而，當(dāng)我們必須花大把時間來理解一個人的隱式代碼時，這項工作肯定不受歡迎，這種情況同樣可能發(fā)生在別人閱讀我們的代碼時。所以，讓我們聚焦 Python 之禪和一些改進(jìn)技巧，從而解決問題。

1 Python 之禪？

對于此前沒聽說過的人，請在 Python 解釋器中鍵入并執(zhí)行import this，會出現(xiàn)由 Tim Peters 撰寫的 19 條指導(dǎo)原則：

1.  優(yōu)美勝于丑陋；
2.  明了勝于晦澀；
3.  簡單勝于復(fù)雜；
4.  復(fù)雜勝于晦澀；
5.  扁平勝于嵌套；
6.  間隔勝于緊湊；
7.  可讀性很重要；
8.  特例不足以特殊到違背這些原則；
9.  實用性勝過純粹；
10.  永遠(yuǎn)不要默默地忽視錯誤；
11.  除非明確需要這樣做；
12.  面對模棱兩可，拒絕猜測；
13.  解決問題最直接的方法應(yīng)該有一種，最好只有一種；
14.  當(dāng)然這是沒法一蹴而就的，除非你是荷蘭人；
15.  做也許好過不做；
16.  但不想就做還不如不做；
17.  如果方案難以描述明白，那么一定是個糟糕的方案；
18.  如果實現(xiàn)容易描述，那可能是個好方案；
19.  命名空間是一種絕妙的理念，多加利用！

在這篇文章中，我將分享自己對這些格言的理解以及我學(xué)到的一些有用的 Python 技巧。

2 優(yōu)美勝于丑陋

Python 具有語法簡單、代碼可讀性強和命令類似英語等特點，這讓編寫 Python 代碼比使用其他編程語言更容易、更高效。例如，使用or and和|| &&構(gòu)建語義相同的表達(dá)式： 

# &&, ||  
if a == 0 && b == 1 || c == True:  
# and, or  
if a == 0 and b == 1 or c == True:  
# 這兩個邏輯表達(dá)式在 Python 中是相同的  
# 從語義的角度來看，可以使用選擇操作符來構(gòu)造完全相同的表達(dá)式。 

此外，代碼的布局和組成非常重要，有大量資源涉及這個主題。下面是最受歡迎也是我最喜歡的一個：PEP 8——Python 代碼風(fēng)格指南。

https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

瀏覽完 PEP8 后，看看下面這些文章，其中展示了一些亮點和應(yīng)用：

•  如何參照 PEP 8 編寫漂亮的 Python 代碼

          https://realpython.com/python-pep8/

•  優(yōu)雅的 Python 與 PEP8

          https://medium.com/@mariasurmenok/stylish-python-with-pep8-c3ca93531418

• PEP-8 的陷阱

         https://medium.com/@ian.reinert/the-pitfalls-of-pep-8-b6108b006ed9

永遠(yuǎn)不要弄亂你的代碼。要優(yōu)雅而美麗。

3 明了勝于晦澀

在 Python 中，良好的命名約定不僅可以提升你的課堂成績，而且還能讓你的代碼更明了。幸運的是，你能在 PEP8 中找到一些指導(dǎo)原則，我想在下面強調(diào)其中的一些要點。

https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

•  一般來說，避免使用以下名稱：
•  太寬泛，如my_list；
•  太冗長，如list_of_machine_learning_data_set；
•  太模糊，如“1”、“I”、“o”、“O”。
•  包 / 模塊名應(yīng)該全部小寫：
•  首選使用一個單詞命名；
•  當(dāng)需要使用多個單詞時，使用下劃線分割它們。
•  類名應(yīng)遵循 UpperCaseCamelCase 規(guī)范
•  變量方法函數(shù)應(yīng)該采用小寫（如果需要，用下劃線分割）
•  常量名必須全大寫（如果需要，用下劃線分割）

一切都必須清晰易懂。

4 簡單勝于復(fù)雜

 簡單比復(fù)雜更難：你必須付出巨大艱辛，化繁為簡。但這一切到最后都是值得的，因為一旦你做到了，你便能創(chuàng)造奇跡。——喬布斯

很多時候，在處理迭代器時，我們還需要保存迭代計數(shù)。Python 通過提供一個名為enumerate()的內(nèi)置函數(shù)簡化這一任務(wù)。以下是一種不成熟的方法，然后是推薦方法： 

words = [ Hannibal ,  Hanny ,  Steeve ]  
# 不成熟的方法  
index = 0  
for word in words:  
    print(index, word)  
    index += 1  
# 推薦方法  
for index, word in enumerate(words):  
    print(index, word) 

另一個示例是使用內(nèi)置的zip()函數(shù)，該函數(shù)創(chuàng)建一個迭代器，對來自兩個或多個迭代器的元素進(jìn)行配對。你可以使用它來快速有效地解決常見的編程問題，比如創(chuàng)建字典。 

subjects = [ math ,  chemistry ,  biology ,  pyhsics ]  
grades = [ 100 ,  83 ,  90 ,  92 ]  
grades_dict = dict(zip(subjects, grades))  
print(grades_dict) 

化繁為簡的能力就是消除不必要的東西，保留必要的東西。

5 復(fù)雜勝于晦澀

復(fù)雜（complex ）和晦澀（complicated ）的區(qū)別在于，復(fù)雜是指組件的系統(tǒng)層級，晦澀是指難度高。

有時候，盡管我們試圖讓任務(wù)變得簡單和傻瓜化，結(jié)果可能仍然很糟。

在這種情況下，編程優(yōu)化變得很有必要，我最喜歡的學(xué)習(xí)方法是完成 coding challenge websites 上的工作。你可以查看其他人的解決方案，甚至能受到更好算法的啟發(fā)。

https://www.freecodecamp.org/news/the-10-most-popular-coding-challenge-websites-of-2016-fb8a5672d22f/

對于入門，HackerRank 提供了適合新手程序員的各種級別任務(wù)，這非常棒。之后，可以去嘗試更專業(yè)的網(wǎng)站，比如 Coderbyte 和 Topcoder。

6 扁平勝于嵌套

嵌套模塊在 Python 中并不常見——至少我之前沒有見過像module.class.subclass.function這樣的東西——可讀性不好。雖然在另一個子模塊中構(gòu)建子模塊可能會減少代碼行數(shù)，但我們不希望用戶被不直觀的語法所困擾。

7 間隔勝于緊湊

不要在一行中插入太多代碼，這會給讀者帶來壓力。建議最大行長度 79 個字符。這樣，當(dāng)使用代碼評審工具時，編輯器窗口寬度限制才能很好工作。

使用 Python 從 Unsplash 下載圖片

8 可讀性很重要

代碼的閱讀次數(shù)比編寫次數(shù)多?？紤]下縮進(jìn)，它讓代碼更容易閱讀，比較下面的代碼： 

money = 10000000  
print("I earn", money, "dollars by writing on medium.")  
money = 10_000_000 
print(f"I earn {money} dollars by writing on medium.") 

在本例中，代碼結(jié)果相同，但是后一段代碼通過使用下劃線占位符和 f-string 提供了更好的可讀性。在 Python 3.6 發(fā)布后，f-string 開始讓格式化變得更簡單，并且在處理包含更多變量的更長的句子時更強大。

一個作家的風(fēng)格不應(yīng)該在他的思想和讀者的思想間設(shè)置障礙。

9 特例不足以特殊到違背這些原則

關(guān)鍵是為一般情況提供一貫支持，嘗試將一個繁瑣的項目重新組織成一個簡單形式。例如，根據(jù)其功能，結(jié)構(gòu)化類的代碼或?qū)⑵浞诸惖讲煌奈募?，即?Python 并不強迫你這樣做。由于 Python 是一種多范式編程語言，解決問題的一個強大方法是創(chuàng)建對象，這就是所謂的面向?qū)ο缶幊獭?/p>

面向?qū)ο缶幊淌且环N組織程序結(jié)構(gòu)的編程范式，讓屬性和行為可以被看作是單獨對象。它的優(yōu)點是直觀和易于操作，許多教程都很好地解釋了這些概念。

10 實用性勝過純粹

這句格言與前一句相矛盾，它提醒我們保持它們之間的平衡

11 永遠(yuǎn)不要默默地忽視錯誤

放過錯誤最終會留下隱式 Bug，并且這些 Bug 更難被發(fā)現(xiàn)。Python 提供了健壯的錯誤處理，與其他語言相比，程序員使用該工具并不難。 

try:  
    x = int(input("Please enter an Integer: "))  
except ValueError:  
    print("Oops! This is not an Integer.")  
except Exception as err:  
    print(err)  
else:  
    print( You did it! Great job! )  
finally:  
    print( ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ )  
# 1. 這段代碼可能中斷。  
# 2. 如果出現(xiàn)值錯誤就會觸發(fā)。  
# 3. 處理值錯誤之外的錯誤。  
# 4. 如果沒有觸發(fā)錯誤就執(zhí)行。  
# 5. 不管是否觸發(fā)錯誤都執(zhí)行。 

根據(jù) Python 文檔：“即使一個語句或表達(dá)式在語法上是正確的，在試圖執(zhí)行它時也可能會導(dǎo)致錯誤。”特別是對于大型項目，我們不希望在耗時的計算后，代碼崩潰。這就是異常管理的魅力所在。

12 除非明確需要這樣做

在某些情況下，小錯誤不會困擾你。不過，也許你想捕獲特定錯誤。要獲得關(guān)于特定錯誤消息的更多細(xì)節(jié)，我建議閱讀官方的內(nèi)置異常文檔并找到你需要的內(nèi)容。

https://docs.python.org/3/library/exceptions.html

13 面對模棱兩可，拒絕猜測

重要的是要不斷學(xué)習(xí)，享受挑戰(zhàn)，容忍歧義。我們都不知道最終會怎樣。——瑪?shù)倌?middot;霍納

這句話優(yōu)雅而抒情，但在編程中不是一個好的隱喻。歧義可能是指不清楚的語法、復(fù)雜的程序結(jié)構(gòu)或觸發(fā)錯誤消息的錯誤。例如，第一次使用numpy模塊時的一個簡單錯誤： 

import numpy as np  
a = np.arange(5)  
print(a < 3)  
if a < 3:  
    print( smaller than 3 ) 

ValueError: 具有多個元素的數(shù)組的真值不明確，請使用 a.any() 或 a.all()

如果執(zhí)行上面代碼，你將在輸出中發(fā)現(xiàn)一個由 5 個布爾值組成的數(shù)組，表明值在 3 以下。因此，if語句不可能確定狀態(tài)。消息中顯示的內(nèi)置函數(shù).all() 和.any()用于代替 And/Or。 

import numpy as np  
a = np.array([True, True, True])  
b = np.array([False, True, True])  
c = np.array([False, False, False])  
print(a.all())  
print(a.any())  
print(b.all())  
print(b.any())  
print(c.all())  
print(c.any()) 

輸出表明，.all()僅在所有項都為True時才返回True，而.any()在有一項為True時就返回True。

14 解決問題最直接的方法應(yīng)該有一種，最好只有一種

想想為什么 Python 被描述為一種易于學(xué)習(xí)的編程語言。Python 具有非凡的內(nèi)置函數(shù) / 庫和高度的可擴展性，它鼓勵程序員優(yōu)雅地編寫代碼。盡管有更多的解決方案可以提供靈活性，但對于同一個問題，它們可能會花費更多時間。

輸入 import antigravity 并執(zhí)行

15 當(dāng)然這是沒法一蹴而就的，除非你是荷蘭人

Python 之父 Guido van Rossum 是一位荷蘭程序員，他讓這句格言變得無可爭議。你不會聲稱自己比他更了解 Python……至少我不會。

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照片來自 GitHub

16 做也許好過不做

你可以拖延，但時間不會，失去的時間一去不復(fù)返。——本杰明·富蘭克林

對于那些像我一樣患有拖延癥，正在尋求改變的人，看看這個，和恐慌怪獸合作。

https://embed.ted.com/talks/tim_urban_inside_the_mind_of_a_master_procrastinator

另一方面，這個格言的另一個方面是阻止你過度計劃，這并不比看 Netflix 更有效率。

拖延和過度計劃的共同特征就是“什么都做不了。”

17 不想就做還不如不做

“做也許好過不做”并不意味著計劃沒用。把你的想法寫下來，設(shè)定一個要征服的目標(biāo)，比不想就做要好。

例如，我通常在每個星期天花一個小時來制定我的周計劃，并在睡覺前更新我明天的計劃，看看有什么需要推遲的事情。

18 如果解決方案難以解釋清楚，那一定很糟糕

回想一下“復(fù)雜勝于晦澀”的理念。通常，晦澀的代碼意味著弱設(shè)計，特別是在像 Python 這樣的高級編程語言中。

然而，在某些情況下，其領(lǐng)域知識的復(fù)雜性可能會讓實現(xiàn)難以解釋，而如何優(yōu)化讓其明晰易懂至關(guān)重要。這里有一個規(guī)劃項目指南，可以給你提供幫助。

https://docs.python-guide.org/writing/structure/

19 如果實現(xiàn)容易描述，那可能是個好方案

使設(shè)計（甚至人們的生活）更容易，即使背景知識可能很深刻，這是編程的專業(yè)知識，我認(rèn)為也是編程中最困難的部分。

利用 Python 的簡單性和可讀性來實現(xiàn)一些瘋狂的想法。

20 命名空間是一種絕妙的理念，多加利用！

最后但同樣重要的是，命名空間是一組符號，用于組織各種對象，以便這些對象可以通過惟一的名稱引用。在 Python 中，命名空間是由以下元素組成的系統(tǒng)：

1.  內(nèi)置命名空間：可以在不創(chuàng)建自定義函數(shù)或?qū)肽K（如print()函數(shù)）的情況下調(diào)用。
2.  全局命名空間：當(dāng)用戶創(chuàng)建一個類或函數(shù)時，將創(chuàng)建一個全局命名空間。
3.  局部命名空間：局部作用域中的命名空間。

命名空間關(guān)系圖

命名空間系統(tǒng)可以防止 Python 模塊名稱之間產(chǎn)生沖突。