初識Python語言，覺得python滿足了我上學時候對編程語言的所有要求。python語言的高效編程技巧讓我們這些大學曾經苦逼學了四年c或者c++的人，興奮的不行不行的，終于解脫了。高級語言，如果做不到這樣，還扯啥高級呢?

01 交換變量 

>>>a=3 
>>>b=6 

這個情況如果要交換變量在c++中，肯定需要一個空變量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了 

>>>a,b=b,a  
>>>print(a)>>>6  
>>>ptint(b)>>>5 

02 字典推導(Dictionary comprehensions)和集合推導(Set comprehensions)

大多數的Python程序員都知道且使用過列表推導(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的創建一個list的方法。 

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]  
>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]  
>>> another_list 
[2, 3, 4, 5, 6] 

自從python 3.1 起，我們可以用同樣的語法來創建集合和字典表： 

>>> # Set Comprehensions 
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]  
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }  
>>> even_set 
set([8, 2, 4])  
>>> # Dict Comprehensions  
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }  
>>> d 
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True} 

在***個例子里，我們以some_list為基礎，創建了一個具有不重復元素的集合，而且集合里只包含偶數。而在字典表的例子里，我們創建了一個key是不重復的1到10之間的整數，value是布爾型，用來指示key是否是偶數。

這里另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法創建一個集合： 

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}  
>>> my_set 
set([1, 2, 3, 4]) 

而不需要使用內置函數set()。

03 計數時使用Counter計數對象。

這聽起來顯而易見，但經常被人忘記。對于大多數程序員來說，數一個東西是一項很常見的任務，而且在大多數情況下并不是很有挑戰性的事情——這里有幾種方法能更簡單的完成這種任務。

Python的collections類庫里有個內置的dict類的子類，是專門來干這種事情的： 

>>> from collections import Counter 
>>> c = Counter( hello world )  
>>> c 
Counter({ l : 3,  o : 2,    : 1,  e : 1,  d : 1,  h : 1,  r : 1,  w : 1})  
>>> c.most_common(2) 
[( l , 3), ( o , 2)] 

04 漂亮的打印出JSON

JSON是一種非常好的數據序列化的形式，被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內置的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當遇到大型數據時，它表現成一個很長的、連續的一行時，人的肉眼就很難觀看了。

為了能讓JSON數據表現的更友好，我們可以使用indent參數來輸出漂亮的JSON。當在控制臺交互式編程或做日志時，這尤其有用： 

>>> import json  
>>> print(json.dumps(data))  # No indention 
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}  
>>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention  
{ 
  "status": "OK", 
  "count": 2, 
  "results": [ 
 
    { 
      "age": 27, 
      "name": "Oz", 
 
      "lactose_intolerant": true 
    }, 
    { 
      "age": 29, 
 
      "name": "Joe", 
      "lactose_intolerant": false 
    } 
  ] 
 
} 

同樣，使用內置的pprint模塊，也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。

05 解決FizzBuzz

前段時間Jeff Atwood 推廣了一個簡單的編程練習叫FizzBuzz，問題引用如下：

寫一個程序，打印數字1到100，3的倍數打印“Fizz”來替換這個數，5的倍數打印“Buzz”，對于既是3的倍數又是5的倍數的數字打印“FizzBuzz”。

這里就是一個簡短的，有意思的方法解決這個問題： 

for x in range(1,101): 
    print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x 

06 if 語句在行內 

print "Hello" if True else "World" 
>>> Hello 

07 連接

下面的***一種方式在綁定兩個不同類型的對象時顯得很cool。 

nfc = ["Packers", "49ers"] 
afc = ["Ravens", "Patriots"] 
print nfc + afc 
>>> [ Packers ,  49ers ,  Ravens ,  Patriots ] 
 
print str(1) + " world" 
>>> 1 world 
 
print `1` + " world" 
>>> 1 world 
 
print 1, "world" 
>>> 1 world 
print nfc, 1 
>>> [ Packers ,  49ers ] 1 

08 數值比較

這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法 

x = 2 
if 3 > x > 1: 
   print x 
>>> 2 
if 1 < x > 0: 
   print x 
>>> 2 

09 同時迭代兩個列表 

nfc = ["Packers", "49ers"] 
afc = ["Ravens", "Patriots"] 
for teama, teamb in zip(nfc, afc): 
     print teama + " vs. " + teamb 
>>> Packers vs. Ravens 
>>> 49ers vs. Patriots 

10 帶索引的列表迭代 

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] 
for index, team in enumerate(teams): 
    print index, team 
>>> 0 Packers 
>>> 1 49ers 
>>> 2 Ravens 
>>> 3 Patriots 

11 列表推導式

已知一個列表，我們可以刷選出偶數列表方法： 

numbers = [1,2,3,4,5,6] 
even = [] 
for number in numbers: 
    if number%2 == 0: 
        even.append(number) 

轉變成如下： 

numbers = [1,2,3,4,5,6] 
even = [number for number in numbers if number%2 == 0] 

12 字典推導

和列表推導類似，字典可以做同樣的工作： 

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] 
print {key: value for value, key in enumerate(teams)} 
>>> { 49ers : 1,  Ravens : 2,  Patriots : 3,  Packers : 0} 

13 初始化列表的值 

items = [0]*3
print items 
>>> [0,0,0] 

14 列表轉換為字符串 

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] 
print ", ".join(teams) 
>>>  Packers, 49ers, Ravens, Patriots  

15 從字典中獲取元素

我承認try/except代碼并不雅致，不過這里有一種簡單方法，嘗試在字典中找key，如果沒有找到對應的alue將用第二個參數設為其變量值。 

data = { user : 1,  name :  Max ,  three : 4} 
try: 
   is_admin = data[ admin ] 
except KeyError: 
   is_admin = False 

替換成這樣 

data = { user : 1,  name :  Max ,  three : 4} 
is_admin = data.get( admin , False) 

16 獲取列表的子集

有時，你只需要列表中的部分元素，這里是一些獲取列表子集的方法。 

x = [1,2,3,4,5,6] 
#前3個 
print x[:3] 
>>> [1,2,3] 
#中間4個 
print x[1:5] 
>>> [2,3,4,5] 
#***3個 
print x[3:] 
>>> [4,5,6] 
#奇數項 
print x[::2] 
>>> [1,3,5] 
#偶數項 
print x[1::2] 
>>> [2,4,6] 

除了python內置的數據類型外，在collection模塊同樣還包括一些特別的用例，在有些場合Counter非常實用。如果你參加過在這一年的Facebook HackerCup，你甚至也能找到他的實用之處。 

from collections import Counter 
print Counter("hello") 
>>> Counter({ l : 2,  h : 1,  e : 1,  o : 1}) 

17 迭代工具

和collections庫一樣，還有一個庫叫itertools，對某些問題真能高效地解決。其中一個用例是查找所有組合，他能告訴你在一個組中元素的所有不能的組合方式 

from itertools import combinations 
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] 
for game in combinations(teams, 2): 
    print game 
>>> ( Packers ,  49ers ) 
>>> ( Packers ,  Ravens ) 
>>> ( Packers ,  Patriots ) 
>>> ( 49ers ,  Ravens ) 
>>> ( 49ers ,  Patriots ) 
>>> ( Ravens ,  Patriots ) 

18 False == True

比起實用技術來說這是一個很有趣的事，在python中，True和False是全局變量，因此： 

False = True 
if False: 
   print "Hello" 
else: 
   print "World" 
>>> Hello