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- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
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Python 编程惯例
“惯例”这个词指的是“习惯的做法,常规的办法,一贯的做法”,与这个词对应的英文单词叫“idiom”。由于Python跟其他很多编程语言在语法和使用上还是有比较显著的差别,因此作为一个Python开发者如果不能掌握这些惯例,就无法写出“Pythonic”的代码。下面我们总结了一些在Python开发中的惯用的代码。
让代码既可以被导入又可以被执行。
if __name__ == '__main__':
用下面的方式判断逻辑“真”或“假”。
if x: if not x:
好的代码:
name = 'jackfrued' fruits = ['apple', 'orange', 'grape'] owners = {'1001': '骆昊', '1002': '王大锤'} if name and fruits and owners: print('I love fruits!')
不好的代码:
name = 'jackfrued' fruits = ['apple', 'orange', 'grape'] owners = {'1001': '骆昊', '1002': '王大锤'} if name != '' and len(fruits) > 0 and owners != {}: print('I love fruits!')
善于使用in运算符。
if x in items: # 包含 for x in items: # 迭代
好的代码:
name = 'Hao LUO' if 'L' in name: print('The name has an L in it.')
不好的代码:
name = 'Hao LUO' if name.find('L') != -1: print('This name has an L in it!')
不使用临时变量交换两个值。
a, b = b, a
用序列构建字符串。
好的代码:
chars = ['j', 'a', 'c', 'k', 'f', 'r', 'u', 'e', 'd'] name = ''.join(chars) print(name) # jackfrued
不好的代码:
chars = ['j', 'a', 'c', 'k', 'f', 'r', 'u', 'e', 'd'] name = '' for char in chars: name += char print(name) # jackfrued
EAFP优于LBYL。
EAFP - Easier to Ask Forgiveness than Permission.
LBYL - Look Before You Leap.
好的代码:
d = {'x': '5'} try: value = int(d['x']) print(value) except (KeyError, TypeError, ValueError): value = None
不好的代码:
d = {'x': '5'} if 'x' in d and isinstance(d['x'], str) \ and d['x'].isdigit(): value = int(d['x']) print(value) else: value = None
使用enumerate进行迭代。
好的代码:
fruits = ['orange', 'grape', 'pitaya', 'blueberry'] for index, fruit in enumerate(fruits): print(index, ':', fruit)
不好的代码:
fruits = ['orange', 'grape', 'pitaya', 'blueberry'] index = 0 for fruit in fruits: print(index, ':', fruit) index += 1
用生成式生成列表。
好的代码:
data = [7, 20, 3, 15, 11] result = [num * 3 for num in data if num > 10] print(result) # [60, 45, 33]
不好的代码:
data = [7, 20, 3, 15, 11] result = [] for i in data: if i > 10: result.append(i * 3) print(result) # [60, 45, 33]
用zip组合键和值来创建字典。
好的代码:
keys = ['1001', '1002', '1003'] values = ['骆昊', '王大锤', '白元芳'] d = dict(zip(keys, values)) print(d)
不好的代码:
keys = ['1001', '1002', '1003'] values = ['骆昊', '王大锤', '白元芳'] d = {} for i, key in enumerate(keys): d[key] = values[i] print(d)
说明:这篇文章的内容来自于网络,有兴趣的读者可以阅读原文。
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