我們都喜歡 Python，因為它讓程式設計和了解變的更為簡單。但是一不小心，我們就會忽略規則，以非 Pythonic 方式編寫一堆垃圾代碼，進而浪費 Python 這個出色的語言賦予我們的優雅。Python 的代碼風格是非常優雅、明确和簡單，在 Python 解釋器中執行 <code>import this</code> 你可以看到 Tim Peters 編寫的 Python 之禅：
這裡我找了目前最好的中文版本：
美 優于 醜
明确 優于 隐晦
簡單 優于 複雜
複雜 也好過 繁複
扁平 優于 嵌套
稀疏 優于 擁擠
可讀性很重要
固然代碼實用與否 比潔癖更重要，
我們以為的特例也往往沒有特殊到必須打破上述規則的程度
除非刻意地靜默，否則不要無故忽視異常
如果遇到模棱兩可的邏輯，請不要自作聰明地瞎猜。
應該提供一種，且最好隻提供一種，一目了然的解決方案
當然這是沒法一蹴而就的，除非你是荷蘭人[1]
固然，立刻着手 好過 永遠不做。
然而，永遠不做 也好過 不審慎思考一撸袖子就莽着幹
如果你的實作很難解釋，它就一定不是個好主意
即使你的實作簡單到爆，它也有可能是個好辦法
命名空間大法好，不搞不是地球人！
[1]：本文作者 Tim peters 解釋說這裡的荷蘭人指的是 Python 的作者 Guido van Rossum.
以下是用 Python 編寫更好的代碼的 8 種方法：
如果需要列印清單中的所有元素及其索引，你想到的第一件事是：
那麼你仍然在編寫 C 代碼。擺脫這一點，請牢記 Python 關鍵字 enumerate 。它索引清單/字元串中的所有元素，并且支援設定索引的起始編号：
現在看起來更好了，而且更加 Pythonic。将清單轉換成字元串呢？如果你這樣寫：
就是 C 風格，如果使用 Python 的關鍵字 join，不僅效率更高，而且更優雅：
就像 join 一樣 ，Python 有很多神奇的關鍵字，是以請不要為語言工作，而是使用該語言為你工作。
我不是要求你完全遵循 PEP8，而是要求遵循其中的大多數規則，何況現在有很多自動格式化的工具，足以讓你的代碼更加美觀，我們的 Python 之父也說過：閱讀代碼的頻率遠遠高于寫代碼的頻率，他是如此的正确！是以代碼的可讀性非常重要。
你是否對自己曾經寫過的代碼感到好奇？為什麼這麼寫，這句話為什麼在這？好吧，PEP8 是大多數這類問題的答案。盡管代碼注釋是個好方法，但是代碼的風格也需要加以調整，比如變量 i ， j ， count 等即使第一次出現時寫了注釋，也不能保證後面你仍然記得住，這樣來看就浪費了寶貴的時間。
任何普通的程式員都可以編寫計算機可以了解的代碼。隻有好的程式員可以編寫人類可以了解的代碼。
首選 CamelCase 作為類， UPPER_WITH_UNDERSCORES 作為常量，而 lower_with_underscores 作為變量，方法和子產品名稱。即使使用，也要避免使用單一名稱功能 lambda 。
常用的推導式有：清單推導式，集合推導式，字典推導式。先說下清單推導式。
清單推導式就是當我們需要基于一個已有的清單建立新的清單時，所使用的文法格式，清單推導式包含以下四個部分：
1、一個輸入序列(Input Sequence) 2、一個變量，代表着輸入序列的一個成員(Variable) 3、一個可選的判定表達式，表達這個變量滿足的條件(Optional Predicate ) 4、一個輸出序列，根據 2 和 3 生成一個輸出序列(Output Expression)
比如有個清單既有數字，又有字元，現在需要計算數字的平方，并将結果放在新的清單中，如果不用清單推導式，寫出的代碼就是這樣的：
如果使用清單推導式，隻需要兩行代碼，非常的優雅：
當然，如果你喜歡 map 和 filter，你還可以這樣做，當時這是不推薦的，因為可讀性不好：
比如集合推導式的使用：
給定輸入
希望得到：
那麼集合推導式就是：
再比如字典推導式：
從上面可以看出。推導式風格的代碼是優雅的，人類易讀的。
如果你在寫代碼時仍然在顯式的關閉檔案，就像上圖中的 programmer，你在為程式設計語言工作，如果你學會了使用 with 上下文管理器，那麼你就是一個 Python programmer，讓程式設計語言為你工作：
當程式退出 with 塊時，檔案會自動關閉。with 語句的文法格式：
相當于：
有很多網絡連接配接、資料庫連接配接庫都會提供 with 功能。甚至熟悉了 with 的實作機制後，可以自行實作 with 功能:
隻要定義了 <code>__enter__</code>,<code>__exit__</code>方法，就可以使用 with 語句：
疊代器：iterator 生成器：generator
疊代器和生成器都是 Python 中功能強大的工具，值得精通。疊代器是一個更籠統的概念：任何一個對象隻要它所屬的類具有<code>__next__</code>方法（Python 2是next）和具有傳回 self 的<code>__iter__</code>方法都是疊代器。
每個生成器都是一個疊代器，但反之不然。生成器是通過調用具有一個或多個 yield 表達式的函數而建構的，并且該函數是滿足上一段對iterator 的定義的對象。
使用差別：
網絡上很多技術部落客都說生成器是懶人版的疊代器，比疊代器更節省記憶體，其實是錯誤的，他們都很節省記憶體（我會舉例子）。
他們真正的差別是：當你需要一個具有某些複雜的狀态維護行為的類，或者想要公開除<code>__next__</code>（和<code>__iter__</code>和<code>__init__</code>）之外的其他方法時，你就需要自定義疊代器，而不是生成器。
通常，一個生成器（有時，對于足夠簡單的需求，一個生成器表達式）就足夠了，并且它更容易編寫代碼。
比如說計算正整數 a 到 b （b 遠遠大于 a）直接的平方，生成器的話就是：
或者：
如果是疊代器，則是這樣：
可以看出，疊代器寫起來稍麻煩，當也更為靈活，比如你想提供一個 current 方法時，可以直接添加到 Squares 類中：
從上述可以看出，疊代器并沒有儲存 a 到 b 之間的所有值，所有并不消耗過多的記憶體，這一點也可以自行測試，代碼如下：
可以看出 b 是 iterator，c 是 generator，它們占用的記憶體大小是一樣的。
itertools 子產品标準化了一個快速、高效利用記憶體的核心工具集，這些工具本身或組合都很有用。它們一起形成了“疊代器代數”，這使得在純 Python 中有可以建立簡潔又高效的專用工具。比如，如果你想要字元串中所有字元的組合或清單中數字的所有組合，則隻需編寫
這是一個值得經常使用的标準庫，更多詳細功能請參考官方文檔:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html[1]
這又是一個值得使用的标準庫 collections，它提供替代内置的資料類型的多個容器，如 defaultdict、OrderedDict、namedtuple、Counter、deque 等，非常使用，而且比自己實作要安全穩定的多。比如：
不多說了，看官方文檔：https://docs.python.org/3/library/collections.html[2]
不要過度使用類。堅持用 Java 和 C ++ 的程式員會經常使用類，但是在使用 Python 時，可以在函數和子產品的幫助下複用代碼。除非絕對需要，否則不必建立類。
本文講述類 8 個讓你寫出更好 Python 代碼的方法，希望對你有所幫助。
推薦閱讀：
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6 個值得玩味的 Python 代碼
[1]
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html
[2]
https://docs.python.org/3/library/collections.html: https://docs.python.org/3/library/collections.html