Python 是一種學習起來極其簡單的語言，它不會強迫你使用特定的規定。但是也容易讓人陷入一些陷阱，讓你表現得像初學者。為避免看起來像個完全的新手，請查看下面的技巧以及如何糾正它們。

1. 不會用enumerate()

Python 讓遍歷事物變得超級簡易，比如列表?？纯聪旅娴睦樱?/p>

vals = ['Python', '好玩!']
for val in vals:
    print(val)

# 輸出：
# Python
# 好玩！

如果你需要引用每個項目的索引，會發生些什么呢？你可能會遇到，甚至寫出如下所示的代碼：

vals = ['Python', '好玩!']
for i in range(len(vals)):
    print(i, vals[i])

# 輸出：
# 0 Python
# 1 好玩！

雖然這行得通，但不夠優美！同時它也無法立即明白你的代碼在做什么。

這就是 enumerate() 函數派上用場的地方！看看它是如何讓這個過程變得更容易：

vals = ['Python', '好玩!']
for i, val in enumerate(vals):
    print(i, val)

# 輸出：
# 0 Python
# 1 好玩！

這是不是好多了？

作為一個專業的提示，你甚至可以改變初始值。假如你想讓從索引1開始迭代，則可以簡單地寫為：

vals = ['Python', '好玩!']
for idx, val in enumerate(vals, start=1):
    print(idx, val)

# 輸出：
# 1 Python
# 2 好玩！

好的，讓我們深入研究下一個新手習慣！

2. 不會用三元運算符

當你使用 if-else 語句進行值的分配時，你為一個簡單的操作寫了許多行代碼?？纯聪旅娴膱鼍埃?/p>

amount = 100
if amount > 50:
    raise_amount = 20
else:
    raise_amount = 10

print(raise_amount)

# 輸出：
# 20

在上面的例子中，創建了一個 if-else 語句，檢查某人賣出的金額是否超過 50。如果是的話，他們就會漲薪 20。否則，他們將獲得 10 的漲幅。

我們的代碼很清晰，但并不簡練。此時可通過使用三元運算符大大簡化：

amount = 100
raise_amount = 20 if amount > 50 else 10

print(raise_amount)

# 輸出：
# 20

這對于非常簡單的分配賦值來說效果最好。當然你可以讓其變的更復雜，但不要為了簡練而犧牲可讀性！

3. 不會用推導

3a. 正確使用推導

Python 推導可以輕松創建列表、字典，甚至生成器。它們提供了一種優雅且可讀的方式來輕松創建數據結構。

讓我們看一個你如何使用 for 循環來創建一個平方數列表的例子：

squares = []
for i in range(1, 6):
    squares.append(i ** 2)

print(squares)

# 輸出：
# [1, 4, 9, 16, 25]

現在讓我們將其與列表推導進行比較：

squares = [i ** 2 for i in range(1, 6)]
print(squares)

# 輸出：
# [1, 4, 9, 16, 25]

可以看到使用列表推導多么的簡單和明確！代碼不僅更精簡，且更容易閱讀。

創建字典推導也同樣容易。再通過創建一個字典來比較兩種方法，其中鍵是原始數字，值是其平方：

squares = {}
for i in range(1, 6):
    squares[i] = i ** 2

print(squares)

# 輸出：
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

現在讓我們看看我們如何用字典推導來簡化！

squares = {i: i ** 2 for i in range(1, 6)}
print(squares)

# 輸出：
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

現在，大家可能很容易過度使用推導用于生成列表或字典。但除非有意義，否則不要把它們用在所有事情上！

3b. 過度使用推導

Python 推導很強大。你可以在里面構建復雜的 if-else 語句，甚至可以在其中互相嵌套。

讓我們看看我們如何應用 if-else 語句：

even_odd_numbers = [
    "偶數" if num % 2 == 0 else "奇數"
    for num in range(10)
]
print(even_odd_numbers)

# 輸出：
# ['偶數', '奇數', '偶數', '奇數', '偶數', '奇數', '偶數', '奇數', '偶數', '奇數']

上面這個例子中，使用了三元運算符返回一個值，同時繼續迭代。這個例子相當簡單 —— 但看看更復雜的一個：

result = [x * 2 if x % 2 == 0 else x * 3 for x in range(10) if x != 5]

哎！閱讀起來有點費勁了。這就是重點說明的地方 —— 如果推導不清晰，就不要寫它。

讓我們將這個推導轉換成一個循環看看，能否更易讀：

result = []
for x in range(10):
    if x != 5:
        if x % 2 == 0:
            result.append(x * 2)
        else:
            result.append(x * 3)

可以看到，雖然使用了更多行來編寫這段代碼，但易讀得多！

4. 不會用 itertools

Python 的 itertools 是 Python 自帶的一個隱藏的寶石。盡管表面上，它的許多功能看似簡單，但它們提供了優雅且強大的方式來迭代不同的對象。

4a. 防止嵌套循環

假設你有兩個列表，你想遍歷所有可能的組合。可以寫一個如下所示的嵌套 for 循環：

colors = ['紅色', '綠色']
sizes = ['S', 'M', 'L']

for color in colors:
    for size in sizes:
        print(color, size)

# 輸出：
# 紅色 S
# 紅色 M
# 紅色 L
# 綠色 S
# 綠色 M
# 綠色 L

與這篇文章中其他內容一樣，這種方法行得通，但它并不真正的優雅。

幸運的是，itertools 附帶了 product() 函數，它生成所有項的笛卡爾積。意味著可以在單個的for循環中直接解包值，如下所示：

from itertools import product

colors = ['紅色', '綠色']
sizes = ['S', 'M', 'L']

for color, size in product(colors, sizes):
    print(color, size)

# 輸出：
# 紅色 S
# 紅色 M
# 紅色 L
# 綠色 S
# 綠色 M
# 綠色 L

可以看到這種方法有多么簡單！它也更加節省內存，因為它只在你需要使用值之前將值存儲在生成器中。

4b. 列表成對循環

在某些情況下，你需要成對地遍歷一個列表，這意味著你需要訪問一個對象及其周圍的對象。

為此，可以寫出以下代碼：

vals = [1, 2, 3, 4]

for i in range(len(vals) - 1):
    print((vals[i], vals[i + 1]))

# 輸出：
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)

這種方法效果很好，但既不容易閱讀，也不明確它的作用。

這就是 Python 3.10 引入的 pairwise() 函數派上用場之處！讓我們看看如何簡化代碼：

from itertools import pairwise

vals = [1, 2, 3, 4]

for pair in pairwise(vals):
    print(pair)

# 輸出：
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)

這是我們之前寫過的代碼的更明確的版本，可以立即理解代碼的目標。

itertools 庫為你提供了許多對于迭代對象非常有用的函數。知道何時應用這些函數真正將你的技能提升到另一個層次。

結論

掌握 Python 不僅僅是記住語法 —— 還需要擁抱優雅，知道何時平衡簡潔和可讀性。

記住 Python 的禪宗：

• 優美勝于丑陋（Python 以編寫優美的代碼為目標）
• 明了勝于晦澀（優美的代碼應當是明了的，命名規范，風格相似）
• 簡潔勝于復雜（優美的代碼應當是簡潔的，不要有復雜的內部實現）
• 復雜勝于凌亂（如果復雜不可避免，那代碼間也不能有難懂的關系，要保持接口簡潔）
• 扁平勝于嵌套（優美的代碼應當是扁平的，不能有太多的嵌套）
• 間隔勝于緊湊（優美的代碼有適當的間隔，不要奢望一行代碼解決問題）
• 可讀性很重要（優美的代碼是可讀的）
• 即便假借特例的實用性之名，也不可違背這些規則（這些規則至高無上）