1. 漂亮胜于丑陋

实现一个功能：读取一列数据，只返回偶数并除以2。下面的代码，哪个更好一些呢？

代码如下:

#----------------------------------------
halve_evens_only = lambda nums: map(lambda i: i/2, filter(lambda i: not i%2, nums))
#----------------------------------------
def halve_evens_only(nums):
return [i/2 for i in nums if not i % 2]

2. 记住Python中非常简单的事情

代码如下:

# 交换两个变量
a, b = b, a
# 切片（slice）操作符中的step参数。（切片操作符在python中的原型是[start:stop:step]，即：[开始索引:结束索引:步长值]）
a = [1,2,3,4,5]
>>> a[::2] # 遍历列表中增量为2的数据
[1,3,5]
# 特殊情况下，`x[::-1]`是实现x逆序的实用的方式
>>> a[::-1]
[5,4,3,2,1]
# 逆序并切片
>>> x[::-1]
[5, 4, 3, 2, 1]
>>> x[::-2]
[5, 3, 1]

3. 不要使用可变对象作为默认值

代码如下:

def function(x, l=[]): #不要这样

def function(x, l=None): # 好的方式
if l is None:
l = []

这是因为当def声明被执行时，默认参数总是被评估。

4. 使用iteritems而不是items

代码如下:

iteritems 使用generators ，因此当通过非常大的列表进行迭代时，iteritems 更好一些。
d = {1: "1", 2: "2", 3: "3"}
for key, val in d.items() # 当调用时构建完整的列表
for key, val in d.iteritems() # 当请求时只调用值

5. 使用isinstance ，而不是type

代码如下:

# 不要这样做
if type(s) == type(""): ...
if type(seq) == list or \
type(seq) == tuple: ...

# 应该这样
if isinstance(s, basestring): ...
if isinstance(seq, (list, tuple)): ...

原因可参阅：stackoverflow

注意我使用的是basestring 而不是str，因为如果一个unicode对象是字符串的话，可能会试图进行检查。例如：

代码如下:

>>> a=u'aaaa'
>>> print isinstance(a, basestring)
True
>>> print isinstance(a, str)
False

这是因为在Python 3.0以下版本中，有两个字符串类型str 和unicode。

6. 了解各种容器

Python有各种容器数据类型，在特定的情况下，相比内置容器（如list 和dict ），这是更好的选择。

我敢肯定，大部分人不使用它。我身边一些粗心大意的人，一些可能会用下面的方式来写代码。

代码如下:

freqs = {}
for c in "abracadabra":
try:
freqs[c] += 1
except:
freqs[c] = 1

也有人会说下面是一个更好的解决方案：

代码如下:

freqs = {}
for c in "abracadabra":
freqs[c] = freqs.get(c, 0) + 1

更确切来说，应该使用collection 类型defaultdict。

代码如下:

from collections import defaultdict
freqs = defaultdict(int)
for c in "abracadabra":
freqs[c] += 1

其他容器：
namedtuple() # 工厂函数，用于创建带命名字段的元组子类
deque # 类似列表的容器，允许任意端快速附加和取出
Counter # dict子类，用于哈希对象计数
OrderedDict # dict子类，用于存储添加的命令记录
defaultdict # dict子类，用于调用工厂函数，以补充缺失的值

7. Python中创建类的魔术方法（magic methods）

__eq__(self, other) # 定义 == 运算符的行为
__ne__(self, other) # 定义 != 运算符的行为
__lt__(self, other) # 定义 < 运算符的行为
__gt__(self, other) # 定义 > 运算符的行为
__le__(self, other) # 定义 <= 运算符的行为
__ge__(self, other) # 定义 >= 运算符的行为

8. 必要时使用Ellipsis（省略号“...”）

Ellipsis 是用来对高维数据结构进行切片的。作为切片（:）插入，来扩展切片到所有的维度。例如：

代码如下:

>>> from numpy import arange
>>> a = arange(16).reshape(2,2,2,2)

# 现在，有了一个4维矩阵2x2x2x2，如果选择4维矩阵中所有的首元素，你可以使用ellipsis符号。

>>> a[..., 0].flatten()
array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])

# 这相当于
>>> a[:,:,:,0].flatten()
array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])