10 个简单有用的 Python 编程技巧
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关于 Python 编程的技巧简介
当今世界， Python 是使用最多的语言之一。 它不仅仅是一种语言， 还是一种以适当、简单和紧凑的方式做事的方式。 Python 是最知名的高级语言之一， 尤其在开源领域。 最关键的是， 对 Python 编程了解得越多， 就越感觉自己知之甚少， 更想了解更多关于 Python 编程的知识。
Python 编程可以很容易地呈现到任何操作系统中。 通常会发现运行在 Python 上的概率很大； 有些框架只支持 Python，如 Django 和 Pyramid， 甚至还有像 Flask 和 Bottle 这样的微框架。 Python 的标准库包括许多互联网协议， 如 HTML、XML、JSON、电子邮件处理、对 FTP、IMAP的支持以及易于使用的 Socket 接口。 使用 Python 最常见的目的是进行科学和数值计算。 例如，SciPy、Pandas 和 iPython。 Python 编程仍然是有史以来最灵活、最简单和最有创造力的 Python 语言。 本文将介绍关于 Python 编程的10个简单有用的技巧， 希望对大家有所帮助。
模块
Python 可创建自己的模块。 例如，可创建函数和模块， 并将其放在单独的文件夹中。 接下来需要做的就是写下特定的代码， 在大部分工作中可共同使用这些代码， 然后将其转换成一个模块， 并放在一个单独的文件夹中, 可节省很多时间。
如果程序很大，那么需要保持程序的效率和可管理性。 要管理它们，可将其分解为单独的文件， 将多个函数和定义放入一个文件中， 并通过将导入到脚本和程序中来使用。 请注意的一点是，这些文件的扩展名为 *.py。 一旦导入，它将自动创建一个 *.pyc 扩展名文件， 该文件的加载速度将比普通的 *.py 文件快得多。
TRUE 与 FALSE
这也是最常用的方法之一。 例如，根据情况更改 Vsync=True 或 False。 但与在这里试图解释的有点不同， 不过仍然是相关的。 在 Python 中，TRUE 等于1，FALSE 等于0。 简而言之，TRUE 意味着同意， FALSE 意味着不同意，在 Python 中应用的情况最多。 因此，可使用 “=” 号指定 TRUE 和 FALSE 语句， 也可以利用 “==” 号检查其相等性。
Python 性能调试
在编写程序时，通常我们的主要目标是使程序高效、快速和紧凑。 但有些时候，却无法做到令程序紧凑。 因此，在这种情况下， 例如，在处理词典中的代码时， 可尝试另一种口述项的方法， 只需选择直接添加一个项目， 然后检查插入的项目是否存在或需要更新。 通过这样操作，无需检查每个其他项来匹配， 然后更新，这会使应用程序变慢。 以下是一个较常见的示例：
p = 16
myDiction = {}
for i in range(0, p):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDiction[char] = 0
myDiction[char] += 1
print(myDiction)
以上的示例是编写它的正常方式， 下面是它将如何让代码运行得更快：
p = 16
myDiction = {}
for I in range(0, p):
char = ‘abcd’[i%4]
try:
myDiction[char] += 1
except KeyError:
myDiction[char] = 1
print(myDiction)
PY2exe
通常，当用任何语言编写代码时， 将它们编译成可执行文件有时会很麻烦， 特别是在使用 Windows 的情况下。 但对于 Python 编程而言，也会非常简单， 即下载 PY2exe， 这也是一个开源软件， 可在 Sourceforge.net 上进行下载。 通过使用这款应用程序，甚至可以简单地将模块转换成可执行文件， 而不像 C 或 C++， 这实际上是编译成可执行文件时的心理压力。
Sets
如果您是一个数学狂人， 那么肯定会喜欢这个小技巧。 让我们举一个简单的 Microsoft Excel 例子。 有些人倾向于只用 Excel 来分组和创建数据库。 它具备良好的安全性。 他们对设置文本、颜色和内容的格式不感兴趣， 因此只需创建自己的 Python 编程软件堆栈， 并创建自己的数据库。 出于某些安全因素， 大家更喜欢 Python 而不是 MySQL。 因此，Sets 在创建数据库时非常有用。 尤其是当想要查找匹配项、创建组和其他类似任务时， 以下是其简单的示例。
>>> A = {1, 2, 3, 3}
>>> A
set([1, 2, 3])
>>> B = {3, 4, 5, 6, 7}
>>> B
set([3, 4, 5, 6, 7])
>>> A | B
set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> A & B
set([3])
>>> A - B
set([1, 2])
>>> B - A
set([4, 5, 6, 7])
>>> A ^ B
set([1, 2, 4, 5, 6, 7])
>>> (A ^ B) == ((A - B) | (B - A))
True
合并 Python 和 Shell 脚本
如果您是一个开源的人， 那么肯定会使用 Linux 作为主要的操作系统， 或者至少是双引导。 所以，Linux 已经包含了 Python。 同时，它与 Linux 的兼容性也非常好。 这为我们提供了将其编译和合并在一起的好处。 只需创建一个脚本， 该脚本既可以作为普通的 Unix 脚本工作， 也可以作为解释 Python 代码使用。 在编写 Shell 脚本时， 需要一个四引号字符和一个空字符串到 Shell 中， 但是需要在 Python 中使用一个带有引号字符的三引号字符串来实现这一点。 请记住，脚本中的第一个字符串可以很容易地存储为模块的文档字符串， 但在此之后，Python 解释器可将直接忽略。 以下是具体示例：
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JSON-esque
Python 下有很多隐藏的东西， 需要一定的时间才能够找出来， 其中最著名的是 JSON-esque， 可以创建嵌套字典而无需显式创建子字典。 当我们引用时，它们就神奇地出现了。
示例如下：
users = tree()
users['harold']['username'] = 'hrldcpr'
users['handler']['username'] = 'matthandlersux'
现在可使用以下命令将上述内容呈现为 JSON 的格式：
>>>print(json.dumps(users))
如下所示：
{"harold": {"username": "hrldcpr"}, "handler": {"username": "matthandlersux"}}
Pip
大多数人可能都了解 Pip。 有时，需要在安装前检查软件包的源代码。 大多数情况下，它用于安装某些软件包的更新版本。 因此，可简单地安装 Pip 并执行以下操作：
>>> pip install --download sqlalchemy_download sqlalchemy
>>>pip install --no-install sqlalchemy
>>>pip install --no-download sqlalchemy
如果要安装包的最新版本， 可直接从 GIT 存储库中进行检查。
>>>pip install git+https://github.com/simplejson/simplejson.git
>>>pip install svn+svn://svn.zope.org/repos/main/zope.interface/trunk
Virtualenv
Python 的另一个重要功能是 Virtualenv。 Virtualenv 表示虚拟环境， 这是 python 的一个非常棒的功能。 基本上，要在不同条件下测试 Python， 通常必须更改全局 Python 环境。 然而，对 Python 环境进行沙箱化的主要好处之一是， 可以轻松地在不同的 Python 版本和包依赖项下测试一个代码。 如要安装 virtualenv，需要先安装 Pip， 可以执行以下操作：
easy_install pip
pip install virtualenv
virtualenv python-workspace
cd python-workspace
source ./bin/activate
python
Python 中的 Zen
Python 的 Zen 是 Python 编程的迷你指南。 即使没有编写 Python 程序， 阅读它仍然是一件有趣的事情， 且只需转到 Python 解释器并键入以下内容即可：
>>>import this
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