Python 是一种学习起来极其简单的语言，它不会强迫你使用特定的规定。但是也容易让人陷入一些陷阱，让你表现得像初学者。为避免看起来像个完全的新手，请查看下面的技巧以及如何纠正它们。
1. 不会用enumerate()
Python 让遍历事物变得超级简易，比如列表。看看下面的例子：
vals = ['Python', '好玩!']
for val in vals:
print(val)
# 输出：
# Python
# 好玩！如果你需要引用每个项目的索引，会发生些什么呢？你可能会遇到，甚至写出如下所示的代码：
vals = ['Python', '好玩!']
for i in range(len(vals)):
print(i, vals[i])
# 输出：
# 0 Python
# 1 好玩！虽然这行得通，但不够优美！同时它也无法立即明白你的代码在做什么。
这就是 enumerate() 函数派上用场的地方！看看它是如何让这个过程变得更容易：
vals = ['Python', '好玩!']
for i, val in enumerate(vals):
print(i, val)
# 输出：
# 0 Python
# 1 好玩！这是不是好多了？
作为一个专业的提示，你甚至可以改变初始值。假如你想让从索引1开始迭代，则可以简单地写为：
vals = ['Python', '好玩!']
for idx, val in enumerate(vals, start=1):
print(idx, val)
# 输出：
# 1 Python
# 2 好玩！好的，让我们深入研究下一个新手习惯！
2. 不会用三元运算符
当你使用 if-else 语句进行值的分配时，你为一个简单的操作写了许多行代码。看看下面的场景：
amount = 100
if amount > 50:
raise_amount = 20
else:
raise_amount = 10
print(raise_amount)
# 输出：
# 20在上面的例子中，创建了一个 if-else 语句，检查某人卖出的金额是否超过 50。如果是的话，他们就会涨薪 20。否则，他们将获得 10 的涨幅。
我们的代码很清晰，但并不简练。此时可通过使用三元运算符大大简化：
amount = 100
raise_amount = 20 if amount > 50 else 10
print(raise_amount)
# 输出：
# 20这对于非常简单的分配赋值来说效果最好。当然你可以让其变的更复杂，但不要为了简练而牺牲可读性！
3. 不会用推导
3a. 正确使用推导
Python 推导可以轻松创建列表、字典，甚至生成器。它们提供了一种优雅且可读的方式来轻松创建数据结构。
让我们看一个你如何使用 for 循环来创建一个平方数列表的例子：
squares = []
for i in range(1, 6):
squares.append(i ** 2)
print(squares)
# 输出：
# [1, 4, 9, 16, 25]现在让我们将其与列表推导进行比较：
squares = [i ** 2 for i in range(1, 6)]
print(squares)
# 输出：
# [1, 4, 9, 16, 25]可以看到使用列表推导多么的简单和明确！代码不仅更精简，且更容易阅读。
创建字典推导也同样容易。再通过创建一个字典来比较两种方法，其中键是原始数字，值是其平方：
squares = {}
for i in range(1, 6):
squares[i] = i ** 2
print(squares)
# 输出：
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}现在让我们看看我们如何用字典推导来简化！
squares = {i: i ** 2 for i in range(1, 6)}
print(squares)
# 输出：
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}现在，大家可能很容易过度使用推导用于生成列表或字典。但除非有意义，否则不要把它们用在所有事情上！
3b. 过度使用推导
Python 推导很强大。你可以在里面构建复杂的 if-else 语句，甚至可以在其中互相嵌套。
让我们看看我们如何应用 if-else 语句：
even_odd_numbers = [
"偶数" if num % 2 == 0 else "奇数"
for num in range(10)
]
print(even_odd_numbers)
# 输出：
# ['偶数', '奇数', '偶数', '奇数', '偶数', '奇数', '偶数', '奇数', '偶数', '奇数']上面这个例子中，使用了三元运算符返回一个值，同时继续迭代。这个例子相当简单 —— 但看看更复杂的一个：
result = [x * 2 if x % 2 == 0 else x * 3 for x in range(10) if x != 5]哎！阅读起来有点费劲了。这就是重点说明的地方 —— 如果推导不清晰，就不要写它。
让我们将这个推导转换成一个循环看看，能否更易读：
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，虽然使用了更多行来编写这段代码，但易读得多！
4. 不会用 itertools
Python 的 itertools 是 Python 自带的一个隐藏的宝石。尽管表面上，它的许多功能看似简单，但它们提供了优雅且强大的方式来迭代不同的对象。
4a. 防止嵌套循环
假设你有两个列表，你想遍历所有可能的组合。可以写一个如下所示的嵌套 for 循环：
colors = ['红色', '绿色']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for color in colors:
for size in sizes:
print(color, size)
# 输出：
# 红色 S
# 红色 M
# 红色 L
# 绿色 S
# 绿色 M
# 绿色 L与这篇文章中其他内容一样，这种方法行得通，但它并不真正的优雅。
幸运的是，itertools 附带了 product() 函数，它生成所有项的笛卡尔积。意味着可以在单个的for循环中直接解包值，如下所示：
from itertools import product
colors = ['红色', '绿色']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for color, size in product(colors, sizes):
print(color, size)
# 输出：
# 红色 S
# 红色 M
# 红色 L
# 绿色 S
# 绿色 M
# 绿色 L可以看到这种方法有多么简单！它也更加节省内存，因为它只在你需要使用值之前将值存储在生成器中。
4b. 列表成对循环
在某些情况下，你需要成对地遍历一个列表，这意味着你需要访问一个对象及其周围的对象。
为此，可以写出以下代码：
vals = [1, 2, 3, 4]
for i in range(len(vals) - 1):
print((vals[i], vals[i + 1]))
# 输出：
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)这种方法效果很好，但既不容易阅读，也不明确它的作用。
这就是 Python 3.10 引入的 pairwise() 函数派上用场之处！让我们看看如何简化代码：
from itertools import pairwise
vals = [1, 2, 3, 4]
for pair in pairwise(vals):
print(pair)
# 输出：
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)这是我们之前写过的代码的更明确的版本，可以立即理解代码的目标。
itertools 库为你提供了许多对于迭代对象非常有用的函数。知道何时应用这些函数真正将你的技能提升到另一个层次。
结论
掌握 Python 不仅仅是记住语法 —— 还需要拥抱优雅，知道何时平衡简洁和可读性。
记住 Python 的禅宗：
- 优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）
- 明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）
- 简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）
- 复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）
- 扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）
- 间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）
- 可读性很重要（优美的代码是可读的）
- 即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上）
