Python是一种非常容易学习的语言，它不强制你使用特定的约定。同时，你也很容易陷入一些陷阱，让你看起来像是一个初学者。为了避免看起来完全是个初学者，看看下面的技巧以及如何修复它们。
1. 不使用enumerate()
Python使得遍历列表等事物变得超级简单。看看下面的例子：
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for val in vals:
print(val)
# Returns:
# Python
# is
# fun!但是，如果你需要引用每个项目的索引会发生什么？你可能遇到过甚至写过下面这样的代码：
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for i in range(len(vals)):
print(i, vals[i])
# Returns:
# 0 Python
# 1 is
# 2 fun!虽然这有效，但并不十分优雅！它也没有立即清楚地表明你的代码在做什么。这里就是enumerate()函数发挥作用的地方！让我们看看它让这个过程变得多么容易：
for idx, val in enumerate(vals):
print(idx, val)
# Returns:
# 0 Python
# 1 is
# 2 fun!作为一个专业提示，你甚至可以改变起始值。比如说，如果你想从1开始标记项目。然后你可以简单地写：
vals = ['Python', 'is', 'fun!']
for idx, val in enumerate(vals, start=1):
print(idx, val)
# Returns:
# 1 Python
# 2 is
# 3 fun!2. 不使用三元运算符
当你使用if-else语句来赋值时，你正在为一个简单动作使用大量的代码行。看看下面的场景：
amount = 100
if amount > 50:
raise_amount = 20
else:
raise_amount = 10
print(raise_amount)
# Returns:
# 20在上面的例子中，我们创建了一个if-else语句来检查某人销售的数量是否超过50。如果是，那么他们将获得20的加薪。否则，他们将获得10的加薪。虽然我们的代码很清晰，但并不十分简洁。我们可以通过使用三元赋值来大大简化这一点：
amount = 100
raise_amount = 20 if amount > 50 else 10
print(raise_amount)
# Returns:
# 20这最适合非常简单的赋值。虽然你可以更复杂，但不要为了简洁而牺牲可读性！
3. 不使用推导式
Python推导式可以快速创建列表、字典甚至生成器。它们提供了一种优雅且易于阅读的方式来轻松创建数据结构。让我们看看你会如何使用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)
# Returns:
# [1, 4, 9, 16, 25]现在让我们比较一下使用列表推导式的情况：
squares = [i ** 2 for i in range(1, 6)]
print(squares)
# Returns:
# [1, 4, 9, 16, 25]我们可以看到使用列表推导式是多么简单和明确！代码不仅更简洁，而且更容易阅读。创建字典推导式也同样容易。让我们再次比较两种方法，创建一个字典，其中键是原始数字，值是它的平方：
squares = {}
for i in range(1, 6):
squares[i] = i ** 2
print(squares)
# Returns:
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}现在让我们看看我们如何使用字典推导式来简化这个！
squares = {i: i**2 for i in range(1, 6)}
print(squares)
# Returns:
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}现在，也很容易过度使用推导式，对一切都使用推导式。所以我会在这里加上一个额外的提示：除非有意义，否则不要对一切都使用它们！
4. 过度使用推导式
Python推导式非常强大——真的非常强大。你可以内置复杂的if-else语句，甚至可以将它们嵌套在一起。让我们看看我们如何结合if-else语句：
even_odd_numbers = [
"Even" if num % 2 == 0 else "Odd"
for num in range(10)
]
print(even_odd_numbers)
# Returns:
# ['Even', 'Odd', 'Even', 'Odd', 'Even', 'Odd', 'Even', 'Odd', 'Even', 'Odd']在上面的例子中，我们使用三元运算符在继续迭代的同时返回一个值。现在，这个例子很简单——但让我们看看一个更复杂的：
result = [x * 2 if x % 2 == 0 else x * 3 for x in range(10) if x != 5]这一点也不有趣，难以阅读。这就引出了我的主要观点——如果使用for循环更清晰，就不要写推导式。让我们将这个推导式转换为循环，看看阅读起来有多容易：
result = []
for x in range(10):
if x != 5:
if x % 2 == 0:
result.append(x * 2)
else:
result.append(x * 3)我们可以看到，虽然我们用更多的行来写这段代码，但它的可读性要高得多！
5. 不使用itertools
Python的itertools是内置在Python中的一个隐藏的宝石。表面上，它的许多功能看起来很简单，但它们提供了优雅而强大的方法来迭代不同的对象。
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。你可以像下面这样编写一个嵌套的for循环：
colors = ['Red', 'Green']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for color in colors:
for size in sizes:
print(color, size)
# Returns:
# Red S
# Red M
# Red L
# Green S
# Green M
# Green L类似于我们在这篇文章中讨论的其他一切，这种方法有效，但并不十分优雅。幸运的是，itertools带有product()函数，它创建了所有项目的笛卡尔积。这意味着我们可以直接在一个for循环中解包值，如下所示：
from itertools import product
colors = ['Red', 'Green']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for color, size in product(colors, sizes):
print(color, size)
# Returns:
# Red S
# Red M
# Red L
# Green S
# Green M
# Green L成对遍历列表
在某些情况下，你需要成对地遍历列表，这意味着你需要访问一个项目及其邻居。为此，你可以编写以下代码：
vals = [1, 2, 3, 4]
for i in range(len(vals) - 1):
print((vals[i], vals[i+1]))
# Returns:
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)这种方法效果很好，但不易阅读，也不明确它的作用。这就是Python 3.10中引入的pairwise()函数派上用场的地方！让我们看看我们如何简化我们的代码：
from itertools import pairwise
vals = [1, 2, 3, 4]
for pair in pairwise(vals):
print(pair)
# Returns:
# (1, 2)
# (2, 3)
# (3, 4)这是一个比我们之前写的代码更明确的版本，让我们立即理解代码的目的。itertools库为你提供了许多有用的函数来迭代对象。知道何时应用这些函数真的能让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——它是关于拥抱优雅，知道何时在简洁性和可读性之间取得平衡。
