何为pythonic?pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等。
我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所以很python可以理解为：只有python能做到的，区别于其他语言的写法，其实就是python的惯用和特有写法。
置换两个变量的值。很python的写法：
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a,b=b,a
不python的写法：
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temp=a
a=b
b=temp
上面的例子通过了元组的pack和unpack完成了对a,b的互换，避免了使用临时变量temp，而且只用了一行代码。
以下为了简略，我们用P表示pythonic的写法，NP表示non-pythonic的写法，当然此P-NP非彼P-NP。
为什么要追求pythonic?相比于NP，P的写法简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高，代码越少也就越不容易出错。我认为好的程序员在写代码时，应该追求代码的正确性，简洁性和可读性，这恰恰就是pythonic的精神所在。
对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员（比如我自己）来说，在写Python代码时，认识到pythonic的写法，会带来更多的便利和高效，而本文的主要读者也将是这群程序员。
以下将给出P和NP的n种示例，供读者和自己参考，查阅。
本文最后会列出参考资料，这些参考资料在我看来都极具价值。
P vs. NP的示例链式比较P:
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a=3
b=1
1<=b<=a<10 #True
NP:
1
b>=1andb<=aanda<10#True
P是小学生都能看懂的语法，简单直接省代码~
真值测试P:
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name='Tim'
langs=['AS3','Lua','C']
info={'name':'Tim','sex':'Male','age':23}
ifnameandlangsandinfo:
PRint('All True!') #All True!
NP:
1
2
ifname!=''andlen(langs)>0andinfo!={}:
print('All True!')#All True!
简而言之，P的写法就是对于任意对象，直接判断其真假，无需写判断条件，这样既能保证正确性，又能减少代码量。
真假值表(记住了假你就能省很多代码！)真假True
False
任意非空字符串
空的字符串 ''
任意非0数字
数字0
任意非空容器
空的容器 [] () {} set()
其他任意非False
None
字符串反转P:
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defreverse_str(s):
returns[::-1]
NP:
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defreverse_str(s):
t=''
forxinxrange(len(s)-1,-1,-1):
t+=s[x]
returnt
P的写法简单，经测试，效率也更好。
如果用于检测回文，就是一句话input == input[::-1]，多么的优雅！
字符串列表的连接P:
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strList=["Python","is","good"]
res= ' '.join(strList)#Python is good
NP:
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res=''
forsinstrList:
res+=s+' '
#Python is good
#最后还有个多余空格
string.join()常用于连接列表里的字符串，相对于NP，P的方式十分高效，且不会犯错。
列表求和，最大值，最小值，乘积P:
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numList=[1,2,3,4,5]
sum=sum(numList) #sum = 15
maxNum=max(numList)#maxNum = 5
minNum=min(numList)#minNum = 1
fromOperatorimportmul
prod=reduce(mul,numList,1)#prod = 120 默认值传1以防空列表报错
NP:
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sum=0
maxNum=-float('inf')
minNum=float('inf')
prod=1
fornuminnumList:
ifnum>maxNum:
maxNum=num
ifnum<minNum:
minNum=num
sum+=num
prod*=num
# sum = 15 maxNum = 5 minNum = 1 prod = 120
经简单测试，在numList的长度为10000000时，在我的机器上对列表求和，P耗时0.6s，NP耗时1.3s，将近两倍的差距。所以不要自己造轮子了。
列表推导式P:
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l=[x*xforxinrange(10)ifx%3==0]
#l = [0, 9, 36, 81]
NP:
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l=[]
forxinrange(10):
ifx%3==0:
l.append(x*x)
#l = [0, 9, 36, 81]
你看，使用P的列表推导式，构建新列表变得多么简单直观！
字典的默认值P:
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dic={'name':'Tim','age':23}
dic['workage']=dic.get('workage',0)+1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}
NP:
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if'workage'indic:
dic['workage']+=1
else:
dic['workage']=1
#dic = {'age': 23, 'workage': 1, 'name': 'Tim'}
dict的get(key,default)方法用于获取字典中key的值，若不存在该key，则将key赋默认值default。
P相比NP的写法少了if...else...，实乃痛恨if...else...之人首选！
for…else…语句P:
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forxinxrange(1,5):
ifx==5:
print'find 5'
break
else:
print'can not find 5!'
#can not find 5!
NP:
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find=False
forxinxrange(1,5):
ifx==5:
find=True
print'find 5'
break
ifnotfind:
print'can not find 5!'
#can not find 5!
for...else...的else部分用来处理没有从for循环中断的情况。有了它，我们不用设置状态变量来检查是否for循环有break出来，简单方便。
三元符的替代P:
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a=3
b=2ifa>2else1
#b = 2
NP:
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3
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ifa>2:
b=2
else:
b=1
#b = 2
如果你具备C的编程经验，你就会寻找A ? B : C的替代品。你可能发现A and B or C看起来还不错，但是b = a > 1 and False or True会返回True，而实际意图应该返回False。
使用b = False if a > 1 else True则会正确返回False，所以它才是正宗的三元符替代品。
EnumerateP:
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array=[1,2,3,4,5]
fori,einenumerate(array,0):
printi,e
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#4 5
NP:
1
2
3
4
5
6
7
foriinxrange(len(array)):
printi,array[i]
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#4 5
使用enumerate可以一次性将索引和值取出，避免使用索引来取值，而且enumerate的第二个参数可以调整索引下标的起始位置，默认为0。
使用zip创建键值对P:
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keys=['Name','Sex','Age']
values=['Tim','Male',23]
dic=dict(zip(keys,values))
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}
NP:
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dic={}
fori,einenumerate(keys):
dic[e]=values[i]
#{'Age': 23, 'Name': 'Tim', 'Sex': 'Male'}
zip方法返回的是一个元组，用它来创建键值对，简单明了。
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