摘要：学习编码是一个陡峭的攀登过程。学习的一面包括学习如何编码，另一面包括如何优雅地进行编码。对我来说，这是最困难的部分。我可以蛮力和笨拙地解决很多问题，但是当涉及到编写一个优雅的解决方案时，不，谢谢，我每次都会使用嵌套循环。但当然，这不起作用，原因有几个，因为代码
从装饰器到列表推导式，这些内置的 Python 功能可帮助开发人员将笨拙的代码转换为干净、可读的解决方案，而无需重新发明轮子。
学习编码是一个陡峭的攀登过程。学习的一面包括学习如何编码，另一面包括如何优雅地进行编码。对我来说，这是最困难的部分。我可以蛮力和笨拙地解决很多问题，但是当涉及到编写一个优雅的解决方案时，不，谢谢，我每次都会使用嵌套循环。但当然，这不起作用，原因有几个，因为代码应该是 DRY （Don't Repeat Yourself） 的，内存友好，并且其他人可以阅读。但 Google 是我的朋友，我慢慢发现了一些工具，这些工具可以帮助我以更简单的方式将更优雅的解决方案组合在一起，而无需重新发明轮子。以下是一些 Python 的内置帮助程序，它们有助于提高代码的可读性和易用性。
*args 和 **kwargs 有助于使函数广泛使用。使用 *args 作为 functions 参数允许函数采用任意数量的参数。如果没有 *args，则必须考虑 integer 和 string 参数。
使用 *args：
没有它只会引发一个错误......
**kwargs 具有与 *args 类似的功能，但对键值对执行此操作。**kwargs 可用于没有所需数字或键值对数量未知的函数。
def dictionary_builder(**kwargs): for x,y in kwargs.items: print(f'key: {x}, value: {y}')dictionary_builder(topic = 'Python')dictionary_builder(city = 'Brooklyn', state = 'New York')dictionary_builder(month = 'March', day = 1, year = 2024)# key: topic, value: Python# key: city, value: Brooklyn# key: state, value: New York# key: month, value: March# key: day, value: 1# key: year, value: 2024列表推导式允许开发人员仅使用一行创建列表。如果不使用列表推导式，您可以使用以下代码构建数字列表：
numbers = for i in range (1, 5): numbers.append(i)列表推导式将该代码转换为单行代码。基本语法是：
[expression for item in iterable] 。在简单的代码中，它看起来像这样：
numbers= [i for i in range(5)]列表推导式还可以包括筛选功能。
even_numbers = [i for i in range(1,5) if i % 2 == 0]print(even_numbers) # [2, 4]列表并不是您可以以这种方式创建的唯一数据结构。我们可以创建一个字典并使用相同的创建模式进行设置。字典的基本语法是：
{key_expression: value_expression for item in iterable}
我们可以将数字列表中的每个数字乘以 10 到 by_tens 字典中。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]by_tens = {num: num*10 for num in numbers}print(by_tens) #{1: 10, 2: 20, 3: 30, 4: 40, 5: 50}我们也可以用 set 来做到这一点。基本语法是
{expression for item in iterable} 。代码如下所示：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]even_set = {num for num in numbers if num % 2 == 0}print(even_set)# {2, 4, 6, 8, 10}zip 允许您同时迭代多个列表并创建相应元素的元组。zip 将本来可能是多行迭代的内容缩短为一行代码。
zip 迭代最小列表的长度。如果给定列表的长度不同，则 Tuples 的长度将仅与最小的列表一样长。 下面的代码清楚地说明了上述两点：
pets = ["dog", "cat", "horse", "fish", "turtle"]names = ["Maxie", "Spot", "Dusty", "Swift", "Speedy"]ages = [7, 4, 1, 12] # Create a zipped object combining the pets, names, and ages listsresult = zip(pets, names, ages) # Print the zipped objectprint("Zipped result as a list:")for i in list(result): print(i) # Zipped result as a list:# ('dog', 'Maxie', 7)# ('cat', 'Spot', 4)# ('horse', 'Dusty', 1)# ('fish', 'Swift', 12)你可以使用 update 功能或字典解包语法 （**） 合并字典。
land_pets = {'dog': 'Maxie', 'cat': 'Spot', 'horse': 'Dusty' }water_pets = {'fish': 'Swift', 'turtle': 'Speedy'}all_pets = {**land_pets, **water_pets}print(all_pets)#{'dog': 'Maxie', 'cat': 'Spot', 'horse': 'Dusty', 'fish': 'Swift', 'turtle': 'Speedy'}或者你可以使用 update 函数将 water_pets 对象添加到 land_pets 对象：land_pets.update（water_pets）。
链接比较运算符链接比较运算符允许您将多个比较合并到一个表达式中。链接消除了对显式 and' 运算符的需求。它有助于提高代码的可读性和性能，因为它减少了单独比较的数量。
以下示例比较变量 miles 以确定距离是否在范围内。代码如下所示，没有链接比较运算符：
def distance_checker(miles): if miles > 0 and miles当比较表示为复合条件时，它如下所示：
def distance_checker(miles): if 0三元运算符允许开发人员在一行中编写 if 条件。基本语法是：
result = true_value if condition else false_value
如果条件的计算结果为 True，则表达式返回 true 值。如果条件的计算结果为 False，则表达式返回 false 值。下面是一个没有 turnery 运算符的示例：
x = 5if x % 2 == 0: result = "even" else: result = "odd"print(result)#odd与带有三元运算符的 if 条件相比：
x = 5result = "even" if x % 2 == 0 else "odd"print(result)除法（10,5） 打印 2
除法（9,3） 打印 3
对于此示例，我们假设此函数始终需要将较大的数字除以较小的数字。编辑源代码不理想的原因有很多，在这些情况下，装饰器会派上用场。如果你熟悉 closures，这看起来很熟悉。对于那些不熟悉的人来说，装饰器是一个构建、修改和返回函数的函数。装饰器的 shell 将如下所示：
#decorator function definition, function passed in as an argumentdef decorated_division(func): #inner function where the modifications will take place, has the same arguments as the function it's modifying def inner(a,b): #return the inner function return inner
在内部函数中，我们将检查参数的顺序是否正确，如果不正确，则进行必要的交换（另一个 Python 技巧）。
内部函数的外观和行为与任何基本函数一样。
现在有几种不同的方法可以使用 decorator 函数来修改 division 函数。第一种方法是使用 @decorator，它看起来像这样：
@decorated_divisiondef division(x,y): print(x/y) division(5, 10)# 2另一种方法是将函数分配为变量：
new_division = decorated_division(division)new_division(5,10) # 2来源：AI中国一点号
