Question

我正在学习Python，同时实现构建脚本等。目前一切都运行良好，因为脚本做了他们需要做的事情。但我一直觉得我错过了一些东西，比如“The Python Way”。我知道构建脚本和胶水脚本并不是最令人兴奋的开发工作，可能很难成为揭示Python真正力量的候选者，但我仍然希望有机会让我的思绪受到重创。我主要用C＃开发，我发现我的Python代码在结构和样式上看起来与我的很多C＃代码非常相似。换句话说，我觉得我在用C＃思考，但用Python写作。

我真的错过了什么吗？

（注意：我意识到这不是一个编程问题而且它是相当广泛的，并且可能没有明确的答案，所以如果必须的话，请将其归结为遗忘。）

Answer 1

我建议您阅读Generators, Iterators，itertools以及最重要的List Comprehensions。

这些是Pythonic的支柱。而对于其他一切，有PEP-8。

阅读这些概念并尝试在适当的地方使用它们。一切顺利！

PS：别忘了import this;）

附录：我也会在这个帖子中汇总其他人给出的一些很好的建议：

阅读Code Like a Pythonista: Idiomatic Python（来自David Grant）
从Project Euler解决问题是一个好主意（来自Nick Fortescue）
This excellent presentation关于David Beazley的发电机和迭代器（来自André）
了解Scons（来自尊敬的S.Lott）

Answer 2

不 - 对于从其他类C语言迁移到Python的人来说，这是很常见的。我相信您正在寻找的是让您的代码更加"Pythonic"的方法。好消息是你编写的Python越多，你的代码就会变得越Pythonic。这是“我怎样才能更简单地”这种态度的自然溢出。

另一个值得关注的好地方是The Zen of Python。这些对Python开发的态度也会对你有所帮助。

Answer 3

到目前为止，你已经得到了很好的建议。我只会添加Dive Into Python。

编辑：截至2011年10月4日，this work can be found here。 Dive Into Python 3, here.“为什么”这是：here，here和here。

Answer 4

当你开始使用python进行系统编程时，你一定要看一下这个话题：http://www.dabeaz.com/generators/

Answer 5

最近我通过在python中解决the Project Euler问题来学习/改进我的python。这对我来说非常有效，因为：

这很有趣，很有竞争力，所以我有动力继续前进
它迫使我以一种非常自然的方式使用python数据结构来获得我需要的性能，因此教会了我很多关于列表，集合，字符串，迭代等的知识。
大多数问题只需要一页代码就可以解决，所以你有更多的时间来考虑以更优雅的方式进行抛光或重写
Python非常容易处理大整数，所以它就像是使用正确的语言

我完全推荐这个。

Answer 6

你在读Python还没写过吗？

这是Python 2.6.1发行版中删除.pyc和.pyo文件的脚本。

#!/usr/local/bin/python
"""Recursively zap all .pyc and .pyo files"""
import os
import sys

# set doit true to actually delete files
# set doit false to just print what would be deleted
doit = 1

def main():
    if not sys.argv[1:]:
        if os.name == 'mac':
            import EasyDialogs
            dir = EasyDialogs.AskFolder(message='Directory to zap pyc files in')
            if not dir:
                sys.exit(0)
            zappyc(dir)
        else:
            print 'Usage: zappyc dir ...'
            sys.exit(1)
    for dir in sys.argv[1:]:
        zappyc(dir)

def zappyc(dir):
    os.path.walk(dir, walker, None)

def walker(dummy, top, names):
    for name in names:
        if name[-4:] in ('.pyc', '.pyo'):
            path = os.path.join(top, name)
            print 'Zapping', path
            if doit:
                os.unlink(path)

if __name__ == '__main__':
    main()

你能找到多少Python成语？

Answer 7

这样想：

如果你为小工作写的太多，那就错了，这不是pythonic。

您要编写的大多数Python代码都非常简单直接。通常你不需要做任何简单的工作。如果你写的太多，停下来思考是否有更好的方法。（这就是我在Python中学到很多东西的方法！）

Answer 8

添加Andrew Hare和Baishampayan Ghose的答案......

要学习任何语言的习语必须涉及阅读用该成语编写的代码。我还在学习Python的习语，但我已经用其他语言学习了这个。我可以阅读关于列表理解的内容，但是当你看到这些东西在使用中时，灯泡才会真正出现并说：“哇！太棒了！两行代码就清晰了！”所以，找一些有趣的pythonic代码，开始阅读并理解它。如果您在工作计划的背景下看到所有内容，那么知识将更好地保留在您的脑海中。

Answer 9

另一个强大的资源：Code Like a Pythonista: Idiomatic Python。

Answer 10

编写一些Python代码并将其发布在SO上以供审阅和反馈是否为pythonic。

Answer 11

研究设计良好的pythonic API /框架。一些最好的生活在标准库之外。注意他们允许你不做的内容。我的最爱：

py.test比unittest更具pythonic（基于JUnit）。只需编写test_foo()函数而不是继承自unittest.TestCase的类。只需assert x == y而不是self.assertEqual(x, y)。还有更多好东西......
- Doctest也比单元测试更pythonic。由于一些实际的烦恼，许多人放弃了它，但这个想法很棒。
- 如果您正在深入测试，mock模块的操作 - ＆gt;断言方法比竞争库记录更具Pythonic - ＆gt;重播范例。
requests是我见过的最干净的API之一，比httplib + urllib + urllib2更好。
JSON和YAML更具pythonic than XML。
- JSON-RPC比XMLRPC或 shudder SOAP更具pythonic。
- ElementTree比DOM更加pythonic API。通过优化具有.text或子代的标签，它减少了XML＆lt; - ＆gt;数据结构阻抗不匹配（但仍然可以通过.tail hack往返混合内容。）
Scapy是一个用于发送和解析网络数据包的令人惊讶的简洁框架。
我相信Storm是最具pythonic的对象关系映射。免责声明：我几乎没有ORM经验。
heapq是一个精美的模块。请阅读代码。
itertools非常强大。阅读文档中的所有示例关于广泛使用它是pythonic还是一种奇怪的方言，意见各不相同： - ）

阅读“Python中的新功能”，至少在您使用的最新版本中。阅读一些PEP。了解为什么更改是一种改进。

最后，确保您充分利用了交互式Python。学习API的最佳方法是尝试它们，看看会发生什么！多行编辑，完成和简单的帮助（）访问是必备功能 - 查看ipython（包括笔记本！），dreampie，bpython。

Answer 12

虽然构建脚本和线索脚本[ sic ]并不是最令人兴奋的开发工作，但它们完全是揭示Python真正力量的候选者。

首先，看看已经用Python编写的各种类似make的工具。

这个池塘里的大鱼是Scons：http://www.scons.org/。了解这一点。

此博客文章讨论了替代方案http://farmdev.com/thoughts/46/the-python-make-tool/

“我仍然希望有机会让我的思绪受到打击”从Google开始：找到已经完成部分或全部工作的Python工具。代码更少，下载和阅读更多。

Answer 13

除了其他人提到的Generators，Iterators，List Comprehensions等内容之外，我想提出一些更多的概念，我觉得这些概念确实为试图以“pythonic”方式做事的人增加了价值。这些是装饰器和元类。

对于装饰器，强烈建议使用this stackoverflow答案，对于Meta Classes，您可以浏览this。

Answer 14

我建议找一个私人的蟒蛇大师。向他们展示你的一些代码，并让他们审查/重写为惯用的python。这样你会受到启发吗？

Answer 15

要回显TLHOLADAY，请阅读标准库。这就是“pythonic”的东西。如果您没有那么好的感觉，那么请阅读sqlachemy或django的来源或您选择的项目。

Answer 16

import this

如果你可以将你的代码放在禅宗的旁边，并且感觉良好，那么你已经走了一半。另外检查this.py模块：有点讽刺。

另一半正在学习以下内容：正则表达式，列表推导，生成器，元类，参数解压缩，装饰器，列出步进，'带'陈述，条件分配，强大的内置函数，如枚举（）， map（）， zip（）， reduce（），任意（）和 pow（）等等（请查看Hidden features of Python了解更多信息）

在此过程中，您可以阅读其他人的代码并进行修改。

Finnaly：了解 finally 和import antigravity

Python：我错过了什么吗？

16 个答案: