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爱上Python的五个理由

发布时间:2019-11-10 10:54 所属栏目:[评测] 来源:AI前线小组
导读:【线下技术沙龙】11月23日,多云时代开启企业业务新高度,安全如何与时俱进? Python 中有很多我喜欢的特性。 Python 在 1998 年诞生,开始很长一段时间无人问津,但我一直在使用它。当时 Perl 在开源世界中非常流行,但是我从一开始就认定了 Python。我父
【线下技术沙龙】11月23日,多云时代开启企业业务新高度,安全如何与时俱进?

Python 中有很多我喜欢的特性。

爱上Python的五个理由

Python 在 1998 年诞生,开始很长一段时间无人问津,但我一直在使用它。当时 Perl 在开源世界中非常流行,但是我从一开始就认定了 Python。我父母喜欢经常拿我之前说的话打趣我,我曾经说过“Python 将会成为很重要的语言”、“我未来将依靠 Python 找到一份工作”。过了一段时间,我的预言应验了。

这门语言有太多让人喜爱的地方了。以下是我如此热爱 Python 的 5 个最重要的原因 (用反序的方式表述,以构建预期)。

5. Python 读起来像可执行的伪代码

伪代码是这样一种概念,它不遵循特定语言的确切句法和语法来编写编程逻辑。自从成为一名 Python 程序员以来,我已经几乎不怎么编写伪代码了,因为它的实际设计满足了我的需要。

即使您不太了解 Python 语言,也可以很容易地阅读它,这在很大程度上是由设计决定的。

Python 对代码格式中的空白规定是出了名的。空白对于任何语言都是必需的——它能够让我们区分出句子中不同的单词。大多数语言都有关于空格用法的建议或“优秀实践”,但是 Python 大胆地要求标准化。对我来说,这使得阅读代码并准确地看到它在做什么变得非常简单。

例如,下面是一个 经典冒泡排序算法 的实现。

  1. def bubble_sort(things): 
  2.  
  3.     needs_pass = True 
  4.  
  5.     while needs_pass: 
  6.  
  7.         needs_pass = False 
  8.  
  9.         for idx in range(1, len(things)): 
  10.  
  11.             if things[idx - 1] > things[idx]: 
  12.  
  13.                 things[idx - 1], things[idx] = things[idx], things[idx - 1] 
  14.  
  15.                 needs_pass = True 

现在让我们将其与 Java 中的实现 进行比较。

  1. public static int[] bubblesort(int[] numbers) { 
  2.     boolean swapped = true; 
  3.     for(int i = numbers.length - 1; i > 0 && swapped; i--) { 
  4.         swapped = false; 
  5.         for (int j = 0; j < i; j++) { 
  6.             if (numbers[j] > numbers[j+1]) { 
  7.                 int temp = numbers[j]; 
  8.                 numbers[j] = numbers[j+1]; 
  9.                 numbers[j+1] = temp; 
  10.                 swapped = true; 
  11.             } 
  12.         } 
  13.     } 
  14.     return numbers; 

我知道 Python 需要缩进来表示块的嵌套。虽然我们的 Java 示例也很好地使用了缩进,但这不是必需的。花括号决定块的开始和结束,而不是间隔。因为 Python 使用空格作为语法,所以在其他代码中不需要开始{和结束}符号。

Python 还避免了对分号的需求,分号是使其他语言可读的 语法规则。读起 Python 我感觉更舒服一些,它很像伪代码,有时会让我惊讶到都意识不到可运行的代码是什么样的了!

4. Python 有强大的原函数

在编程语言设计中,原函数是最简单的可用元素。Python 易于阅读这一事实并不意味着它是一种强大的语言,另一方面要归功于它对原函数的使用。我最喜欢的使 Python 既易于使用又高级的例子是它的生成器概念。

假设您有一个简单的二叉树结构,包含 value、left、right。您希望按顺序轻松地对其进行迭代。您通常会寻找“小”元素,以便在找到正确的值时立即退出。到目前为止,这听起来很简单。然而,有很多种算法可以对元素进行操作。

其他语言会让你写一个访问者,这样你可以在这个函数中判断“这是正确的元素吗?”你也可以在 Python 中这样做,但你也不必一定这样做。

  1. def in_order(tree): 
  2.  
  3.     if tree is None: 
  4.  
  5.         return 
  6.  
  7.     yield from in_order(tree.left) 
  8.  
  9.     yield tree.value 
  10.  
  11.     yield from in_order(tree.right) 

这个生成器函数将返回一个迭代器,如果在 for 循环中使用该迭代器,那么它将只执行需要的部分,而不会执行全部。这是很强大的。

3.Python 标准库

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