python高效代码

Ⅰ python如何有比重的随机取值 （要求代码简单高效）

python中没有你所期望的那种直接搞定的函数，都要自己改造一下的，你现在用的random.randint(1,10)这种方法没什么问题，而且并不算笨方法，代码效率也不算低。
还有一种方法是利用random中的choice函数，random.choice的功能是从序列中获取一个随机元素，编程思想是将要随机输出的元素按不同个数添加到一个列表中，然后利用random.choice，从中随机选取一个。
=====================================================
代码如：
def randomchice(a,b,c,d,fa,fb,fc,fd):
import random
tl=[]
for i in range(0,fa):tl.append(a)
for i in range(0,fb):tl.append(b)
for i in range(0,fc):tl.append(c)
for i in range(0,fd):tl.append(d)
return random.choice(tl)

使用时只需输入如：
print randomchice('zhangsan','lisi','wangwu','zhouqi',50,20,25,5,)
=====================================================

python所追求的不是速度效率而是代码效率，用python写的代码够简洁清晰就行，如果要求速度的话，那可以嵌入c语言，那样效率比python高至少100倍。
希望对你有所帮助。

Ⅱ 自学python走了太多弯路，如何高效学习

自学Python的话，本身很容易走弯路，因为没有合适的计划和课程，很容易导致事半功倍的。想要高效系统化的学习Python，最好还是找一个合适的机构进行学习一下，平时学习过程汇总多付出时间和努力，拥有合适的计划、方案还有好的老师，自然学习起来更加容易一些。

Ⅲ 《编写高质量 Python代码的59个有效方法》txt下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

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书名：Effective Python

作者：布雷特·斯拉特金（Brett Slatkin）

译者：爱飞翔

豆瓣评分：9.0

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-1

页数：210

内容简介：

用Python编写程序，是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。

本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。

Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。

作者简介：

Google高级软件工程师Brett Slatkin融合自己多年Python开发实战经验，深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和最佳实践。

涵盖Python3.x和Python2.x主要应用领域，汇聚59条优秀实践原则、开发技巧和便捷方案，包含大量实用范例代码。

Ⅳ 怎么用最短时间高效而踏实地学习Python

分三个阶段学习。
第一阶段：掌握Python的语法和一些常用库的使用。这里首先推荐廖雪锋在网上的书籍，这是Python2.7版本的，这本书适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就可以动手写很多东西了，可以尽情的玩转Python解释器了。另外还有一本书《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性。推荐的第一本书是《编写高质量代码--改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。
第三个阶段：高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等目前只看了一本书《the hacker guide to python》，看的是英文版的，这本书对项目的布局，文档，性能，发布等做了很多详细的介绍，我觉得写的还是很不错，只不过本人还需要再读几遍。对于大多数人来说，很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目，所以自己可以用Python实现一些简单的功能，简单的项目，这个灵感可以去知乎或者quora搜索，很多前辈都分享了自己的经验。

Ⅳ 如何快速学习Python

• 找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。零基础推荐《与孩子一起学编程》，或者看我写的教程 Crossin的编程教室 - Python入门。
  

• 去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。Crossin：Python 的练手项目有哪些值得推荐？
  

• 最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（上知乎也是个途径），然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。

Ⅵ 求简洁优美的python代码例子、片段、参考资料

楼主贴的那段代码好像是我写的那段吧,我来告诉你如何写出来的吧

首先我不是高手,我也没有人教,我的编程都是自学的,我只是一个业余爱好者.

写出这样的代码很简单,就是要多练,我只是把python的基本语法学会,然后就不停地练习,我没有看过楼上的那些资料,我只是不停地码代码,或许有捷径,但是我没有发现.

我从07年开始写python的脚本,我一开始的代码风格也很差,特别是我先学c++,然后再转python的,当写的代码越来越多,对python的了解就会加深,代码风格也会自动改变的,不需要着急,其实这就是对一门语言的了解程度,你可以看看我回答的问题,我的回答就是我对python的理解,如果你能坚持下来,相信7年后你写的代码会比我写得更好.

楼上的题目有点意思,我也写一下,不知道对否

s='''
TheZenofPython,byTimPeters

Beautifulisbetterthanugly.
Explicitisbetterthanimplicit.
Simpleisbetterthancomplex.
.
Flatisbetterthannested.
Sparseisbetterthandense.
Readabilitycounts.
Specialcasesaren'tspecialenoughtobreaktherules.
.
Errorsshouldneverpasssilently.
Unlessexplicitlysilenced.
Inthefaceofambiguity,refusethetemptationtoguess.
Thereshouldbeone--andpreferablyonlyone--obviouswaytodoit.
'reDutch.
Nowisbetterthannever.
*right*now.
,it'sabadidea.
,itmaybeagoodidea.
--let'sdomoreofthose!
'''

importre,collections
tail_map={"'s":'is',"'re":'are',"n't":'not'}
data=collections.Counter(re.findall('w+',re.sub("('s|'re|n't)",lambdamatchobj:tail_map[matchobj.group()],s.lower())))

max_len=max(data.values())
print('Totalwordcount:%d',sum(data.values()))

forwordinsorted(data):
print('%*s=>%d'%(max_len,word,data[word]))

Ⅶ 如何提高python的运行效率

窍门一：关键代码使用外部功能包

Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：

Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex

这些功能包的用处各有不同。比如说，使用C语言的数据类型，可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。

窍门二：在排序时使用键

Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。譬如，拿下面的代码来说：

import operator
somelist = [(1, 5,]
在每段例子里，list都是根据你选择的用作关键参数的索引进行排序的。这个方法不仅对数值类型有效，还同样适用于字符串类型。

窍门三：针对循环的优化

每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。譬如，拿下面的代码来说：

lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你调用str.upper, Python都会计算这个式子的值。然而，如果你把这个求值赋值给一个变量，那么求值的结果就能提前知道，Python程序就能运行得更快。因此，关键就是尽可能减小Python在循环中的工作量。因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。

（注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。）

窍门四：使用较新的Python版本

如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。通常，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜欢的函数库有没有同步更新支持新的Python版本。与其争论函数库是否应该更新，关键在于新的Python版本是否足够高效来支持这一更新。

你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

然而，如果你只是确保自己的应用在新版本中可以运行，你很可能会错过新版本提供的新特性。一旦你决定更新，请分析你的应用在新版本下的表现，并检查可能出问题的部分，然后优先针对这些部分应用新版本的特性。只有这样，用户才能在更新之初就觉察到应用性能的改观。

窍门五：尝试多种编码方法

每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。请看下面第一段代码：

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
当一开始myDict为空时，这段代码会跑得比较快。然而，通常情况下，myDict填满了数据，至少填有大部分数据，这时换另一种方法会更有效率。

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在两种方法中输出结果都是一样的。区别在于输出是如何获得的。跳出常规的思维模式，创建新的编程技巧能使你的应用更有效率。

窍门六：交叉编译你的应用

开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。

Nuitka是一款有趣的交叉编译器，能将你的Python代码转化成C++代码。这样，你就可以在native模式下执行自己的应用，而无需依赖于解释器程序。你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。

（注意：Nuitka现在还处在测试阶段，所以在实际应用中请多加注意。实际上，当下最好还是把它用于实验。此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）

在使用交叉编译器时，记得确保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。为了让解决方案生效，你需要一个Python解释器和一个C++编译器。Nuitka支持许多C++编译器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。

交叉编译可能造成一些严重问题。比如，在使用Nuitka时，你会发现即便是一个小程序也会消耗巨大的驱动空间。因为Nuitka借助一系列的动态链接库（DDLs）来执行Python的功能。因此，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行。

Ⅷ 如何用五点教会你Python高效编程

网络知道

Ⅸ python用什么软件写比较好

集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、

调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。所有具备这一特性的

软件或者软件套（组）都可以叫集成开发环境。如微软的Visual Studio系列，Borland的C++ Builder、Delphi系列等。该程序可以独立

运行，也可以和其它程序并用。IDE多被用于开发HTML应用软件。例如，许多人在设计网站时使用IDE（如HomeSite、DreamWeaver

等），因为很多项任务会自动生成。

Python 的学习过程少不了 IDE 或者代码编辑器，或者集成的开发编辑器（IDE）。这些 Python 开发工具帮助开发者加快使用 Python

开发的速度，提高效率。高效的代码编辑器或者 IDE 应该会提供插件，工具等能帮助开发者高效开发的特性。

下面是常见的PythonIDE，大家可以选择适合自己的来使用。（推荐使用pycharm）

1. VimVim 可以说是 Python 最好的 IDE。Vim 是高级文本编辑器，旨在提供实际的 Unix 编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性

集。Vim 不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把 Vim 集成到你的工作流中。

2. Eclipse with PyDevEclipse 是非常流行的 IDE，而且已经有了很久的历史。Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的

Web 应用。PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的开发。

3. Sublime Text

Sublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自己的包管理器，

开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。

4. Emacs

GNU Emacs 是可扩展，自定义的文本编辑器，甚至是更多的功能。Emacs 的核心是 Emacs Lisp 解析器，但是支持文本编辑。如果你已

经使用过 Vim，可以尝试一下 Emacs。

5. Komodo Edit

Komodo Edit 是非常干净，专业的 Python IDE。

6. PyCharm

PyCharm 是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智

能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App

Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！