突破舊思維

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兩則Python方面的例子。

第一則。看了不少別人的代碼，發現大量Python程序員習慣這麼取List里的數據：

lst = [[張三丰, 太極拳, 武當派, [男, 60]], [越阿青, 越女劍, 無門派, [女, 15]], [凌未風, 大須彌, 天山派, [男, 48]], [張無忌, 九陽功, 武當派, [男, 28]], [鐵摩勒, 八仙劍, 崑崙派, [男, 35]]]for l in lst: # 處理l print(l[0], l[1], l[2], l[3][0], l[3][1])

這種涉及位置的處理方式，一旦邏輯複雜起來，或則數據多了，代碼就變得難以閱讀，甚至久而久之自己再看都費勁。

我們可以換一種方式：

for name, kf, pai, (s, age) in lst: # 處理l print(name, kf, pai, s, age)

這裡利用了解構特性，方法更一目了然了。如果要操作原lst列表，則可以這樣做（藉助enumerate()）：

for idx, (name, kf, pai, (s, age)) in enumerate(lst): # 處理l if pai == 無門派: lst[idx][2] = 越女派

或者使用列表解析（List Comprehension，當然也可以藉助filter、map等函數）：

lst = [[name, kf, 越女派 if pai == 無門派 else pai, [s, age]] for name, kf, pai, (s, age) in lst]

事情感覺是一步步變好。但是不是還有繼續改進的空間呢？比如lst數據列表？可能很多人會喜歡設計一個數據類/數據集合類，舉個例子（第二則）：

class Data: def __init__(self, name, kf, pai, props): self.name = name self.kf = kf self.pai = pai self.props = propsclass DataSet: def __init__(self): self.dataSet = [] def append(self, item): self.dataSet.append(item)d1 = Data(張三丰, 太極拳, 武當派, [男, 60])ds = DataSet()ds.append(d1)ds.dataSet[0].name

但如果只是一個數據模型，而且數據生成好後只用於查詢，則大可使用collections.namedtuple函數，這是一個工廠方法，能夠生成一個tuple的增強子類：

from collections import namedtupleDM = namedtuple(DataModel, name, kf, pai, props)d1 = DM(張三丰, 太極拳, 武當派, [男, 60])ds.append(d1)ds.dataSet[0].name

這不是更方便嗎？

上面只是大概舉兩個例子，還可以繼續根據現實所需優化結構：如果需要各種複雜數據操作，則可繼續豐富Data類的方法；如果只是涉及簡單的操作，則可以考慮Map。但希望能體現出充分藉助語言特性進行代碼良好構造的重要性。

Python發展到今天，已不能簡單理解早十幾年提出的「統一一種方式」的理念了，找出最優方式而堅持並形成約定，應該是這個理念的深入含義。

現在市面上的Python書籍琳琅滿目，但如果只是裹足於常規使用，確實很容易陷入所謂「Python容易」的感覺中。但其實Python並不容易，什麼語言都不容易，要嫻熟掌握都是要不斷磨練。

這一段常看到「給語言排難易度」、「這個語言好還是那個語言好」、「誰又取代了誰」之類的話題，其實靜下心來充實自己就好了。

很多的思維，不僅僅是編程方式，還有看問題的角度，我們都需要不時提醒自己：要不斷嘗試突破舊思維，突破思維禁錮，讓自己的頭腦中始終存在著一條清晰的主軸。這樣才能把握好方向。

我是程序員2gua，現在寫Python，願意結交Python同好：我的微博，我的網站，我的知乎專欄。