1. 合并嵌套的 if 条件
太多的嵌套会使代码难以理解，这在 Python 中尤为如此，因为 Python 没有括号来帮助区隔不同的嵌套级别。
阅读深度嵌套的代码容易让人烦躁，因为你必须理清哪些条件属于哪一级。因此，我们应尽可能减少嵌套，如果两个条件可以用 and 合在一起，会比嵌套更易读。
合并之前：
if a:
if b:
return c
合并后：
if a and b:
return c
2. 将重复的代码移到条件语句之外
我们应该始终寻找移除重复代码的方法。这是提升代码能力的好办法。
有时，在条件的两个分支上出现重复代码，这意味这段代码将始终执行。因此这段重复的代码可以从条件中移出，放在条件之外执行。
if sold > DISCOUNT_AMOUNT:
total = sold * DISCOUNT_PRICE
label = f'Total: {total}'
else:
total = sold * PRICE
label = f'Total: {total}'
通过将对label变量赋值移到到条件之外，我们删除了重复的代码行，并明确了条件实际控制的内容，就是计算total。
if sold > DISCOUNT_AMOUNT:
total = sold * DISCOUNT_PRICE
else:
total = sold * PRICE
label = f'Total: {total}'
3. 将内部循环中的yield替换为yield from
经常忽略的一个小窍门是 Python 的yield关键字有对应的为collections准备的yield from。因此无需使用 for 循环遍历集合。这使代码变短，并删除 for 中的额外变量。而且消除 for 循环后，yield from使程序运行效率提高约 15%。
重构前：
def get_content(entry):
for block in entry.get_blocks():
yield block
重构后：
def get_content(entry):
yield from entry.get_blocks()
4. 使用 any（） 而不是用于循环
常见的模式是，我们需要查找是否集合中的一个或多个项符合某些条件。这可以通过 for 循环完成，例如：
found = False
for thing in things:
if thing == other_thing:
found = True
break
更简洁的方法，是使用 Python 的 any() 和 all()内置函数，来清楚地显示代码的意图。
found = any(thing == other_thing for thing in things)
当至少有一个元素计算为 True 时，all() 将返回 True，只有当所有元素都计算为 True 时，all() 将返回 True。
如果对 any() 的调用找到一个值值为 True 的元素，它可以立即返回。
5. 用[]替换list()
创建列表的最简洁和 Pythonic 的方法是使用 []。
x = []
x = ['first', 'second']
这样做有额外的优点：是一个很好的改进程序性能的方法。
以下是更改之前和之后的时间对比：
$ python3 -m timeit "x = list()"
5000000 loops, best of 5: 63.3 nsec per loop
$ python3 -m timeit "x = []"
20000000 loops, best of 5: 15.8 nsec per loop
同样的原因和性能表现，使用{}替代dict()。
6. 将重复执行的语句移出for/while循环
将“不变的”语句从循环中移出。如果某条语句只是设置了一些变量供循环使用，则不需要在循环中。循环本身就是复杂的，因此在编写循环时，应牢记，使其更短、更容易理解。
在此示例中，city变量在循环中赋值，但它只读取且不更改。
for building in buildings:
city = 'London'
addresses.append(building.street_address, city)
因此，将其移出是安全的，这更清楚地说明，相同的city值将应用于每个building变量。
city = 'London'
for building in buildings:
addresses.append(building.street_address, city)
这也是提高了程序性能 ，因为如果循环中的任何语句将在每次循环运行时执行。在这些多次执行上花费的时间属于浪费，因为它只需要执行一次。如果语句涉及对数据库的调用或其他耗时的任务，则这种节省可能非常重要。