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Pythonic其实是个模糊的含义，没有确定的解释。网上也没有过多关于Pythonic的说明，我个人的理解是更加Python，更符合Python的行为习惯。本文主要是说明一些Python的惯用法和小技巧，其实与上一篇《编码规范》有异曲同工之妙，都是为了增加代码可读性，但Pythonic可能还会从性能的角度进行考虑。
首先是两个不得不说的Python的特性List Comprehension和Generator Expression，非常精简的语法，很大程度上取代了冗长for循环。
1. 列表解析（List Comprehension）List Comprehension是在Python2.0版本中加进入的，是一种更高效、简洁的for结构替代品，作为新手写上几个后就对它爱不释手，惊呼太好用了。
例子：将原始列表中的所有元素进行某种操作后赋值给新的列表。
如果用for循环，代码如下：
oldlist = []
for item in oldlist:
newlist.append(func(item))
如果使用List Comprehension，代码如下：
newlist = [func(item) for item in oldlist]
我们明显看到差别，3行变一行，代码可读性增强，而且性能也提升很多，据说基本可以达到C语言的速度。
List Comprehension还支持过滤功能，在列表生成过程中套用for if字句，非常好用。示例如下：
evens = [even for even in range(10) if even % 2 == 0]
只需要一行，就将得到0到9的数字中的所有偶数，过滤掉了奇数。
2. 生成器表达式（Generator Expression）：Python2.4中引入了Generator Expression。它功能上类似于List Comprehension，这你就要问了，为什么要加入这个呢。因为Generator Expression更加高效，避免了生成整个列表，改善性能及内存占用，取而代之的是返回一个generator object，通过它迭代的返回列表中的每一个值。
而且Generator Expression的使用方法也很简单，就是将List Comprehension中的中括号[]改成小括号()，示例如下：
newlist = (func(item) for item in oldlist)
这个返回的newlist其实并不是一个list，而是前面提到的generator object，可以理解为列表的一个迭代器，类似于C++中的iter。 可以通过newlist.next()迭代（在这里类似C++里面的*iter++操作了）获得列表中的每一项。
List Comprehension和Generator Expression实在是Python中的亮点，简洁高效，一定要经常用、时时用、秒秒用。
然后是一些小技巧（大多数是很多语言都提倡的编程实践）：
1. 字符串拼接：使用’’.join进行字符串拼接，而不是a += b这种形式。因为join将保证这个过程的时间复杂度为线性的，效率更高。道理很多人都知道，但是大多数人还是喜欢用“+”，因为这个实在太简洁了。其实很多语言都提供了拼接字符串的方法或者相应的类，良好编程习惯从拼接字符串开始。
2. 异常类型：基于类的异常总是好过基于字符串的异常。我们最好构造一个基于Exception的子类。
当抛出一个异常的时候，使用”raise ValueError(‘message’)”替代”raise ValueError, ’message’”的形式。
3. None判断：判断一个实例变量是否为空的时候，应该总是用’is’或者’is not’，而不要使用相等操作符。
4. 对象类型判断：对象类型的比较应该始终用isinstance()代替直接比较类型。例如:
使用if isinstance(obj, int): 而不是 if type(obj) is type(1):
5. 字符串前后缀判断：在检查前缀或后缀时避免对字符串进行切片。用startswith()和endswith()代替，因为它们是明确的并且错误更少。例如:
使用if foo.startswith(‘bar‘): 替代 if foo[:3] == ‘bar‘:
6. 变量值交换：在其他语言中，我们经常这样交换两个变量的值。t=a; a=b; b=t;
但是在Python中，我们还有一个简单的办法，a, b = b, a，并且这种方法更快，更酷。