昨天同事在review代码的时候，给我show了另一个同事写的神一样的python代码，基本上是list comprehension加巨复杂的filter，外加正则表达式，以及一个generator函数，并且在那个generator函数上还加了一个decorator，同事其实也写了几年python了，在review的时候还是只能一边读代码，一边查语法手册。我大概看了下，貌似是为了实现一个读文件并解析的功能。
我并不太清楚里面太多的细节，只是觉得如果一件事情可以用简单的，顺序的代码完成的，那就别用一些太炫的技巧，什么回调、对象、模式都会带来一定的复杂性，提高编写、阅读和维护的成本，所以在你用牛刀的时候，保证躺在你刀下的是一头牛，而不是一只鸡，不然，成本太高。
然后，又发现其在搜索一个字符串的时候，直接用了re.search，而不是简单直观的string.find，明显反直观，和同事说了下，他说不一定，谁知道re.search做了什么优化，导致他比string.search快，问题是一个复杂的算法，再优化也很难打败一个简单的算法，string.find是一个极其简单的线性算法，况且，你re.search可以优化，string.find也可以啊，测一下就知道了：
In [16]: str = ‘use time.time to measure the time, which is the default on Unix : use time.time to measure the time, which is the default on Unix‘ In [17]: timeit str.find(‘:‘) 1000000 loops, best of 3: 388 ns per loop In [18]: timeit re.search(‘:‘, str) 100000 loops, best of 3: 2.06 us per loop
明显str.find要快将近5倍。
所以很赞同一句话，学从难处学，用从易处用
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