分享介紹Python的9個(gè)實(shí)用技巧
本文會(huì)介紹一些Python大神用的賊溜的技巧,讓一探究竟吧!歡迎收藏學(xué)習(xí),喜歡點(diǎn)贊支持,歡迎暢聊。
整理字符串輸入
整理用戶輸入的問題在編程過程中很常見。有更好的方法來解決:
user_input = "This string has some whitespaces... " character_map = { ord( ) : , ord( ) : , ord( ) : None } user_input.translate(character_map) # This string has some whitespaces...
在本例中,你可以看到空格符「n」和「t」都被替換掉了幾個(gè)空格,「r」都被替換掉了。這只是個(gè)很簡單的例子,我們可以更進(jìn)一步,使用「 unicodedata”程序包生成大型重映射表,并使用其中的“combining()”進(jìn)行生成和映射
迭代器(切片)
如果對返回一個(gè)對象進(jìn)行簡單的操作,會(huì)提示生成對象下的“TypeError”,但是我們可以用一個(gè)對象的方案來解決問題:
import itertools s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138> for val in s: ...
我們可以使用「itertools.islice」創(chuàng)建一個(gè)「islice」,該對象是一個(gè)迭代器,可以產(chǎn)生我們想要的項(xiàng)。但需要注意的是,該操作要使用對象以及對象的所有生成器項(xiàng),「 islice」對象中的所有項(xiàng)。
跳過可對對象的開頭
有時(shí)你要處理一些不需要的行(如注釋)開頭的文件。「itertools」再次提供了一種簡單的解決方案:
string_from_file = """ // Author: ... // License: ... // // Date: ... Actual content... """ import itertools for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("http://"), string_from_file.split(" ")): print(line)
這段代碼只打印初始注釋部分之后的內(nèi)容。如果我們只想舍棄可迭代對象的開頭部分(本示例中為開頭的注釋行),而又不知道要這部分有多長時(shí),這種方法就很有用了。
只包含關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù) (kwargs)
當(dāng)我們使用下面的函數(shù)時(shí),創(chuàng)建僅僅需要關(guān)鍵字參數(shù)作為輸入的函數(shù)來提供更清晰的函數(shù)定義,會(huì)很有幫助:
def test(*, a, b): pass test("value for a", "value for b") # TypeError: test() takes 0 positional arguments... test(a="value", b="value 2") # Works...
如你所見,在關(guān)鍵字參數(shù)之前加上一個(gè)「」就可以解決這個(gè)問題。如果我們將某些參數(shù)放在「」參數(shù)之前,它們顯然是位置參數(shù)。
創(chuàng)建支持「with」語句的對象
舉例而言,我們都知道如何使用「with」語句打開文件或獲取鎖,但是我們可以實(shí)現(xiàn)自己上下文表達(dá)式嗎?是的,我們可以使用「enter」和「exit」來實(shí)現(xiàn)上下文管理協(xié)議:
class Connection: def __init__(self): ... def __enter__(self): # Initialize connection... def __exit__(self, type, value, traceback): # Close connection... with Connection() as c: # __enter__() executes ... # conn.__exit__() executes
這是在 Python 中最常見的實(shí)現(xiàn)上下文管理的方法,但是還有更簡單的方法:
from contextlib import contextmanager @contextmanager def tag(name): print(f"<{name}>") yield print(f"</{name}>") with tag("h1"): print("This is Title.")
上面這段代碼使用 contextmanager 的 manager 裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進(jìn)入 with 塊時(shí) tag 函數(shù)的第一部分(在 yield 之前的部分)就已經(jīng)執(zhí)行了,然后 with 塊才被執(zhí)行,最后執(zhí)行 tag 函數(shù)的其余部分。
用「slots」節(jié)省內(nèi)存
如果你曾經(jīng)編寫過一個(gè)創(chuàng)建了某種類的大量實(shí)例的程序,那么你可能已經(jīng)注意到,你的程序突然需要大量的內(nèi)存。那是因?yàn)?Python 使用字典來表示類實(shí)例的屬性,這使其速度很快,但內(nèi)存使用效率卻不是很高。通常情況下,這并不是一個(gè)嚴(yán)重的問題。但是,如果你的程序因此受到嚴(yán)重的影響,不妨試一下「slots」:
class Person: __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"] def __init__(self, first_name, last_name, phone): self.first_name = first_name self.last_name = last_name self.phone = phone
當(dāng)我們定義了「slots」屬性時(shí),Python 沒有使用字典來表示屬性,而是使用小的固定大小的數(shù)組,這大大減少了每個(gè)實(shí)例所需的內(nèi)存。使用「slots」也有一些缺點(diǎn):我們不能聲明任何新的屬性,我們只能使用「slots」上現(xiàn)有的屬性。而且,帶有「slots」的類不能使用多重繼承。
限制「CPU」和內(nèi)存使用量
如果不是想優(yōu)化程序?qū)?nèi)存或 CPU 的使用率,而是想直接將其限制為某個(gè)確定的數(shù)字,Python 也有一個(gè)對應(yīng)的庫可以做到:
import signal import resource import os # To Limit CPU time def time_exceeded(signo, frame): print("CPU exceeded...") raise SystemExit(1) def set_max_runtime(seconds): # Install the signal handler and set a resource limit soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard)) signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded) # To limit memory usage def set_max_memory(size): soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))
我們可以看到,在上面的代碼片段中,同時(shí)包含設(shè)置最大 CPU 運(yùn)行時(shí)間和最大內(nèi)存使用限制的選項(xiàng)。在限制 CPU 的運(yùn)行時(shí)間時(shí),我們首先獲得該特定資源(RLIMIT_CPU)的軟限制和硬限制,然后使用通過參數(shù)指定的秒數(shù)和先前檢索到的硬限制來進(jìn)行設(shè)置。最后,如果 CPU 的運(yùn)行時(shí)間超過了限制,我們將發(fā)出系統(tǒng)退出的信號。在內(nèi)存使用方面,我們再次檢索軟限制和硬限制,并使用帶「size」參數(shù)的「setrlimit」和先前檢索到的硬限制來設(shè)置它。
控制可以/不可以導(dǎo)入什么
有些語言有非常明顯的機(jī)制來導(dǎo)出成員(變量、方法、接口),例如在 Golang 中只有以大寫字母開頭的成員被導(dǎo)出。然而,在 Python 中,所有成員都會(huì)被導(dǎo)出(除非我們使用了「all」):
def foo(): pass def bar(): pass __all__ = ["bar"]
在上面這段代碼中,我們知道只有「bar」函數(shù)被導(dǎo)出了。同樣,我們可以讓「all」為空,這樣就不會(huì)導(dǎo)出任何東西,當(dāng)從這個(gè)模塊導(dǎo)入的時(shí)候,會(huì)造成「AttributeError」。
實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符的簡單方法
為一個(gè)類實(shí)現(xiàn)所有的比較相似(如 lt , le , gt , ge)是很繁瑣的。有更簡單的方法可以做到這一點(diǎn)嗎?這種時(shí)候,「functools.total_ordering」就是一個(gè)很好的幫手:
from functools import total_ordering @total_ordering class Number: def __init__(self, value): self.value = value def __lt__(self, other): return self.value < other.value def __eq__(self, other): return self.value == other.value print(Number(20) > Number(3)) print(Number(1) < Number(5)) print(Number(15) >= Number(15)) print(Number(10) <= Number(2))
這里的工作原理究竟是怎樣的呢?我們用「total_ordering」裝飾器簡化實(shí)現(xiàn)對類實(shí)例排序的過程。我們只需要定義「LT」和「當(dāng)量」就可以了,它們是實(shí)現(xiàn)其余操作所需要的最小的集合(這里也表現(xiàn)了裝飾器的作用——為我們操作空白)。
結(jié)語
并非本文中所有相關(guān)的功能在日常使用的 Python 編程中都是特定的或有用的,但某些功能可能不會(huì)時(shí)派上用場,而且它們也可能很簡單一些就很冗長且令人厭煩的任務(wù)。還需指出的是,所有這些功能都是 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分。功能時(shí),請先看 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫,如果你不能找到想要的功能,可能只是因?yàn)槟氵€沒有努力尋找(如果真的沒有,那肯定也存在于一些可用庫中)。
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