提高?Python?開發(fā)效率的3個小工具
本文將介紹的三個小工具如下:
- 在
Sublime Text
中支持Python
運(yùn)行; - 在Mac電腦的iTerm2中支持查看圖片;
Python
的typing模塊介紹。
詳細(xì)內(nèi)容介紹如下。
在Sublime Text中支持Python運(yùn)行
在平時工作中,我們通常用PyCharm
開發(fā)Python工程,也可以用Vim編輯和查看Python腳本。但是,如果我們僅僅想創(chuàng)造一個單獨(dú)的腳本來實(shí)現(xiàn)某些功能,那么用PyCharm會顯得大題小做,用Vim又不方便編輯。這時候,我們可以借助文本編輯器,比如Sublime Text,來實(shí)現(xiàn)Python腳本的編輯和運(yùn)行。
Sublime Text是Mac系統(tǒng)支持的文本編輯器,Notepad++不支持Mac系統(tǒng)。
如果我們想在Sublime Text中支持Python運(yùn)行,需要做一些設(shè)置。
打開Sublime Text的Tools,選擇Build System中的New Build System…,會出現(xiàn)腳本,我們修改其中的內(nèi)容如下:
{ ? ? "cmd": ["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"], }
其中cmd中對應(yīng)的列表的第一項(xiàng)為Python的安裝路徑。編輯完后,在默認(rèn)位置保存文件,比如剛才的文件名為Python3.7.sublime-build
。
這時候我們再去看Tools中,已經(jīng)出現(xiàn)了剛才編輯的Python3.7的環(huán)境,選擇該項(xiàng),我們就可以在Sublime Text
中運(yùn)行Python腳本了。
我們示例的Python腳本為test.py,代碼如下:
import numpy as np matrix = np.array([[0, 1, 2], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2, 4, 5] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]) print(matrix[1, 2]) print("Hello world from Sublime Text.")
點(diǎn)擊Tools
中的Build或者Ctrl+B運(yùn)行程序,結(jié)果如下:
//img.jbzj.com/file_images/article/202201/20221269085023324.png?202202694039
同樣,在Windows
系統(tǒng)中也可以這樣設(shè)置,方便又使用。
至于Notepad++
是否有相似的功能,還有待研究。
在Mac系統(tǒng)的iTerm2中支持查看圖片
iTerm2是Mac系統(tǒng)很好用的終端工具,本文不過多介紹iTerm2,而是介紹如何直接在iTerm2中查看圖片,這樣可以方便我們在終端直接查看圖片。
我們使用的工具為imgcat
。
在iTerm2中新建shell腳本imgcat.sh,里面的內(nèi)容可以參考網(wǎng)址:https://www.iterm2.com/utilities/imgcat,編輯完文件后保存,并用chmod u+x imgcat.sh賦予執(zhí)行權(quán)限。
這樣就可以直接查看圖片了。什么,這么簡單?對,就是這么簡單!
在筆者電腦上的效果如下:
Python中的typing模塊介紹
typing模塊是Python中提供類型支持的模塊,它的主要作用為:
類型檢查,防止運(yùn)行時出現(xiàn)參數(shù)和返回值類型不符合。
作為開發(fā)文檔附加說明,方便使用者調(diào)用時傳入和返回參數(shù)類型。
該模塊加入后并不會影響程序的運(yùn)行,不會報(bào)正式的錯誤,只有提醒。
簡單來說,使用typing模塊我們可以對參數(shù)的類型做注釋并檢查,它不會影響程序運(yùn)行,而這是提醒??偹苤?,在Python中調(diào)用函數(shù)或變量時,不需要對參數(shù)或變量進(jìn)行類型說明,這樣雖然方便程序編寫,但不利于程序閱讀,有了typing模塊,可以增加程序的可閱讀性,同時也能提升代碼的可維護(hù)性和健壯性。
舉個簡單的例子,我們實(shí)現(xiàn)一個函數(shù)digits_sum
,輸入?yún)?shù)為字符串,比如”352″,輸出該數(shù)字上的各個數(shù)位上的數(shù)字之和,比如10。有了typing模塊,我們的代碼如類似如下:
from typing import * # 創(chuàng)建函數(shù) def digits_sum(num:str) -> int: ? ? digits_arr = map(lambda x: int(x), num) ? ? return sum(digits_arr) # 測試 num = "352" result = digits_sum(num=num) print(result)
輸出結(jié)果為10。對上面的程序做點(diǎn)說明,其中第一句中的from typing import *
可以不必寫,因?yàn)閟tr,int都是Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型。函數(shù)聲明為def digits_sum(num:str) -> int
,括號內(nèi)的num類型為str,箭頭后的int表示函數(shù)的輸出結(jié)果數(shù)據(jù)類型為int。
我們再給出一個例子。函數(shù)dict_multipy
,輸入為字典,如果key值對應(yīng)的value的數(shù)據(jù)類型為float或者int型,則乘以2,否則跳過,那么輸出也為字典。程序如下:
from typing import Dict, Any # 創(chuàng)建函數(shù) def dict_multipy(d: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float or int]: ? ? new_dict = {} ? ? for k, v in d.items(): ? ? ? ? if isinstance(v, (float, int)): ? ? ? ? ? ? new_dict[k] = v * 2 ? ? return new_dict # 測試 d = {"no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"} new_d = dict_multipy(d=d) print(new_d) Python
輸出結(jié)果為{‘age’: 24, ‘work_year’: 6}
。在函數(shù)聲明中,d為字典,其key值為str,val為任意類型(Any),輸出為字典,key值為str,val值為float或者int。
當(dāng)然,我們還可以在typing創(chuàng)建別名或者新的數(shù)據(jù)類型,以下就是一個例子。更多的使用方法可以參考typing模塊的官方網(wǎng)址:https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html。
from typing import List # 取List[float]別名為Vector Vector = List[float] def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector: ? ? return [scalar * num for num in vector] new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
到此這篇關(guān)于提高 Python 開發(fā)效率的3個小工具的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Python 開發(fā)3個小工具內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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