介紹 Python 炫酷功能（例如，變量解包，偏函數(shù)，枚舉可迭代對象等）的文章層出不窮。但是還有很多 Python 的編程小技巧鮮被提及。因此，本文會試著介紹一些其它文章沒有提到的小技巧，這些小技巧也是我平時會用到的的。讓我們一探究竟吧！

整理字符串輸入

整理用戶輸入的問題在編程過程中極為常見。通常情況下，將字符轉(zhuǎn)換為小寫或大寫就夠了，有時你可以使用正則表達(dá)式模塊「Regex」完成這項(xiàng)工作。但是如果問題很復(fù)雜，可能有更好的方法來解決：

user_input?=?"This\nstring?has\tsome?whitespaces...\r\n"
character_map?=?{
????ord('\n')?:?'?',
????ord('\t')?:?'?',
????ord('\r')?:?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」都被替換成了單個空格，「\ r」都被刪掉了。這只是個很簡單的例子，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，我們可以

迭代器切片（Slice）

如果對迭代器進(jìn)行切片操作，會返回一個「TypeError」，提示生成器對象沒有下標(biāo)，但是我們可以用一個簡單的方案來解決這個問題：

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「islice」對象，該對象是一個迭代器，可以產(chǎn)生我們想要的項(xiàng)。但需要注意的是，該操作要使用切片之前的所有生成器項(xiàng)，以及「islice」對象中的所有項(xiàng)。

跳過可迭代對象的開頭

有時你要處理一些以不需要的行（如注釋）開頭的文件?！竔tertools」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("\n")):
????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，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，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「*」就可以解決這個問題。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 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，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確定的數(shù)字，Python 也有一個對應(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，同時包含設(shè)置最大 CPU 運(yùn)行時間和最大內(nèi)存使用限制的選項(xiàng)。在限制 CPU 的運(yùn)行時間時，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，這樣就不會導(dǎo)出任何東西，當(dāng)從這個模塊導(dǎo)入的時候，會造成「AttributeError」。

實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符的簡單方法

為一個類實(shí)現(xiàn)所有的比較運(yùn)算符（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？這種時候，「functools.total_ordering」就是一個很好的幫手：

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「__eq__」就可以了，它們是實(shí)現(xiàn)其余操作所需要的最小的操作集合（這里也體現(xiàn)了裝飾器的作用——為我們填補(bǔ)空白）。

結(jié)語

并非本文中所有提到的功能在日常的 Python 編程中都是必需或有用的，但是其中某些功能可能會不時派上用場，而且它們也可能簡化一些原本就很冗長且令人煩惱的任務(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。而在我看來，其中一些功能似乎并不像標(biāo)準(zhǔn)庫中包含的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，所以當(dāng)你使用 Python 實(shí)現(xiàn)本文提到的某些功能時，請先參閱 Python 的標(biāo)準(zhǔn)庫，如果你不能找到想要的功能，可能只是因?yàn)槟氵€沒有盡力查找（如果真的沒有，那它肯定也存在于一些第三方庫）。

到此這篇關(guān)于8個Python編程進(jìn)階常用技巧分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python編程技巧內(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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