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          編程大神進(jìn)階之路:Python技巧8個(gè)小貼士

          共 4362字,需瀏覽 9分鐘

           ·

          2021-01-13 00:55

          ↑?關(guān)注 + 星標(biāo)?,每天學(xué)Python新技能

          后臺(tái)回復(fù)【大禮包】送你Python自學(xué)大禮包


          編輯:技術(shù)君?| 來源:機(jī)器之心

          正文

          介紹 Python 炫酷功能(例如,變量解包,偏函數(shù),枚舉可迭代對(duì)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(huì)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(shí)會(huì)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(shí)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(gè)空格,「\ r」都被刪掉了。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,我們可以


          迭代器切片(Slice)


          如果對(duì)迭代器進(jìn)行切片操作,會(huì)返回一個(gè)「TypeError」,提示生成器對(duì)象沒有下標(biāo),但是我們可以用一個(gè)簡單的方案來解決這個(gè)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」對(duì)象,該對(duì)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,該操作要使用切片之前的所有生成器項(xiàng),以及「islice」對(duì)象中的所有項(xiàng)。


          跳過可迭代對(duì)象的開頭


          有時(shí)你要處理一些以不需要的行(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("\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(duì)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(duì)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:

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          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(duì)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(hào)。在內(nèi)存使用方面,我們?cè)俅螜z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(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?
          ????def?__eq__(self,?other):
          ????????return?self.value?==?other.value

          print(Number(20)?>?Number(3))
          print(Number(1)?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(duì)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(huì)不時(shí)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(shí),請(qǐng)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)。


          原文鏈接:https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fpython-tips-and-trick-you-havent-already-seen-37825547544f



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