20個Python使用小技巧,建議收藏!

來源丨知乎-張皓

1. 易混淆操作

本節(jié)對一些 Python 易混淆的操作進(jìn)行對比。

1.1 有放回隨機(jī)采樣和無放回隨機(jī)采樣

import random
random.choices(seq, k=1)  # 長度為k的list，有放回采樣
random.sample(seq, k)     # 長度為k的list，無放回采樣

1.2 lambda 函數(shù)的參數(shù)

func = lambda y: x + y          # x的值在函數(shù)運(yùn)行時被綁定
func = lambda y, x=x: x + y     # x的值在函數(shù)定義時被綁定

1.3 copy 和 deepcopy

import copy
y = copy.copy(x)      # 只復(fù)制最頂層
y = copy.deepcopy(x)  # 復(fù)制所有嵌套部分

復(fù)制和變量別名結(jié)合在一起時，容易混淆：

a = [1, 2, [3, 4]]

# Alias.
b_alias = a  
assert b_alias == a and b_alias is a

# Shallow copy.
b_shallow_copy = a[:]  
assert b_shallow_copy == a and b_shallow_copy is not a and b_shallow_copy[2] is a[2]

# Deep copy.
import copy
b_deep_copy = copy.deepcopy(a)  
assert b_deep_copy == a and b_deep_copy is not a and b_deep_copy[2] is not a[2]

對別名的修改會影響原變量，（淺）復(fù)制中的元素是原列表中元素的別名，而深層復(fù)制是遞歸的進(jìn)行復(fù)制，對深層復(fù)制的修改不影響原變量。

1.4 == 和 is

x == y  # 兩引用對象是否有相同值
x is y  # 兩引用是否指向同一對象

1.5 判斷類型

type(a) == int      # 忽略面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)中的多態(tài)特征
isinstance(a, int)  # 考慮了面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)中的多態(tài)特征

1.6 字符串搜索

str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...)     # 如果找不到返回-1
str.index(sub, start=None, end=None); str.rindex(...)   # 如果找不到拋出ValueError異常

1.7 List 后向索引

這個只是習(xí)慣問題，前向索引時下標(biāo)從0開始，如果反向索引也想從0開始可以使用~。

print(a[-1], a[-2], a[-3])
print(a[~0], a[~1], a[~2])

2. 常用工具

2.1 讀寫 CSV 文件

import csv
# 無header的讀寫
with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:  # newline=''讓Python不將換行統(tǒng)一處理
    for row in csv.reader(f):
        print(row[0], row[1])  # CSV讀到的數(shù)據(jù)都是str類型
with open(name, mode='wt') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(['symbol', 'change'])

# 有header的讀寫
with open(name, mode='rt', newline='') as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        print(row['symbol'], row['change'])
with open(name, mode='wt') as f:
    header = ['symbol', 'change']
    f_csv = csv.DictWriter(f, header)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerow({'symbol': xx, 'change': xx})

注意，當(dāng) CSV 文件過大時會報(bào)錯：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通過修改上限解決

import sys
csv.field_size_limit(sys.maxsize)

csv 還可以讀以 \t 分割的數(shù)據(jù)

f = csv.reader(f, delimiter='\t')

2.2 迭代器工具

itertools 中定義了很多迭代器工具，例如子序列工具：

import itertools
itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)
# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, F

itertools.filterfalse(predicate, iterable)         # 過濾掉predicate為False的元素
# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6

itertools.takewhile(predicate, iterable)           # 當(dāng)predicate為False時停止迭代
# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4

itertools.dropwhile(predicate, iterable)           # 當(dāng)predicate為False時開始迭代
# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1

itertools.compress(iterable, selectors)            # 根據(jù)selectors每個元素是True或False進(jìn)行選擇
# compress('ABCDEF', [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F

序列排序：

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

itertools.groupby(iterable, key=None)              # 按值分組，iterable需要先被排序
# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)

itertools.permutations(iterable, r=None)           # 排列，返回值是Tuple
# permutations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC

itertools.combinations(iterable, r=None)           # 組合，返回值是Tuple
itertools.combinations_with_replacement(...)
# combinations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD

多個序列合并：

itertools.chain(*iterables)                        # 多個序列直接拼接
# chain('ABC', 'DEF') -> A, B, C, D, E, F

import heapq
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)   # 多個序列按順序拼接
# merge('ABF', 'CDE') -> A, B, C, D, E, F

zip(*iterables)                                    # 當(dāng)最短的序列耗盡時停止，結(jié)果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)  # 當(dāng)最長的序列耗盡時停止，結(jié)果只能被消耗一次

2.3 計(jì)數(shù)器

計(jì)數(shù)器可以統(tǒng)計(jì)一個可迭代對象中每個元素出現(xiàn)的次數(shù)。

import collections
# 創(chuàng)建
collections.Counter(iterable)

# 頻次
collections.Counter[key]                 # key出現(xiàn)頻次
# 返回n個出現(xiàn)頻次最高的元素和其對應(yīng)出現(xiàn)頻次，如果n為None，返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)

# 插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
counter1 + counter2; counter1 - counter2  # counter加減

# 檢查兩個字符串的組成元素是否相同
collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)

2.4 帶默認(rèn)值的 Dict

當(dāng)訪問不存在的 Key 時，defaultdict 會將其設(shè)置為某個默認(rèn)值。

import collections
collections.defaultdict(type)  # 當(dāng)?shù)谝淮卧L問dict[key]時，會無參數(shù)調(diào)用type，給dict[key]提供一個初始值

2.5 有序 Dict

import collections
collections.OrderedDict(items=None)  # 迭代時保留原始插入順序

3. 高性能編程和調(diào)試

3.1 輸出錯誤和警告信息

向標(biāo)準(zhǔn)錯誤輸出信息

import sys
sys.stderr.write('')

輸出警告信息

import warnings
warnings.warn(message, category=UserWarning)  
# category的取值有DeprecationWarning, SyntaxWarning, RuntimeWarning, ResourceWarning, FutureWarning

控制警告消息的輸出

$ python -W all     # 輸出所有警告，等同于設(shè)置warnings.simplefilter('always')
$ python -W ignore  # 忽略所有警告，等同于設(shè)置warnings.simplefilter('ignore')
$ python -W error   # 將所有警告轉(zhuǎn)換為異常，等同于設(shè)置warnings.simplefilter('error')

3.2 代碼中測試

有時為了調(diào)試，我們想在代碼中加一些代碼，通常是一些 print 語句，可以寫為：

# 在代碼中的debug部分
if __debug__:
    pass

一旦調(diào)試結(jié)束，通過在命令行執(zhí)行 -O 選項(xiàng)，會忽略這部分代碼：

$ python -0 main.py

3.3 代碼風(fēng)格檢查

使用 pylint 可以進(jìn)行不少的代碼風(fēng)格和語法檢查，能在運(yùn)行之前發(fā)現(xiàn)一些錯誤

pylint main.py

3.4 代碼耗時

耗時測試

$ python -m cProfile main.py

測試某代碼塊耗時

# 代碼塊耗時定義
from contextlib import contextmanager
from time import perf_counter

@contextmanager
def timeblock(label):
    tic = perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        toc = perf_counter()
        print('%s : %s' % (label, toc - tic))

# 代碼塊耗時測試
with timeblock('counting'):
    pass

代碼耗時優(yōu)化的一些原則

• 專注于優(yōu)化產(chǎn)生性能瓶頸的地方，而不是全部代碼。
• 避免使用全局變量。局部變量的查找比全局變量更快，將全局變量的代碼定義在函數(shù)中運(yùn)行通常會快 15%-30%。
• 避免使用.訪問屬性。使用 from module import name 會更快，將頻繁訪問的類的成員變量 self.member 放入到一個局部變量中。
• 盡量使用內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。str, list, set, dict 等使用 C 實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行起來很快。
• 避免創(chuàng)建沒有必要的中間變量，和 copy.deepcopy()。
• 字符串拼接，例如 a + ':' + b + ':' + c 會創(chuàng)造大量無用的中間變量，':',join([a, b, c]) 效率會高不少。另外需要考慮字符串拼接是否必要，例如 print(':'.join([a, b, c])) 效率比 print(a, b, c, sep=':') 低。

4. Python 其他技巧

4.1 argmin 和 argmax

items = [2, 1, 3, 4]
argmin = min(range(len(items)), key=items.__getitem__)

argmax同理。

4.2 轉(zhuǎn)置二維列表

A = [['a11', 'a12'], ['a21', 'a22'], ['a31', 'a32']]
A_transpose = list(zip(*A))  # list of tuple
A_transpose = list(list(col) for col in zip(*A))  # list of list

4.3 一維列表展開為二維列表

A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Preferred.
list(zip(*[iter(A)] * 2))