Python大神用的賊溜，9個實用技巧分享給你
原文 /?http://suo.im/68XdMZ
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式模塊「Regex」完成這項工作。但是如果問題很復雜，可能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，我們可以更進一步，使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表，并使用其中的「combining()」進行生成和映射
迭代器切片（Slice）
如果對迭代器進行切片操作，會返回一個「TypeError」，提示生成器對象沒有下標，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)??#???
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。但需要注意的是，該操作要使用切片之前的所有生成器項，以及「islice」對象中的所有項。
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("??
")):??
????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。
只包含關鍵字參數(shù)的函數(shù) (kwargs)
當我們使用下面的函數(shù)時，創(chuàng)建僅僅需要關鍵字參數(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，但是我們可以實現(xiàn)自己上下文表達式嗎？是的，我們可以使用「enter」和「exit」來實現(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"")??
with?tag("h1"):??
????print("This?is?Title.")?
上面這段代碼使用 contextmanager 的 manager 裝飾器實現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進入 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。那是因為 Python 使用字典來表示類實例的屬性，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，這并不是一個嚴重的問題。但是，如果你的程序因此受到嚴重的影響，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例所需的內(nèi)存。使用「slots」也有一些缺點：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，同時包含設置最大 CPU 運行時間和最大內(nèi)存使用限制的選項。在限制 CPU 的運行時間時，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行設置。最后，如果 CPU 的運行時間超過了限制，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置它。
控制可以/不可以導入什么
有些語言有非常明顯的機制來導出成員（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出。然而，在 Python 中，所有成員都會被導出（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)被導出了。同樣，我們可以讓「all」為空，這樣就不會導出任何東西，當從這個模塊導入的時候，會造成「AttributeError」。
實現(xiàn)比較運算符的簡單方法
為一個類實現(xiàn)所有的比較運算符（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?????def?__eq__(self,?other):??
????????return?self.value?==?other.value??
print(Number(20)?>?Number(3))??
print(Number(1)?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」裝飾器簡化實現(xiàn)對類實例排序的過程。我們只需要定義「lt」和「eq」就可以了，它們是實現(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。還需指出的是，所有這些功能都是 Python 標準庫的一部分。
而在我看來，其中一些功能似乎并不像標準庫中包含的標準內(nèi)容，所以當你使用 Python 實現(xiàn)本文提到的某些功能時，請先參閱 Python 的標準庫，如果你不能找到想要的功能，可能只是因為你還沒有盡力查找（如果真的沒有，那它肯定也存在于一些第三方庫）。
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