分享介紹Python的9個實用技巧

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本文會介紹一些Python大神用的賊溜的技巧，讓一探究竟吧！歡迎收藏學習，喜歡點贊支持，歡迎暢聊。

整理字符串輸入

整理用戶輸入的問題在編程過程中很常見。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」都被替換掉瞭幾個空格，「r」都被替換掉瞭。這隻是個很簡單的例子，我們可以更進一步，使用「 unicodedata”程序包生成大型重映射表，並使用其中的“combining()”進行生成和映射

迭代器（切片）

如果對返回一個對象進行簡單的操作，會提示生成對象下的“TypeError”，但是我們可以用一個對象的方案來解決問題：

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」創建一個「islice」，該對象是一個迭代器，可以產生我們想要的項。但需要註意的是，該操作要使用對象以及對象的所有生成器項，「 islice」對象中的所有項。

跳過可對對象的開頭

有時你要處理一些不需要的行（如註釋）開頭的文件。「itertools」再次提供瞭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("//"), string_from_file.split("  
")):  
    print(line)

這段代碼隻打印初始註釋部分之後的內容。如果我們隻想舍棄可迭代對象的開頭部分（本示例中為開頭的註釋行），而又不知道要這部分有多長時，這種方法就很有用瞭。

隻包含關鍵字參數的函數 (kwargs)

當我們使用下面的函數時，創建僅僅需要關鍵字參數作為輸入的函數來提供更清晰的函數定義，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，在關鍵字參數之前加上一個「」就可以解決這個問題。如果我們將某些參數放在「」參數之前，它們顯然是位置參數。

創建支持「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，但是我們可以實現自己上下文表達式嗎？是的，我們可以使用「enter」和「exit」來實現上下文管理協議:

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 裝飾器實現瞭內容管理協議。在進入 with 塊時 tag 函數的第一部分（在 yield 之前的部分）就已經執行瞭，然後 with 塊才被執行，最後執行 tag 函數的其餘部分。

用「slots」節省內存

如果你曾經編寫過一個創建瞭某種類的大量實例的程序，那麼你可能已經註意到，你的程序突然需要大量的內存。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，但內存使用效率卻不是很高。通常情況下，這並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

當我們定義瞭「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組，這大大減少瞭每個實例所需的內存。使用「slots」也有一些缺點：我們不能聲明任何新的屬性，我們隻能使用「slots」上現有的屬性。而且，帶有「slots」的類不能使用多重繼承。

限制「CPU」和內存使用量

如果不是想優化程序對內存或 CPU 的使用率，而是想直接將其限制為某個確定的數字，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，然後使用通過參數指定的秒數和先前檢索到的硬限制來進行設置。最後，如果 CPU 的運行時間超過瞭限制，我們將發出系統退出的信號。在內存使用方面，我們再次檢索軟限制和硬限制，並使用帶「size」參數的「setrlimit」和先前檢索到的硬限制來設置它。

控制可以/不可以導入什麼

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 中隻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（除非我們使用瞭「all」）：

def foo():  
    pass  
def bar():  
    pass  
__all__ = ["bar"]

在上面這段代碼中，我們知道隻有「bar」函數被導出瞭。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」。

實現比較運算符的簡單方法

為一個類實現所有的比較相似（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 < 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))

這裡的工作原理究竟是怎樣的呢？我們用「total_ordering」裝飾器簡化實現對類實例排序的過程。我們隻需要定義「LT」和「當量」就可以瞭，它們是實現其餘操作所需要的最小的集合（這裡也表現瞭裝飾器的作用——為我們操作空白）。

結語

並非本文中所有相關的功能在日常使用的 Python 編程中都是特定的或有用的，但某些功能可能不會時派上用場，而且它們也可能很簡單一些就很冗長且令人厭煩的任務。還需指出的是，所有這些功能都是 Python 標準庫的一部分。功能時，請先看 Python 標準庫，如果你不能找到想要的功能，可能隻是因為你還沒有努力尋找（如果真的沒有，那肯定也存在於一些可用庫中）。

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