提高 Python 開發效率的3個小工具

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3 個提高 Python 開發效率的小工具插圖

本文將介紹的三個小工具如下：

  • 在Sublime Text中支持Python運行；
  • 在Mac電腦的iTerm2中支持查看圖片；
  • Python的typing模塊介紹。

詳細內容介紹如下。

在Sublime Text中支持Python運行

在平時工作中，我們通常用PyCharm開發Python工程，也可以用Vim編輯和查看Python腳本。但是，如果我們僅僅想創造一個單獨的腳本來實現某些功能，那麼用PyCharm會顯得大題小做，用Vim又不方便編輯。這時候，我們可以借助文本編輯器，比如Sublime Text，來實現Python腳本的編輯和運行。

Sublime Text是Mac系統支持的文本編輯器，Notepad++不支持Mac系統。

如果我們想在Sublime Text中支持Python運行，需要做一些設置。

打開Sublime Text的Tools，選擇Build System中的New Build System…，會出現腳本，我們修改其中的內容如下：

{
    "cmd": ["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"],
}

其中cmd中對應的列表的第一項為Python的安裝路徑。編輯完後，在默認位置保存文件，比如剛才的文件名為Python3.7.sublime-build。

這時候我們再去看Tools中，已經出現瞭剛才編輯的Python3.7的環境，選擇該項，我們就可以在Sublime Text中運行Python腳本瞭。

3 個提高 Python 開發效率的小工具插圖(1)

我們示例的Python腳本為test.py,代碼如下：

import numpy as np

matrix = np.array([[0, 1, 2],
                   [2, 4, 5]
                   ])

print(matrix[1, 2])

print("Hello world from Sublime Text.")

點擊Tools中的Build或者Ctrl+B運行程序，結果如下：

3 個提高 Python 開發效率的小工具插圖(2)

同樣，在Windows系統中也可以這樣設置，方便又使用。

至於Notepad++是否有相似的功能，還有待研究。  

在Mac系統的iTerm2中支持查看圖片

iTerm2是Mac系統很好用的終端工具，本文不過多介紹iTerm2，而是介紹如何直接在iTerm2中查看圖片，這樣可以方便我們在終端直接查看圖片。

我們使用的工具為imgcat。

在iTerm2中新建shell腳本imgcat.sh，裡面的內容可以參考網址：https://www.iterm2.com/utilities/imgcat，編輯完文件後保存，並用chmod u+x imgcat.sh賦予執行權限。

這樣就可以直接查看圖片瞭。什麼，這麼簡單？對，就是這麼簡單！

在筆者電腦上的效果如下：

3 個提高 Python 開發效率的小工具插圖(3)

Python中的typing模塊介紹

typing模塊是Python中提供類型支持的模塊，它的主要作用為：

類型檢查，防止運行時出現參數和返回值類型不符合。

作為開發文檔附加說明，方便使用者調用時傳入和返回參數類型。

該模塊加入後並不會影響程序的運行，不會報正式的錯誤，隻有提醒。

簡單來說，使用typing模塊我們可以對參數的類型做註釋並檢查，它不會影響程序運行，而這是提醒。總所周知，在Python中調用函數或變量時，不需要對參數或變量進行類型說明，這樣雖然方便程序編寫，但不利於程序閱讀，有瞭typing模塊，可以增加程序的可閱讀性，同時也能提升代碼的可維護性和健壯性。

舉個簡單的例子，我們實現一個函數digits_sum，輸入參數為字符串，比如”352″，輸出該數字上的各個數位上的數字之和，比如10。有瞭typing模塊，我們的代碼如類似如下：

from typing import *

# 創建函數
def digits_sum(num:str) -> int:
    digits_arr = map(lambda x: int(x), num)
    return sum(digits_arr)


# 測試
num = "352"
result = digits_sum(num=num)
print(result)

輸出結果為10。對上面的程序做點說明，其中第一句中的from typing import *可以不必寫，因為str,int都是Python內置的數據類型。函數聲明為def digits_sum(num:str) -> int，括號內的num類型為str，箭頭後的int表示函數的輸出結果數據類型為int。

我們再給出一個例子。函數dict_multipy，輸入為字典，如果key值對應的value的數據類型為float或者int型，則乘以2，否則跳過，那麼輸出也為字典。程序如下：

from typing import Dict, Any

# 創建函數
def dict_multipy(d: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float or int]:
    new_dict = {}
    for k, v in d.items():
        if isinstance(v, (float, int)):
            new_dict[k] = v * 2

    return new_dict


# 測試
d = {"no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"}
new_d = dict_multipy(d=d)
print(new_d)
Python

輸出結果為{‘age’: 24, ‘work_year’: 6}。在函數聲明中，d為字典，其key值為str，val為任意類型（Any）,輸出為字典，key值為str，val值為float或者int。

當然，我們還可以在typing創建別名或者新的數據類型，以下就是一個例子。更多的使用方法可以參考typing模塊的官方網址：https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html。

from typing import List

# 取List[float]別名為Vector
Vector = List[float]

def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
    return [scalar * num for num in vector]

new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

到此這篇關於提高 Python 開發效率的3個小工具的文章就介紹到這瞭,更多相關  Python 開發3個小工具內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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