這篇文章主要講解了“分享Python技巧”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“分享Python技巧”吧！

創(chuàng)新互聯(lián)主要從事網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、PC網(wǎng)站建設(shè)（電腦版網(wǎng)站建設(shè)）、wap網(wǎng)站建設(shè)（手機(jī)版網(wǎng)站建設(shè)）、成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)公司、程序開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、微網(wǎng)站、小程序開(kāi)發(fā)等，憑借多年來(lái)在互聯(lián)網(wǎng)的打拼，我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)積累了豐富的成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，集策劃、開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)、營(yíng)銷、管理等多方位專業(yè)化運(yùn)作于一體。

1、對(duì)輸入的字符串“消毒”

對(duì)用戶輸入的內(nèi)容“消毒”，這問(wèn)題幾乎適用于你編寫(xiě)的所有程序。通常將字符轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)或大寫(xiě)就足夠了，有時(shí)你還可以使用正則表達(dá)式來(lái)完成工作，但是對(duì)于復(fù)雜的情況，還有更好的方法：

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... "

在此示例中，你可以看到空格字符“ \n”和“ \t”被單個(gè)空格替換了，而“ \r”則被完全刪除。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，但是我們可以更進(jìn)一步，使用unicodedata 庫(kù)及其combining()函數(shù)，來(lái)生成更大的重映射表（remapping table），并用它來(lái)刪除字符串中所有的重音。

2、對(duì)迭代器切片

如果你嘗試直接對(duì)迭代器切片，則會(huì)得到 TypeError ，提示說(shuō)該對(duì)象不可取下標(biāo)（not subscriptable），但是有一個(gè)簡(jiǎn)單的解決方案：

import itertoolss = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>for val in s: ...

使用itertools.islice，我們可以創(chuàng)建一個(gè) islice 對(duì)象，該對(duì)象是一個(gè)迭代器，可以生成我們所需的內(nèi)容。但是這有個(gè)重要的提醒，即它會(huì)消耗掉切片前以及切片對(duì)象 islice 中的所有元素。

（譯注：更多關(guān)于迭代器切片的內(nèi)容，可閱讀 Python進(jìn)階：迭代器與迭代器切片）

3、跳過(guò)可迭代對(duì)象的開(kāi)始

有時(shí)候你必須處理某些文件，它們以可變數(shù)量的不需要的行（例如注釋）為開(kāi)頭。 itertools 再次提供了簡(jiǎn)單的解決方案：

string_from_file = """// Author: ...// License: ...//// Date: ...Actual content..."""import itertoolsfor line in itertools.dropwhile(lambda line:line.startswith("//"), string_from_file.split("\n")): print(line)

這段代碼僅會(huì)打印在初始的注釋部分之后的內(nèi)容。如果我們只想丟棄迭代器的開(kāi)頭部分（在此例中是注釋），并且不知道有多少內(nèi)容，那么此方法很有用。

4、僅支持關(guān)鍵字參數(shù)（kwargs）的函數(shù)

當(dāng)需要函數(shù)提供（強(qiáng)制）更清晰的參數(shù)時(shí)，創(chuàng)建僅支持關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)，可能會(huì)挺有用：

def test(*, a, b): passtest("value for a", "value for b") # TypeError: test() takes 0 positional arguments...test(a="value", b="value 2") # Works...

如你所見(jiàn)，可以在關(guān)鍵字參數(shù)之前，放置單個(gè) * 參數(shù)來(lái)輕松解決此問(wèn)題。如果我們將位置參數(shù)放在 * 參數(shù)之前，則顯然也可以有位置參數(shù)。

5、創(chuàng)建支持 with 語(yǔ)句的對(duì)象

我們都知道如何使用 with 語(yǔ)句，例如打開(kāi)文件或者是獲取鎖，但是我們可以實(shí)現(xiàn)自己的么？是的，我們可以使用__enter__ 和__exit__ 方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上下文管理器協(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 中實(shí)現(xiàn)上下文管理的最常見(jiàn)方法，但是還有一種更簡(jiǎn)單的方法：

from contextlib import contextmanager@contextmanagerdef tag(name): print(f"<{name}>") yield print(f"</{name}>")with tag("h2"): print("This is Title.")

上面的代碼段使用 contextmanager 裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。tag 函數(shù)的第一部分（yield 之前）會(huì)在進(jìn)入 with 語(yǔ)句時(shí)執(zhí)行，然后執(zhí)行 with 的代碼塊，最后會(huì)執(zhí)行 tag 函數(shù)的剩余部分。

6、用__slots__節(jié)省內(nèi)存

如果你曾經(jīng)編寫(xiě)過(guò)一個(gè)程序，該程序創(chuàng)建了某個(gè)類的大量實(shí)例，那么你可能已經(jīng)注意到你的程序突然就需要大量?jī)?nèi)存。那是因?yàn)?Python 使用字典來(lái)表示類實(shí)例的屬性，這能使其速度變快，但內(nèi)存不是很高效。通常這不是個(gè)問(wèn)題，但是，如果你的程序遇到了問(wèn)題，你可以嘗試使用__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

這里發(fā)生的是，當(dāng)我們定義__slots__屬性時(shí)，Python 使用固定大小的小型數(shù)組，而不是字典，這大大減少了每個(gè)實(shí)例所需的內(nèi)存。使用__slots__還有一些缺點(diǎn)——我們無(wú)法聲明任何新的屬性，并且只能使用在__slots__中的屬性。同樣，帶有__slots__的類不能使用多重繼承。

7、限制CPU和內(nèi)存使用量

如果不是想優(yōu)化程序內(nèi)存或 CPU 使用率，而是想直接將其限制為某個(gè)固定數(shù)字，那么 Python 也有一個(gè)庫(kù)能做到：

import signalimport resourceimport os# To Limit CPU timedef 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 usagedef set_max_memory(size): soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))

在這里，我們可以看到兩個(gè)選項(xiàng)，可設(shè)置較大 CPU 運(yùn)行時(shí)間和內(nèi)存使用上限。對(duì)于 CPU 限制，我們首先獲取該特定資源（RLIMIT_CPU）的軟限制和硬限制，然后通過(guò)參數(shù)指定的秒數(shù)和先前獲取的硬限制來(lái)設(shè)置它。最后，如果超過(guò) CPU 時(shí)間，我們將注冊(cè)令系統(tǒng)退出的信號(hào)。至于內(nèi)存，我們?cè)俅潍@取軟限制和硬限制，并使用帶有 size 參數(shù)的setrlimit 和獲取的硬限制對(duì)其進(jìn)行設(shè)置。

8、控制可以import的內(nèi)容

某些語(yǔ)言具有非常明顯的用于導(dǎo)出成員（變量、方法、接口）的機(jī)制，例如Golang，它僅導(dǎo)出以大寫(xiě)字母開(kāi)頭的成員。另一方面，在 Python 中，所有內(nèi)容都會(huì)被導(dǎo)出，除非我們使用__all__ ：

def foo(): passdef bar(): pass__all__ = ["bar"]

使用上面的代碼段，我們可以限制from some_module import * 在使用時(shí)可以導(dǎo)入的內(nèi)容。對(duì)于以上示例，通配導(dǎo)入時(shí)只會(huì)導(dǎo)入 bar。此外，我們可以將__all__ 設(shè)為空，令其無(wú)法導(dǎo)出任何東西，并且在使用通配符方式從此模塊中導(dǎo)入時(shí)，將引發(fā) AttributeError。

9、比較運(yùn)算符的簡(jiǎn)便方法

為一個(gè)類實(shí)現(xiàn)所有比較運(yùn)算符可能會(huì)很煩人，因?yàn)橛泻芏嗟谋容^運(yùn)算符——__lt__、__le__、__gt__ 或__ge__。但是，如果有更簡(jiǎn)單的方法呢？functools.total_ordering 可救場(chǎng)：

from functools import total_ordering@total_orderingclass 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.valueprint(Number(20) > Number(3))print(Number(1) < Number(5))print(Number(15) >= Number(15))print(Number(10) <= Number(2))

這到底如何起作用的？total_ordering 裝飾器用于簡(jiǎn)化為我們的類實(shí)例實(shí)現(xiàn)排序的過(guò)程。只需要定義__lt__ 和__eq__，這是最低的要求，裝飾器將映射剩余的操作——它為我們填補(bǔ)了空白。

（ 譯注： 原作者的文章分為兩篇，為了方便讀者們閱讀，我特將它們整合在一起，以下便是第二篇的內(nèi)容。）

10、使用slice函數(shù)命名切片

使用大量硬編碼的索引值會(huì)很快搞亂維護(hù)性和可讀性。一種做法是對(duì)所有索引值使用常量，但是我們可以做得更好：

# ID First Name Last Nameline_record = "2  John   Smith"ID = slice(0, 8)FIRST_NAME = slice(9, 21)LAST_NAME = slice(22, 27)name = f"{line_record[FIRST_NAME].strip()} {line_record[LAST_NAME].strip()}"# name == "John Smith"

在此例中，我們可以避免神秘的索引，方法是先使用 slice 函數(shù)命名它們，然后再使用它們。你還可以通過(guò) .start、.stop和 .stop 屬性，來(lái)了解 slice 對(duì)象的更多信息。

11、在運(yùn)行時(shí)提示用戶輸入密碼

許多命令行工具或腳本需要用戶名和密碼才能操作。因此，如果你碰巧寫(xiě)了這樣的程序，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn) getpass 模塊很有用：

import getpassuser = getpass.getuser()password = getpass.getpass()# Do Stuff...

這個(gè)非常簡(jiǎn)單的包通過(guò)提取當(dāng)前用戶的登錄名，可以提示用戶輸入密碼。但是須注意，并非每個(gè)系統(tǒng)都支持隱藏密碼。Python 會(huì)嘗試警告你，因此切記在命令行中閱讀警告信息。

12、查找單詞/字符串的相近匹配

現(xiàn)在，關(guān)于 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中一些晦澀難懂的特性。如果你發(fā)現(xiàn)自己需要使用Levenshtein distance 【2】之類的東西，來(lái)查找某些輸入字符串的相似單詞，那么 Python 的 difflib 會(huì)為你提供支持。

import difflibdifflib.get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'], n=2)# returns ['apple', 'ape']

difflib.get_close_matches 會(huì)查找很好的“足夠好”的匹配。在這里，第一個(gè)參數(shù)與第二個(gè)參數(shù)匹配。我們還可以提供可選參數(shù) n ，該參數(shù)指定要返回的最多匹配結(jié)果。另一個(gè)可選的關(guān)鍵字參數(shù) cutoff （默認(rèn)值為 0.6），可以設(shè)置字符串匹配得分的閾值。

13、使用IP地址

如果你必須使用 Python 做網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn) ipaddress 模塊非常有用。一種場(chǎng)景是從 CIDR（無(wú)類別域間路由 Classless Inter-Domain Routing）生成一系列 IP 地址：

import ipaddressnet = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29') # Works for IPv6 too# IPv4Network('74.125.227.0/29')for addr in net: print(addr)# 74.125.227.0# 74.125.227.1# 74.125.227.2# 74.125.227.3# ...

另一個(gè)不錯(cuò)的功能是檢查 IP 地址的網(wǎng)絡(luò)成員資格：

ip = ipaddress.ip_address("74.125.227.3")ip in net# Trueip = ipaddress.ip_address("74.125.227.12")ip in net# False

還有很多有趣的功能，在這里【3】可以找到，我不再贅述。但是請(qǐng)注意，ipaddress 模塊和其它與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的模塊之間只有有限的互通性。例如，你不能將 IPv4Network 實(shí)例當(dāng)成地址字符串——需要先使用 str 轉(zhuǎn)換它們。

14、在Shell中調(diào)試程序崩潰

如果你是一個(gè)拒絕使用 IDE，并在 Vim 或 Emacs 中進(jìn)行編碼的人，那么你可能會(huì)遇到這樣的情況：擁有在 IDE 中那樣的調(diào)試器會(huì)很有用。

你知道嗎？你有一個(gè)——只要用python3.8 -i 運(yùn)行你的程序——一旦你的程序終止了， -i 會(huì)啟動(dòng)交互式 shell，在那你可以查看所有的變量和調(diào)用函數(shù)。整潔，但是使用實(shí)際的調(diào)試器（pdb ）會(huì)如何呢？讓我們用以下程序（script.py ）：

def func(): return 0 / 0func()

并使用python3.8 -i script.py運(yùn)行腳本：

# Script crashes...Traceback (most recent call last): File "script.py", line 4, in <module> func() File "script.py", line 2, in func return 0 / 0ZeroDivisionError: pision by zero>>> import pdb>>> pdb.pm() # Post-mortem debugger> script.py(2)func()-> return 0 / 0(Pdb)

我們看到了崩潰的地方，現(xiàn)在讓我們?cè)O(shè)置一個(gè)斷點(diǎn)：

def func(): breakpoint() # import pdb; pdb.set_trace() return 0 / 0func()

現(xiàn)在再次運(yùn)行它：

script.py(3)func()-> return 0 / 0(Pdb) # we start here(Pdb) stepZeroDivisionError: pision by zero> script.py(3)func()-> return 0 / 0(Pdb)

大多數(shù)時(shí)候，打印語(yǔ)句和錯(cuò)誤信息就足以進(jìn)行調(diào)試，但是有時(shí)候，你需要四處摸索，以了解程序內(nèi)部正在發(fā)生的事情。在這些情況下，你可以設(shè)置斷點(diǎn)，然后程序執(zhí)行時(shí)將在斷點(diǎn)處停下，你可以檢查程序，例如列出函數(shù)參數(shù)、表達(dá)式求值、列出變量、或如上所示僅作單步執(zhí)行。

pdb 是功能齊全的 Python shell，理論上你可以執(zhí)行任何東西，但是你還需要一些調(diào)試命令，可在此處【4】找到。

15、在一個(gè)類中定義多個(gè)構(gòu)造函數(shù)

函數(shù)重載是編程語(yǔ)言（不含 Python）中非常常見(jiàn)的功能。即使你不能重載正常的函數(shù)，你仍然可以使用類方法重載構(gòu)造函數(shù)：

import datetimeclass Date: def __init__(self, year, month, day):  self.year = year  self.month = month  self.day = day @classmethod def today(cls):  t = datetime.datetime.now()  return cls(t.year, t.month, t.day)d = Date.today()print(f"{d.day}/{d.month}/{d.year}")# 14/9/2019

你可能傾向于將替代構(gòu)造函數(shù)的所有邏輯放入__init__，并使用*args 、**kwargs 和一堆 if 語(yǔ)句，而不是使用類方法來(lái)解決。那可能行得通，但是卻變得難以閱讀和維護(hù)。

因此，我建議將很少的邏輯放入__init__，并在單獨(dú)的方法/構(gòu)造函數(shù)中執(zhí)行所有操作。這樣，對(duì)于類的維護(hù)者和用戶而言，得到的都是干凈的代碼。

16、使用裝飾器緩存函數(shù)調(diào)用

你是否曾經(jīng)編寫(xiě)過(guò)一種函數(shù)，它執(zhí)行昂貴的 I/O 操作或一些相當(dāng)慢的遞歸，而且該函數(shù)可能會(huì)受益于對(duì)其結(jié)果進(jìn)行緩存（存儲(chǔ)）？如果你有，那么有簡(jiǎn)單的解決方案，即使用 functools 的lru_cache :

from functools import lru_cacheimport requests@lru_cache(maxsize=32)def get_with_cache(url): try:  r = requests.get(url)  return r.text except:  return "Not Found"for url in ["https://google.com/",   "https://martinheinz.dev/",   "https://reddit.com/",   "https://google.com/",   "https://dev.to/martinheinz",   "https://google.com/"]: get_with_cache(url)print(get_with_cache.cache_info())# CacheInfo(hits=2, misses=4, maxsize=32, currsize=4)

在此例中，我們用了可緩存的 GET 請(qǐng)求（最多 32 個(gè)緩存結(jié)果）。你還可以看到，我們可以使用 cache_info 方法檢查函數(shù)的緩存信息。裝飾器還提供了 clear_cache 方法，用于使緩存結(jié)果無(wú)效。

我還想指出，此函數(shù)不應(yīng)與具有副作用的函數(shù)一起使用，或與每次調(diào)用都創(chuàng)建可變對(duì)象的函數(shù)一起使用。

17、在可迭代對(duì)象中查找最頻繁出現(xiàn)的元素

在列表中查找最常見(jiàn)的元素是非常常見(jiàn)的任務(wù)，你可以使用 for 循環(huán)和字典（map），但是這沒(méi)必要，因?yàn)?collections 模塊中有 Counter 類：

from collections import Countercheese = ["gouda", "brie", "feta", "cream cheese", "feta", "cheddar",   "parmesan", "parmesan", "cheddar", "mozzarella", "cheddar", "gouda",   "parmesan", "camembert", "emmental", "camembert", "parmesan"]cheese_count = Counter(cheese)print(cheese_count.most_common(3))# Prints: [('parmesan', 4), ('cheddar', 3), ('gouda', 2)]

實(shí)際上，Counter 只是一個(gè)字典，將元素與出現(xiàn)次數(shù)映射起來(lái)，因此你可以將其用作普通字典：

print(cheese_count["mozzarella"])# Prints: 1cheese_count["mozzarella"] += 1print(cheese_count["mozzarella"])# Prints: 2

除此之外，你還可以使用 update(more_words) 方法輕松添加更多元素。Counter 的另一個(gè)很酷的特性是你可以使用數(shù)學(xué)運(yùn)算（加法和減法）來(lái)組合和減去 Counter 的實(shí)例。

感謝各位的閱讀，以上就是“分享Python技巧”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)分享Python技巧這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)公司，，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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標(biāo)題URL：http://sd-ha.com/article38/ipisp.html

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