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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷解決方案
Python大神用的賊溜,9個(gè)實(shí)用技巧分享給你

 

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括興安盟烏蘭浩特網(wǎng)站建設(shè)、興安盟烏蘭浩特網(wǎng)站制作、興安盟烏蘭浩特網(wǎng)頁(yè)制作以及興安盟烏蘭浩特網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái),我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等,向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案,興安盟烏蘭浩特網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前,我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到興安盟烏蘭浩特省份的部分城市,未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任!

整理字符串輸入

整理用戶輸入的問(wèn)題在編程過(guò)程中極為常見(jiàn)。通常情況下,將字符轉(zhuǎn)換為小寫或大寫就夠了,有時(shí)你可以使用正則表達(dá)式模塊「Regex」完成這項(xiàng)工作。但是如果問(wèn)題很復(fù)雜,可能有更好的方法來(lái)解決: 

 
 
 
 
  1. user_input = "This  
  2. string has  some whitespaces...  
  3. "  
  4. character_map = {  
  5.     ord(   
  6.  ) :    ,  
  7.     ord(     ) :    ,  
  8.     ord(   
  9.  ) : None  
  10. }  
  11. 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(gè)空格,「 r」都被刪掉了。這只是個(gè)很簡(jiǎn)單的例子,我們可以更進(jìn)一步,使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表,并使用其中的「combining()」進(jìn)行生成和映射,我們可以

迭代器切片(Slice)

如果對(duì)迭代器進(jìn)行切片操作,會(huì)返回一個(gè)「TypeError」,提示生成器對(duì)象沒(méi)有下標(biāo),但是我們可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的方案來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題: 

 
 
 
 
  1. import itertools  
  2. s = itertools.islice(range(50), 10, 20)  # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>  
  3. for val in s:  
  4.     ... 

我們可以使用「itertools.islice」創(chuàng)建一個(gè)「islice」對(duì)象,該對(duì)象是一個(gè)迭代器,可以產(chǎn)生我們想要的項(xiàng)。但需要注意的是,該操作要使用切片之前的所有生成器項(xiàng),以及「islice」對(duì)象中的所有項(xiàng)。

跳過(guò)可迭代對(duì)象的開(kāi)頭

有時(shí)你要處理一些以不需要的行(如注釋)開(kāi)頭的文件。「itertools」再次提供了一種簡(jiǎn)單的解決方案: 

 
 
 
 
  1. string_from_file = """  
  2. // Author: ...  
  3. // License: ...  
  4. //  
  5. // Date: ...  
  6. Actual content... 
  7.  """ 
  8. import itertools  
  9. for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("http://"), string_from_file.split("  
  10. ")):  
  11.     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(duì)象的開(kāi)頭部分(本示例中為開(kāi)頭的注釋行),而又不知道要這部分有多長(zhǎng)時(shí),這種方法就很有用了。

只包含關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù) (kwargs)

當(dāng)我們使用下面的函數(shù)時(shí),創(chuàng)建僅僅需要關(guān)鍵字參數(shù)作為輸入的函數(shù)來(lái)提供更清晰的函數(shù)定義,會(huì)很有幫助: 

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

如你所見(jiàn),在關(guān)鍵字參數(shù)之前加上一個(gè)「*」就可以解決這個(gè)問(wèn)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(yǔ)句的對(duì)象

舉例而言,我們都知道如何使用「with」語(yǔ)句打開(kāi)文件或獲取鎖,但是我們可以實(shí)現(xiàn)自己上下文表達(dá)式嗎?是的,我們可以使用「__enter__」和「__exit__」來(lái)實(shí)現(xiàn)上下文管理協(xié)議: 

 
 
 
 
  1. class Connection:  
  2.     def __init__(self):  
  3.         ...  
  4.     def __enter__(self):  
  5.         # Initialize connection...  
  6.     def __exit__(self, type, value, traceback):  
  7.         # Close connection...  
  8. with Connection() as c:  
  9.     # __enter__() executes  
  10.     ...  
  11.     # conn.__exit__() executes 

這是在 Python 中最常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)上下文管理的方法,但是還有更簡(jiǎn)單的方法: 

 
 
 
 
  1. from contextlib import contextmanager  
  2. @contextmanager  
  3. def tag(name):  
  4.     print(f"<{name}>")  
  5.     yield  
  6.     print(f"")  
  7. with tag("h1"):  
  8.     print("This is Title.") 

上面這段代碼使用 contextmanager 的 manager 裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進(jìn)入 with 塊時(shí) 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(guò)一個(gè)創(chuàng)建了某種類的大量實(shí)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?yàn)?Python 使用字典來(lái)表示類實(shí)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(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題。但是,如果你的程序因此受到嚴(yán)重的影響,不妨試一下「__slots__」: 

 
 
 
 
  1. class Person:  
  2.     __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"]  
  3.     def __init__(self, first_name, last_name, phone):  
  4.         self.first_name = first_name  
  5.         self.last_name = last_name  
  6.         self.phone = phone 

當(dāng)我們定義了「__slots__」屬性時(shí),Python 沒(méi)有使用字典來(lái)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(gè)實(shí)例所需的內(nèi)存。使用「__slots__」也有一些缺點(diǎn):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(gè)確定的數(shù)字,Python 也有一個(gè)對(duì)應(yīng)的庫(kù)可以做到: 

 
 
 
 
  1. import signal  
  2. import resource  
  3. import os  
  4. # To Limit CPU time  
  5. def time_exceeded(signo, frame):  
  6.     print("CPU exceeded...")  
  7.     raise SystemExit(1)  
  8. def set_max_runtime(seconds):  
  9.     # Install the signal handler and set a resource limit  
  10.     soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)  
  11.     resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))  
  12.     signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)  
  13. # To limit memory usage  
  14. def set_max_memory(size):  
  15.     soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)  
  16.     resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard)) 

我們可以看到,在上面的代碼片段中,同時(shí)包含設(shè)置最大 CPU 運(yùn)行時(shí)間和最大內(nèi)存使用限制的選項(xiàng)。在限制 CPU 的運(yùn)行時(shí)間時(shí),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(guò)參數(shù)指定的秒數(shù)和先前檢索到的硬限制來(lái)進(jìn)行設(shè)置。最后,如果 CPU 的運(yùn)行時(shí)間超過(guò)了限制,我們將發(fā)出系統(tǒng)退出的信號(hào)。在內(nèi)存使用方面,我們?cè)俅螜z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(lái)設(shè)置它。

控制可以/不可以導(dǎo)入什么

有些語(yǔ)言有非常明顯的機(jī)制來(lái)導(dǎo)出成員(變量、方法、接口),例如在 Golang 中只有以大寫字母開(kāi)頭的成員被導(dǎo)出。然而,在 Python 中,所有成員都會(huì)被導(dǎo)出(除非我們使用了「__all__」): 

 
 
 
 
  1. def foo():  
  2.     pass  
  3. def bar():  
  4.     pass  
  5. __all__ = ["bar"] 

在上面這段代碼中,我們知道只有「bar」函數(shù)被導(dǎo)出了。同樣,我們可以讓「__all__」為空,這樣就不會(huì)導(dǎo)出任何東西,當(dāng)從這個(gè)模塊導(dǎo)入的時(shí)候,會(huì)造成「AttributeError」。

實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符的簡(jiǎn)單方法

為一個(gè)類實(shí)現(xiàn)所有的比較運(yùn)算符(如 __lt__ , __le__ , __gt__ , __ge__)是很繁瑣的。有更簡(jiǎn)單的方法可以做到這一點(diǎn)嗎?這種時(shí)候,「functools.total_ordering」就是一個(gè)很好的幫手: 

 
 
 
 
  1. from functools import total_ordering  
  2. @total_ordering  
  3. class Number:  
  4.     def __init__(self, value):  
  5.         self.value = value  
  6.     def __lt__(self, other):  
  7.         return self.value < other.value  
  8.     def __eq__(self, other):  
  9.         return self.value == other.value  
  10. print(Number(20) > Number(3))  
  11. print(Number(1) < Number(5))  
  12. print(Number(15) >= Number(15))  
  13. 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(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)對(duì)類實(shí)例排序的過(guò)程。我們只需要定義「__lt__」和「__eq__」就可以了,它們是實(shí)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(bǔ)空白)。

結(jié)語(yǔ)

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(huì)不時(shí)派上用場(chǎng),而且它們也可能簡(jiǎn)化一些原本就很冗長(zhǎng)且令人煩惱的任務(wù)。還需指出的是,所有這些功能都是 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分。而在我看來(lái),其中一些功能似乎并不像標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中包含的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容,所以當(dāng)你使用 Python 實(shí)現(xiàn)本文提到的某些功能時(shí),請(qǐng)先參閱 Python 的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù),如果你不能找到想要的功能,可能只是因?yàn)槟氵€沒(méi)有盡力查找(如果真的沒(méi)有,那它肯定也存在于一些第三方庫(kù))。


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