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原创 七大Python技巧帮助你提升工作效率

发布时间:2019-11-12 15:05:23 浏览 6551 来源:博学谷 作者:照照

    本文将介绍七大Python技巧帮助大家提升工作效率,它们分别是整理字符串输入,控制可以/不可以导入什么,用「__slots__」节省内存,迭代器切片,实现比较运算符的简单方法,跳过可迭代对象的开头,只包含关键字参数的函数等等。大家要是能够学会这七大Python技巧,就能极大的提高自己的Python技能,现在让我们一起来看看吧!

     

    Python技巧

     

    1、整理字符串输入

     

    整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下,将字符转换为小写或大写就够了,有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂,可能有更好的方法来解决:

     

    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」都被替换成了单个空格,「 r」都被删掉了。这只是个很简单的例子,我们可以更进一步,使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表,并使用其中的「combining()」进行生成和映射。

     

    2、控制可以/不可以导入什么

     

    有些语言有非常明显的机制来导出成员(变量、方法、接口),例如在 Golang 中只有以大写字母开头的成员被导出。然而,在 Python 中,所有成员都会被导出(除非我们使用了「__all__」):

    def foo():

     

    pass

     

    def bar():

     

    pass

     

    __all__ = ["bar"]

     

    在上面这段代码中,我们知道只有「bar」函数被导出了。同样,我们可以让「__all__」为空,这样就不会导出任何东西,当从这个模块导入的时候,会造成「AttributeError」。

     

    3、用「__slots__」节省内存

     

    如果你曾经编写过一个创建了某种类的大量实例的程序,那么你可能已经注意到,你的程序突然需要大量的内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性,这使其速度很快,但内存使用效率却不是很高。通常情况下,这并不是一个严重的问题。但是,如果你的程序因此受到严重的影响,不妨试一下「__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

     

    当我们定义了「__slots__」属性时,Python 没有使用字典来表示属性,而是使用小的固定大小的数组,这大大减少了每个实例所需的内存。使用「__slots__」也有一些缺点:我们不能声明任何新的属性,我们只能使用「__slots__」上现有的属性。而且,带有「__slots__」的类不能使用多重继承。

     

    4、迭代器切片(Slice)

     

    如果对迭代器进行切片操作,会返回一个「TypeError」,提示生成器对象没有下标,但是我们可以用一个简单的方案来解决这个问题:

     

    import itertools

     

    s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>

     

    for val in s:

     

    ...

     

    我们可以使用「itertools.islice」创建一个「islice」对象,该对象是一个迭代器,可以产生我们想要的项。但需要注意的是,该操作要使用切片之前的所有生成器项,以及「islice」对象中的所有项。

     

    5、实现比较运算符的简单方法

     

    为一个类实现所有的比较运算符(如 __lt__ , __le__ , __gt__ , __ge__)是很繁琐的。有更简单的方法可以做到这一点吗?这种时候,「functools.total_ordering」就是一个很好的帮手:

     

    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))

     

    这里的工作原理究竟是怎样的呢?我们用「total_ordering」装饰器简化实现对类实例排序的过程。我们只需要定义「__lt__」和「__eq__」就可以了,它们是实现其余操作所需要的最小的操作集合(这里也体现了装饰器的作用——为我们填补空白)。

     

    6、跳过可迭代对象的开头

     

    有时你要处理一些以不需要的行(如注释)开头的文件。「itertools」再次提供了一种简单的解决方案:

     

    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)

     

    这段代码只打印初始注释部分之后的内容。如果我们只想舍弃可迭代对象的开头部分(本示例中为开头的注释行),而又不知道要这部分有多长时,这种方法就很有用了。

     

    7、只包含关键字参数的函数 (kwargs)

     

    当我们使用下面的函数时,创建仅仅需要关键字参数作为输入的函数来提供更清晰的函数定义,会很有帮助:

     

    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...

     

    如你所见,在关键字参数之前加上一个「*」就可以解决这个问题。如果我们将某些参数放在「*」参数之前,它们显然是位置参数。

     

    以上可以帮助你提升工作效率的七大Python技巧,大家都学会了吗?希望这些技巧可以在大家的工作中派上用场。

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