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本篇內(nèi)容介紹了“Python編程代碼技巧有哪些”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
Python 提供了一組獨(dú)特的工具和語言特性來使你的代碼更加優(yōu)雅、可讀和直觀。為正確的問題選擇合適的工具,你的代碼將更易于維護(hù)。在本文中,我們將研究其中的三個(gè)工具:魔術(shù)方法、迭代器和生成器,以及方法魔術(shù)。
魔術(shù)方法可以看作是 Python 的管道。它們被稱為“底層”方法,用于某些內(nèi)置的方法、符號(hào)和操作。你可能熟悉的常見魔術(shù)方法是 __init__()
,當(dāng)我們想要初始化一個(gè)類的新實(shí)例時(shí),它會(huì)被調(diào)用。
你可能已經(jīng)看過其他常見的魔術(shù)方法,如 __str__
和 __repr__
。Python 中有一整套魔術(shù)方法,通過實(shí)現(xiàn)其中的一些方法,我們可以修改一個(gè)對(duì)象的行為,甚至使其行為類似于內(nèi)置數(shù)據(jù)類型,例如數(shù)字、列表或字典。
讓我們創(chuàng)建一個(gè) Money
類來示例:
class Money: currency_rates = { '$': 1, '€': 0.88, } def __init__(self, symbol, amount): self.symbol = symbol self.amount = amount def __repr__(self): return '%s%.2f' % (self.symbol, self.amount) def convert(self, other): """ Convert other amount to our currency """ new_amount = ( other.amount / self.currency_rates[other.symbol] * self.currency_rates[self.symbol]) return Money(self.symbol, new_amount)
該類定義為給定的貨幣符號(hào)和匯率定義了一個(gè)貨幣匯率,指定了一個(gè)初始化器(也稱為構(gòu)造函數(shù)),并實(shí)現(xiàn) __repr__
,因此當(dāng)我們打印這個(gè)類時(shí),我們會(huì)看到一個(gè)友好的表示,例如 $2.00
,這是一個(gè)帶有貨幣符號(hào)和金額的 Money('$', 2.00)
實(shí)例。最重要的是,它定義了一種方法,允許你使用不同的匯率在不同的貨幣之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
打開 Python shell,假設(shè)我們已經(jīng)定義了使用兩種不同貨幣的食品的成本,如下所示:
>>> soda_cost = Money('$', 5.25)>>> soda_cost $5.25 >>> pizza_cost = Money('€', 7.99)>>> pizza_cost €7.99
我們可以使用魔術(shù)方法使得這個(gè)類的實(shí)例之間可以相互交互。假設(shè)我們希望能夠?qū)⑦@個(gè)類的兩個(gè)實(shí)例一起加在一起,即使它們是不同的貨幣。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),我們可以在 Money
類上實(shí)現(xiàn) __add__
這個(gè)魔術(shù)方法:
class Money: # ... previously defined methods ... def __add__(self, other): """ Add 2 Money instances using '+' """ new_amount = self.amount + self.convert(other).amount return Money(self.symbol, new_amount)
現(xiàn)在我們可以以非常直觀的方式使用這個(gè)類:
>>> soda_cost = Money('$', 5.25)>>> pizza_cost = Money('€', 7.99)>>> soda_cost + pizza_cost $14.33>>> pizza_cost + soda_cost €12.61
當(dāng)我們將兩個(gè)實(shí)例加在一起時(shí),我們得到以***個(gè)定義的貨幣符號(hào)所表示的結(jié)果。所有的轉(zhuǎn)換都是在底層無縫完成的。如果我們想的話,我們也可以為減法實(shí)現(xiàn) __sub__
,為乘法實(shí)現(xiàn) __mul__
等等。閱讀模擬數(shù)字類型或魔術(shù)方法指南來獲得更多信息。
我們學(xué)習(xí)到 __add__
映射到內(nèi)置運(yùn)算符 +
。其他魔術(shù)方法可以映射到像 []
這樣的符號(hào)。例如,在字典中通過索引或鍵來獲得一項(xiàng),其實(shí)是使用了 __getitem__
方法:
>>> d = {'one': 1, 'two': 2}>>> d['two']2>>> d.__getitem__('two')2
一些魔術(shù)方法甚至映射到內(nèi)置函數(shù),例如 __len__()
映射到 len()
。
class Alphabet: letters = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' def __len__(self): return len(self.letters) >>> my_alphabet = Alphabet()>>> len(my_alphabet) 26
對(duì)于新的和經(jīng)驗(yàn)豐富的 Python 開發(fā)者來說,自定義迭代器是一個(gè)非常強(qiáng)大的但令人迷惑的主題。
許多內(nèi)置類型,例如列表、集合和字典,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了允許它們?cè)诘讓拥膮f(xié)議。這使我們可以輕松地遍歷它們。
>>> for food in ['Pizza', 'Fries']: print(food + '. Yum!') Pizza. Yum!Fries. Yum!
我們?nèi)绾蔚覀冏约旱淖远x類?首先,讓我們來澄清一些術(shù)語。
要成為一個(gè)可迭代對(duì)象,一個(gè)類需要實(shí)現(xiàn) __iter__()
__iter__()
方法需要返回一個(gè)迭代器
要成為一個(gè)迭代器,一個(gè)類需要實(shí)現(xiàn) __next__()
(或在 Python 2中是 next()
),當(dāng)沒有更多的項(xiàng)要迭代時(shí),必須拋出一個(gè) StopIteration
異常。
呼!這聽起來很復(fù)雜,但是一旦你記住了這些基本概念,你就可以在任何時(shí)候進(jìn)行迭代。
我們什么時(shí)候想使用自定義迭代器?讓我們想象一個(gè)場(chǎng)景,我們有一個(gè) Server
實(shí)例在不同的端口上運(yùn)行不同的服務(wù),如 http
和 ssh
。其中一些服務(wù)處于 active
狀態(tài),而其他服務(wù)則處于 inactive
狀態(tài)。
class Server: services = [ {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21}, {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22}, {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 80}, ]
當(dāng)我們遍歷 Server
實(shí)例時(shí),我們只想遍歷那些處于 active
的服務(wù)。讓我們創(chuàng)建一個(gè) IterableServer
類:
class IterableServer: def __init__(self): self.current_pos = 0 def __next__(self): pass # TODO: 實(shí)現(xiàn)并記得拋出 StopIteration
首先,我們將當(dāng)前位置初始化為 0
。然后,我們定義一個(gè) __next__()
方法來返回下一項(xiàng)。我們還將確保在沒有更多項(xiàng)返回時(shí)拋出 StopIteration
。到目前為止都很好!現(xiàn)在,讓我們實(shí)現(xiàn)這個(gè) __next__()
方法。
class IterableServer: def __init__(self): self.current_pos = 0. # 我們初始化當(dāng)前位置為 0 def __iter__(self): # 我們可以在這里返回 self,因?yàn)閷?shí)現(xiàn)了 __next__ return self def __next__(self): while self.current_pos < len(self.services): service = self.services[self.current_pos] self.current_pos += 1 if service['active']: return service['protocol'], service['port'] raise StopIteration next = __next__ # 可選的 Python2 兼容性
我們對(duì)列表中的服務(wù)進(jìn)行遍歷,而當(dāng)前的位置小于服務(wù)的個(gè)數(shù),但只有在服務(wù)處于活動(dòng)狀態(tài)時(shí)才返回。一旦我們遍歷完服務(wù),就會(huì)拋出一個(gè) StopIteration
異常。
因?yàn)槲覀儗?shí)現(xiàn)了 __next__()
方法,當(dāng)它耗盡時(shí),它會(huì)拋出 StopIteration
。我們可以從 __iter__()
返回 self
,因?yàn)?IterableServer
類遵循 iterable
協(xié)議。
現(xiàn)在我們可以遍歷一個(gè) IterableServer
實(shí)例,這將允許我們查看每個(gè)處于活動(dòng)的服務(wù),如下所示:
>>> for protocol, port in IterableServer(): print('service %s is running on port %d' % (protocol, port)) service ssh is running on port 22 service http is running on port 21
太棒了,但我們可以做得更好!在這樣類似的實(shí)例中,我們的迭代器不需要維護(hù)大量的狀態(tài),我們可以簡化代碼并使用 generator(生成器) 來代替。
class Server: services = [ {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21}, {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22}, {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 21}, ] def __iter__(self): for service in self.services: if service['active']: yield service['protocol'], service['port']
yield
關(guān)鍵字到底是什么?在定義生成器函數(shù)時(shí)使用 yield。這有點(diǎn)像 return
,雖然 return
在返回值后退出函數(shù),但 yield
會(huì)暫停執(zhí)行直到下次調(diào)用它。這允許你的生成器的功能在它恢復(fù)之前保持狀態(tài)。查看 yield 的文檔以了解更多信息。使用生成器,我們不必通過記住我們的位置來手動(dòng)維護(hù)狀態(tài)。生成器只知道兩件事:它現(xiàn)在需要做什么以及計(jì)算下一個(gè)項(xiàng)目需要做什么。一旦我們到達(dá)執(zhí)行點(diǎn),即 yield
不再被調(diào)用,我們就知道停止迭代。
這是因?yàn)橐恍﹥?nèi)置的 Python 魔法。在 Python 關(guān)于 __iter__()
的文檔中我們可以看到,如果 __iter__()
是作為一個(gè)生成器實(shí)現(xiàn)的,它將自動(dòng)返回一個(gè)迭代器對(duì)象,該對(duì)象提供 __iter__()
和 __next__()
方法。閱讀這篇很棒的文章,深入了解迭代器,可迭代對(duì)象和生成器。
由于其獨(dú)特的方面,Python 提供了一些有趣的方法魔法作為語言的一部分。
其中一個(gè)例子是別名功能。因?yàn)楹瘮?shù)只是對(duì)象,所以我們可以將它們賦值給多個(gè)變量。例如:
>>> def foo(): return 'foo'>>> foo()'foo'>>> bar = foo>>> bar()'foo'
我們稍后會(huì)看到它的作用。
Python 提供了一個(gè)方便的內(nèi)置函數(shù)稱為 getattr()
,它接受 object, name, default
參數(shù)并在 object
上返回屬性 name
。這種編程方式允許我們?cè)L問實(shí)例變量和方法。例如:
>>> class Dog: sound = 'Bark' def speak(self): print(self.sound + '!', self.sound + '!') >>> fido = Dog() >>> fido.sound'Bark'>>> getattr(fido, 'sound')'Bark' >>> fido.speak<bound method Dog.speak of <__main__.Dog object at 0x102db8828>>>>> getattr(fido, 'speak')<bound method Dog.speak of <__main__.Dog object at 0x102db8828>> >>> fido.speak()Bark! Bark!>>> speak_method = getattr(fido, 'speak')>>> speak_method()Bark! Bark!
這是一個(gè)很酷的技巧,但是我們?nèi)绾卧趯?shí)際中使用 getattr
呢?讓我們看一個(gè)例子,我們編寫一個(gè)小型命令行工具來動(dòng)態(tài)處理命令。
class Operations: def say_hi(self, name): print('Hello,', name) def say_bye(self, name): print ('Goodbye,', name) def default(self, arg): print ('This operation is not supported.') if __name__ == '__main__': operations = Operations() # 假設(shè)我們做了錯(cuò)誤處理 command, argument = input('> ').split() func_to_call = getattr(operations, command, operations.default) func_to_call(argument)
腳本的輸出是:
$ python getattr.py> say_hi NinaHello, Nina> blah blahThis operation is not supported.
接下來,我們來看看 partial
。例如,functool.partial(func, *args, **kwargs)
允許你返回一個(gè)新的 partial 對(duì)象,它的行為類似 func
,參數(shù)是 args
和 kwargs
。如果傳入更多的 args
,它們會(huì)被附加到 args
。如果傳入更多的 kwargs
,它們會(huì)擴(kuò)展并覆蓋 kwargs
。讓我們通過一個(gè)簡短的例子來看看:
>>> from functools import partial>>> basetwo = partial(int, base=2)>>> basetwo<functools.partial object at 0x1085a09f0>>>> basetwo('10010')18 # 這等同于>>> int('10010', base=2)
讓我們看看在我喜歡的一個(gè)名為 agithub
的庫中的一些示例代碼中,這個(gè)方法魔術(shù)是如何結(jié)合在一起的,這是一個(gè)(名字起得很 low 的) REST API 客戶端,它具有透明的語法,允許你以最小的配置快速構(gòu)建任何 REST API 原型(不僅僅是 GitHub)。我發(fā)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目很有趣,因?yàn)樗浅?qiáng)大,但只有大約 400 行 Python 代碼。你可以在大約 30 行配置代碼中添加對(duì)任何 REST API 的支持。agithub
知道協(xié)議所需的一切(REST
、HTTP
、TCP
),但它不考慮上游 API。讓我們深入到它的實(shí)現(xiàn)中。
以下是我們?nèi)绾螢?GitHub API 和任何其他相關(guān)連接屬性定義端點(diǎn) URL 的簡化版本。在這里查看完整代碼。
class GitHub(API): def __init__(self, token=None, *args, **kwargs): props = ConnectionProperties(api_url = kwargs.pop('api_url', 'api.github.com')) self.setClient(Client(*args, **kwargs)) self.setConnectionProperties(props)
然后,一旦配置了訪問令牌,就可以開始使用 GitHub API。
>>> gh = GitHub('token')>>> status, data = gh.user.repos.get(visibility='public', sort='created')>>> # ^ 映射到 GET /user/repos>>> data... ['tweeter', 'snipey', '...']
請(qǐng)注意,你要確保 URL 拼寫正確,因?yàn)槲覀儧]有驗(yàn)證 URL。如果 URL 不存在或出現(xiàn)了其他任何錯(cuò)誤,將返回 API 拋出的錯(cuò)誤。那么,這一切是如何運(yùn)作的呢?讓我們找出答案。首先,我們將查看一個(gè) API
類的簡化示例:
class API: # ... other methods ... def __getattr__(self, key): return IncompleteRequest(self.client).__getattr__(key) __getitem__ = __getattr__
在 API
類上的每次調(diào)用都會(huì)調(diào)用 IncompleteRequest
類作為指定的 key
。
class IncompleteRequest: # ... other methods ... def __getattr__(self, key): if key in self.client.http_methods: htmlMethod = getattr(self.client, key) return partial(htmlMethod, url=self.url) else: self.url += '/' + str(key) return self __getitem__ = __getattr__ class Client: http_methods = ('get') # 還有 post, put, patch 等等。 def get(self, url, headers={}, **params): return self.request('GET', url, None, headers)
如果***一次調(diào)用不是 HTTP 方法(如 get
、post
等),則返回帶有附加路徑的 IncompleteRequest
。否則,它從Client
類獲取 HTTP 方法對(duì)應(yīng)的正確函數(shù),并返回 partial
。
如果我們給出一個(gè)不存在的路徑會(huì)發(fā)生什么?
>>> status, data = this.path.doesnt.exist.get()>>> status... 404
因?yàn)?__getattr__
別名為 __getitem__
:
>>> owner, repo = 'nnja', 'tweeter'>>> status, data = gh.repos[owner][repo].pulls.get()>>> # ^ Maps to GET /repos/nnja/tweeter/pulls>>> data.... # {....}
“Python編程代碼技巧有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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