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小編給大家分享一下Python中有哪些實用技巧,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
整理用戶輸入的問題在編程過程中很常見。有更好的方法來解決:
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」都被替換掉了幾個空格,「r」都被替換掉了。這只是個很簡單的例子,我們可以更進一步,使用「 unicodedata”程序包生成大型重映射表,并使用其中的“combining()”進行生成和映射
如果對返回一個對象進行簡單的操作,會提示生成對象下的“TypeError”,但是我們可以用一個對象的方案來解決問題:
import itertools s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138> for val in s: ...
我們可以使用「itertools.islice」創(chuàng)建一個「islice」,該對象是一個迭代器,可以產(chǎn)生我們想要的項。但需要注意的是,該操作要使用對象以及對象的所有生成器項,「 islice」對象中的所有項。
有時你要處理一些不需要的行(如注釋)開頭的文件?!竔tertools」再次提供了一種簡單的解決方案:
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)
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象的開頭部分(本示例中為開頭的注釋行),而又不知道要這部分有多長時,這種方法就很有用了。
當(dāng)我們使用下面的函數(shù)時,創(chuàng)建僅僅需要關(guān)鍵字參數(shù)作為輸入的函數(shù)來提供更清晰的函數(shù)定義,會很有幫助:
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...
如你所見,在關(guān)鍵字參數(shù)之前加上一個「」就可以解決這個問題。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)。
舉例而言,我們都知道如何使用「with」語句打開文件或獲取鎖,但是我們可以實現(xiàn)自己上下文表達(dá)式嗎?是的,我們可以使用「enter」和「exit」來實現(xiàn)上下文管理協(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 中最常見的實現(xiàn)上下文管理的方法,但是還有更簡單的方法:
from contextlib import contextmanager @contextmanager def tag(name): print(f"<{name}>") yield print(f"</{name}>") with tag("h2"): print("This is Title.")
上面這段代碼使用 contextmanager 的 manager 裝飾器實現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進入 with 塊時 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。
如果你曾經(jīng)編寫過一個創(chuàng)建了某種類的大量實例的程序,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。那是因為 Python 使用字典來表示類實例的屬性,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,這并不是一個嚴(yán)重的問題。但是,如果你的程序因此受到嚴(yán)重的影響,不妨試一下「slots」:
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
當(dāng)我們定義了「slots」屬性時,Python 沒有使用字典來表示屬性,而是使用小的固定大小的數(shù)組,這大大減少了每個實例所需的內(nèi)存。使用「slots」也有一些缺點: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。
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確定的數(shù)字,Python 也有一個對應(yīng)的庫可以做到:
import signal import resource import os # To Limit CPU time def 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 usage def set_max_memory(size): soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))
我們可以看到,在上面的代碼片段中,同時包含設(shè)置最大 CPU 運行時間和最大內(nèi)存使用限制的選項。在限制 CPU 的運行時間時,我們首先獲得該特定資源(RLIMIT_CPU)的軟限制和硬限制,然后使用通過參數(shù)指定的秒數(shù)和先前檢索到的硬限制來進行設(shè)置。最后,如果 CPU 的運行時間超過了限制,我們將發(fā)出系統(tǒng)退出的信號。在內(nèi)存使用方面,我們再次檢索軟限制和硬限制,并使用帶「size」參數(shù)的「setrlimit」和先前檢索到的硬限制來設(shè)置它。
有些語言有非常明顯的機制來導(dǎo)出成員(變量、方法、接口),例如在 Golang 中只有以大寫字母開頭的成員被導(dǎo)出。然而,在 Python 中,所有成員都會被導(dǎo)出(除非我們使用了「all」):
def foo(): pass def bar(): pass __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,這樣就不會導(dǎo)出任何東西,當(dāng)從這個模塊導(dǎo)入的時候,會造成「AttributeError」。
為一個類實現(xiàn)所有的比較相似(如 lt , le , gt , ge)是很繁瑣的。有更簡單的方法可以做到這一點嗎?這種時候,「functools.total_ordering」就是一個很好的幫手:
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))
這里的工作原理究竟是怎樣的呢?我們用「total_ordering」裝飾器簡化實現(xiàn)對類實例排序的過程。我們只需要定義「LT」和「當(dāng)量」就可以了,它們是實現(xiàn)其余操作所需要的最小的集合(這里也表現(xiàn)了裝飾器的作用——為我們操作空白)。
看完了這篇文章,相信你對“Python中有哪些實用技巧”有了一定的了解,如果想了解更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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