python使用數(shù)字與字符串方法技巧有哪些

這篇文章主要介紹了python使用數(shù)字與字符串方法技巧有哪些，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

1. 少使用數(shù)字字面量

下面的代碼使用數(shù)字來作為判斷條件的語句，如果你從別人手里接手過這部分代碼，很難第一時(shí)間理解它的意義。

def mark_trip_as_featured(trip):
    """將某個(gè)旅程添加到推薦欄目
    """
    if trip.source == 11:
        do_some_thing(trip)
    elif trip.source == 12:
        do_some_other_thing(trip)
    ... ...
    return

我們可以使用枚舉的方式，對這些數(shù)字部分做一些說明。

from enum import IntEnum

class TripSource(IntEnum):
    FROM_WEBSITE = 11
    FROM_IOS_CLIENT = 12


def mark_trip_as_featured(trip):
    if trip.source == TripSource.FROM_WEBSITE:
        do_some_thing(trip)
    elif trip.source == TripSource.FROM_IOS_CLIENT:
        do_some_other_thing(trip)
    ... ...
    return

將重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)字定義成枚舉類型，不僅改善了代碼的可讀性，還降低了代碼出現(xiàn) Bug 的機(jī)率。

當(dāng)然不是所有的數(shù)字都需要用到枚舉說明，像常見數(shù)字下標(biāo) 0 和 -1
就不需要。

2. 裸字符串處理的問題

“ 裸字符串處理 ” 這里指只使用基本的加減乘除和循環(huán)、配合內(nèi)置函數(shù)/方法來操作字符串，獲得我們需要的結(jié)果。

def fetch_users(conn, min_level=None, gender=None, has_membership=False, sort_field="created"):
    """獲取用戶列表
   
    :param int min_level: 要求的最低用戶級(jí)別，默認(rèn)為所有級(jí)別
    :param int gender: 篩選用戶性別，默認(rèn)為所有性別
    :param int has_membership: 篩選所有會(huì)員/非會(huì)員用戶，默認(rèn)非會(huì)員
    :param str sort_field: 排序字段，默認(rèn)為按 created "用戶創(chuàng)建日期"
    :returns: 列表：[(User ID, User Name), ...]
    """
    # 一種古老的 SQL 拼接技巧，使用 "WHERE 1=1" 來簡化字符串拼接操作
    # 區(qū)分查詢 params 來避免 SQL 注入問題
    statement = "SELECT id, name FROM users WHERE 1=1"
    params = []
    if min_level is not None:
        statement += " AND level >= ?"
        params.append(min_level)
    if gender is not None:
        statement += " AND gender >= ?"
        params.append(gender)
    if has_membership:
        statement += " AND has_membership == true"
    else:
        statement += " AND has_membership == false"
    
    statement += " ORDER BY ?"
    params.append(sort_field)
    return list(conn.execute(statement, params))

這樣做雖然看起來簡單，符合直覺，但是隨著函數(shù)邏輯變得復(fù)雜，這段代碼會(huì)變得容易出錯(cuò)。

更好的選擇是利用一些開源的對象化模塊來操作他們。
這里使用了 SQLAlchemy。

def fetch_users_v2(conn, min_level=None, gender=None, has_membership=False, sort_field="created"):
    """獲取用戶列表
    """
    query = select([users.c.id, users.c.name])
    if min_level is not None:
        query = query.where(users.c.level >= min_level)
    if gender is not None:
        query = query.where(users.c.gender == gender)
    query = query.where(users.c.has_membership == has_membership).order_by(users.c[sort_field])
    return list(conn.execute(query))

其它的替換思路：

Q: 目標(biāo)/源字符串是結(jié)構(gòu)化的，遵循某種格式嗎？

其它的開源的對象化模塊。

• SQL：SQLAlchemy

• XML：lxml

• JSON、YAML …

嘗試使用模板引擎而不是復(fù)雜字符串處理邏輯來達(dá)到目的。

• Jinja2

• Mako

• Mustache

3. 展開復(fù)雜的計(jì)算字面量表達(dá)式

def f1(delta_seconds):
    # 如果時(shí)間已經(jīng)過去了超過 11 天，不做任何事
    if delta_seconds > 950400:
        return 
    ...

“為什么我們不直接把代碼寫成 if delta_seconds < 11 * 24 * 3600: 呢？”

“性能”，答案一定會(huì)是“性能”。 Python 是一門解釋型語言，所以預(yù)先計(jì)算出 950400 正是因?yàn)槲覀儾幌胱屆看螌瘮?shù) f1 的調(diào)用都帶上這部分的計(jì)算開銷。

不過事實(shí)是：即使我們把代碼改成 if delta_seconds < 11 * 24 * 3600:，函數(shù)也不會(huì)多出任何額外的開銷。

當(dāng)我們的代碼中需要出現(xiàn)復(fù)雜計(jì)算的字面量時(shí)，請保留整個(gè)算式吧。它對性能沒有任何影響，而且會(huì)增加代碼的可讀性。

def f1(delta_seconds):
    if delta_seconds < 11 * 24 * 3600:
        return

4.實(shí)用技巧

4.1布爾值也是數(shù)字

True 和 False 可以當(dāng)成 1 和 0 使用

>>> True + 1
2
>>> 1 / False
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero

計(jì)數(shù)簡化操作。

>>> l = [1, 2, 4, 5, 7]
>>> sum(i % 2 == 0 for i in l)
2

如果將某個(gè)布爾值表達(dá)式作為列表的下標(biāo)使用，可以實(shí)現(xiàn)類似三元表達(dá)式的目的：

# 類似的三元表達(dá)式："Javascript" if 2 > 1 else "Python"
>>> ["Python", "Javascript"][2 > 1]
'Javascript'

4.2改善字符串的可讀性。

對于字符串我們常使用 \ 和 + 來講字符串拆分成好幾段。

還有一種簡單的方法是用 （）。
用 （）括起來就可以隨意拆行了。

s = (
    "There is something really bad happened during the process. "
    "Please contact your administrator."
)

對于多級(jí)縮進(jìn)字符串:

可以調(diào)用其他的標(biāo)準(zhǔn)庫來達(dá)到簡化效果。

from textwrap import dedent

def main():
    if user.is_active:
        # dedent 將會(huì)縮進(jìn)掉整段文字最左邊的空字符串
        message = dedent("""\
            Welcome, today's movie list:
            - Jaw (1975)
            - The Shining (1980)
            - Saw (2004)""")

大數(shù)字也可以變得更加可閱讀:

在數(shù)字之間加入下劃線。

>>> 10_000_000.0  # 以“千”為單位劃分?jǐn)?shù)字
10000000.0
>>> 0xCAFE_F00D  # 16進(jìn)制數(shù)字同樣有效，4個(gè)一組更易讀
3405705229
>>> 0b_0011_1111_0100_1110  # 二進(jìn)制也有效
16206
>>> int('0b_1111_0000', 2)  # 處理字符串的時(shí)候也會(huì)正確處理下劃線
240

4.3以 r 開頭的內(nèi)建字符串函數(shù)。

例如 : .split() 和 .rsplit() 的區(qū)別是，一個(gè)從左到右分割字符串，另一個(gè)是從右到左處理字符串。

合理使用一些現(xiàn)成 string 操作函數(shù)可以讓工作事半功倍。

4.4 float (" inf ")

float ( " inf " ) 和 float ( " -inf ") ，對應(yīng)著無窮大和無窮小。

float( " -inf ") < 任意數(shù)值 < float( " inf ")

一些可以用上的場合。

# A. 根據(jù)年齡升序排序，沒有提供年齡放在最后邊
>>> users = {"tom": 19, "jenny": 13, "jack": None, "andrew": 43}
>>> sorted(users.keys(), key=lambda user: users.get(user) or float('inf'))
['jenny', 'tom', 'andrew', 'jack']

# B. 作為循環(huán)初始值，簡化第一次判斷邏輯
>>> max_num = float('-inf')
>>> # 找到列表中最大的數(shù)字
>>> for i in [23, 71, 3, 21, 8]:
...:    if i > max_num:
...:         max_num = i
...:
>>> max_num
71

5.常見誤區(qū)

5.1“value += 1” 并非線程安全

如下:這個(gè)操作并不是線程安全的。

這個(gè)簡單的累加語句，會(huì)被編譯成包括取值和保存在內(nèi)的好幾個(gè)不同步驟。

而在多線程環(huán)境下，任意一個(gè)其他線程都有可能在其中某個(gè)步驟切入進(jìn)來，阻礙你獲得正確的結(jié)果。

def incr(value):
    value += 1


# 使用 dis 模塊查看字節(jié)碼
import dis

dis.dis(incr)
      0 LOAD_FAST                0 (value)
      2 LOAD_CONST               1 (1)
      4 INPLACE_ADD
      6 STORE_FAST               0 (value)
      8 LOAD_CONST               0 (None)
     10 RETURN_VALUE

常用 dis 模塊去驗(yàn)證自己的操作，有時(shí)候，結(jié)果和我們預(yù)想的并不一樣。

5.2字符串拼接并不慢

Python 的字符串拼接（+=）在 2.2 以及之前的版本確實(shí)很慢。
但之后的版本做了更新，效率已經(jīng)大大提升，所有字符串的拼接還是可以使用的。

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