Python大神用的贼溜,9个实用技巧分享给你
本文会试着介绍一些其它文章没有提到的小技巧 , 这些小技巧也是我平时会用到的的 。 让我们一探究竟吧!
文章插图
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 = "Thisstring hassome 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 , 我们可以
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 itertoolss = itertools.islice(range(50), 10, 20)#
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 。
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 itertoolsfor 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 。
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):passtest("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 。
创建支持「with」语句的对象举例而言 , 我们都知道如何使用「with」语句打开文件或获取锁 , 但是我们可以实现自己上下文表达式吗?是的 , 我们可以使用「enter」和「exit」来实现上下文管理协议:
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
这是在 Python 中最常见的实现上下文管理的方法 , 但是还有更简单的方法:
from contextlib import contextmanager@contextmanagerdef tag(name):print(f"<{name}>")yieldprint(f"{name}>")with tag("h1"):print("This is Title.")
上面这段代码使用 contextmanager 的 manager 装饰器实现了内容管理协议 。 在进入 with 块时 tag 函数的第一部分(在 yield 之前的部分)就已经执行了 , 然后 with 块才被执行 , 最后执行 tag 函数的其余部分 。
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_nameself.last_name = last_nameself.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 。
限制「CPU」和内存使用量【Python大神用的贼溜,9个实用技巧分享给你】如果不是想优化程序对内存或 CPU 的使用率 , 而是想直接将其限制为某个确定的数字 , Python 也有一个对应的库可以做到:
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