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Python編程進(jìn)階,常用八大技巧!

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-08 00:40:00 1699375200

整理字符串輸入

整理用戶輸入的問(wèn)題在編程過(guò)程中極為常見(jiàn)。通常情況下,將字符轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)或大寫(xiě)就夠了,有時(shí)你可以使用正則表達(dá)式模塊「Regex」完成這項(xiàng)工作。但是如果問(wèn)題很復(fù)雜,可能有更好的方法來(lái)解決:

user_input="This\nstringhas\tsomewhitespaces...\r\n"

character_map={

ord('\n'):'',

ord('\t'):'',

ord('\r'):None

}

user_input.translate(character_map)#Thisstringhassomewhitespaces...

在本例中,你可以看到空格符「\n」和「\t」都被替換成了單個(gè)空格,「\r」都被刪掉了。這只是個(gè)很簡(jiǎn)單的例子,我們可以更進(jìn)一步,使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表,并使用其中的「combining()」進(jìn)行生成和映射。

迭代器切片(Slice)

如果對(duì)迭代器進(jìn)行切片操作,會(huì)返回一個(gè)「TypeError」,提示生成器對(duì)象沒(méi)有下標(biāo),但是我們可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的方案來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題:

importitertools

s=itertools.islice(range(50),10,20)#

forvalins:

...

我們可以使用「itertools.islice」創(chuàng)建一個(gè)「islice」對(duì)象,該對(duì)象是一個(gè)迭代器,可以產(chǎn)生我們想要的項(xiàng)。但需要注意的是,該操作要使用切片之前的所有生成器項(xiàng),以及「islice」對(duì)象中的所有項(xiàng)。

跳過(guò)可迭代對(duì)象的開(kāi)頭

有時(shí)你要處理一些以不需要的行(如注釋)開(kāi)頭的文件。「itertools」再次提供了一種簡(jiǎn)單的解決方案:

string_from_file="""

//Author:...

//License:...

//

//Date:...

Actualcontent...

"""

importitertools

forlineinitertools.dropwhile(lambdaline:line.startswith("http://"),string_from_file.split("\n")):

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(duì)象的開(kāi)頭部分(本示例中為開(kāi)頭的注釋行),而又不知道要這部分有多長(zhǎng)時(shí),這種方法就很有用了。

只包含關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)(kwargs)

當(dāng)我們使用下面的函數(shù)時(shí),創(chuàng)建僅僅需要關(guān)鍵字參數(shù)作為輸入的函數(shù)來(lái)提供更清晰的函數(shù)定義,會(huì)很有幫助:

deftest(*,a,b):

pass

test("valuefora","valueforb")#TypeError:test()takes0positionalarguments...

test(a="value",b="value2")#Works...

如你所見(jiàn),在關(guān)鍵字參數(shù)之前加上一個(gè)「*」就可以解決這個(gè)問(wèn)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)。

創(chuàng)建支持「with」語(yǔ)句的對(duì)象

舉例而言,我們都知道如何使用「with」語(yǔ)句打開(kāi)文件或獲取鎖,但是我們可以實(shí)現(xiàn)自己上下文表達(dá)式嗎?是的,我們可以使用「__enter__」和「__exit__」來(lái)實(shí)現(xiàn)上下文管理協(xié)議:

classConnection:

def__init__(self):

...

def__enter__(self):

#Initializeconnection...

def__exit__(self,type,value,traceback):

#Closeconnection...

withConnection()asc:

#__enter__()executes

...

#conn.__exit__()executes

這是在Python中最常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)上下文管理的方法,但是還有更簡(jiǎn)單的方法:

fromcontextlibimportcontextmanager

@contextmanager

deftag(name):

print(f"<{name}>")

yield

print(f"")

withtag("h1"):

print("ThisisTitle.")

上面這段代碼使用contextmanager的manager裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進(jìn)入with塊時(shí)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。

用「__slots__」節(jié)省內(nèi)存

如果你曾經(jīng)編寫(xiě)過(guò)一個(gè)創(chuàng)建了某種類的大量實(shí)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?yàn)镻ython使用字典來(lái)表示類實(shí)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(gè)嚴(yán)重的問(wèn)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__」:

classPerson:

__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(shí),Python沒(méi)有使用字典來(lái)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(gè)實(shí)例所需的內(nèi)存。使用「__slots__」也有一些缺點(diǎn):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。

限制「CPU」和內(nèi)存使用量

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(gè)確定的數(shù)字,Python也有一個(gè)對(duì)應(yīng)的庫(kù)可以做到:

importsignal

importresource

importos

#ToLimitCPUtime

deftime_exceeded(signo,frame):

print("CPUexceeded...")

raiseSystemExit(1)

defset_max_runtime(seconds):

#Installthesignalhandlerandsetaresourcelimit

soft,hard=resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)

resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU,(seconds,hard))

signal.signal(signal.SIGXCPU,time_exceeded)

#Tolimitmemoryusage

defset_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(shí)包含設(shè)置最大CPU運(yùn)行時(shí)間和最大內(nèi)存使用限制的選項(xiàng)。在限制CPU的運(yùn)行時(shí)間時(shí),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(guò)參數(shù)指定的秒數(shù)和先前檢索到的硬限制來(lái)進(jìn)行設(shè)置。最后,如果CPU的運(yùn)行時(shí)間超過(guò)了限制,我們將發(fā)出系統(tǒng)退出的信號(hào)。在內(nèi)存使用方面,我們?cè)俅螜z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(lái)設(shè)置它。

控制可以/不可以導(dǎo)入什么

有些語(yǔ)言有非常明顯的機(jī)制來(lái)導(dǎo)出成員(變量、方法、接口),例如在Golang中只有以大寫(xiě)字母開(kāi)頭的成員被導(dǎo)出。然而,在Python中,所有成員都會(huì)被導(dǎo)出(除非我們使用了「__all__」):

deffoo():

pass

defbar():

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(huì)導(dǎo)出任何東西,當(dāng)從這個(gè)模塊導(dǎo)入的時(shí)候,會(huì)造成「AttributeError」。

實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符的簡(jiǎn)單方法

為一個(gè)類實(shí)現(xiàn)所有的比較運(yùn)算符(如__lt__,__le__,__gt__,__ge__)是很繁瑣的。有更簡(jiǎn)單的方法可以做到這一點(diǎn)嗎?這種時(shí)候,「functools.total_ordering」就是一個(gè)很好的幫手:

fromfunctoolsimporttotal_ordering

@total_ordering

classNumber:

def__init__(self,value):

self.value=value

def__lt__(self,other):

returnself.value

def__eq__(self,other):

returnself.value==other.value

print(Number(20)>Number(3))

print(Number(1)

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(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)對(duì)類實(shí)例排序的過(guò)程。我們只需要定義「__lt__」和「__eq__」就可以了,它們是實(shí)現(xiàn)其余操作所需要的最小的操作集合(這里也體現(xiàn)了裝飾器的作用——為我們填補(bǔ)空白)。

結(jié)語(yǔ)

并非本文中所有提到的功能在日常的Python編程中都是必需或有用的,但是其中某些功能可能會(huì)不時(shí)派上用場(chǎng),而且它們也可能簡(jiǎn)化一些原本就很冗長(zhǎng)且令人煩惱的任務(wù)。還需指出的是,所有這些功能都是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分。而在我看來(lái),其中一些功能似乎并不像標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中包含的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容,所以當(dāng)你使用Python實(shí)現(xiàn)本文提到的某些功能時(shí),請(qǐng)先參閱Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù),如果你不能找到想要的功能,可能只是因?yàn)槟氵€沒(méi)有盡力查找(如果真的沒(méi)有,那它肯定也存在于一些第三方庫(kù))。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python編程進(jìn)階,常用八大技巧!,希望對(duì)大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí),請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。

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