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17大Python技巧

发表于:2017-01-09 作者:网络转载 来源:

  显示有限的接口到外部
  当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,该list中填写可以import的类或者函数名, 可以起到限制的import的作用, 防止外部import其他函数或者类。

  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  from base import APIBase
  from client import Client
  from decorator import interface, export, stream
  from server import Server
  from storage import Storage
  from util import (LogFormatter, disable_logging_to_stderr,
  enable_logging_to_kids, info)
  __all__ = ['APIBase', 'Client', 'LogFormatter', 'Server',
  'Storage', 'disable_logging_to_stderr', 'enable_logging_to_kids',
  'export', 'info', 'interface', 'stream']
  with的魔力
  with语句需要支持上下文管理协议的对象, 上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。 with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。
  其中上下文表达式是跟在with之后的表达式, 该表达式返回一个上下文管理对象。
  # 常见with使用场景
  with open("test.txt", "r") as my_file:  # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,
  for line in my_file:
  print line
  详细原理可以查看这篇文章, 浅谈 Python 的 with 语句。
  知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法。
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  class MyWith(object):
  def __init__(self):
  print "__init__ method"
  def __enter__(self):
  print "__enter__ method"
  return self  # 返回对象给as后的变量
  def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
  print "__exit__ method"
  if exc_traceback is None:
  print "Exited without Exception"
  return True
  else:
  print "Exited with Exception"
  return False
  def test_with():
  with MyWith() as my_with:
  print "running my_with"
  print "------分割线-----"
  with MyWith() as my_with:
  print "running before Exception"
  raise Exception
  print "running after Exception"
  if __name__ == '__main__':
  test_with()
  执行结果如下:
  __init__ method
  __enter__ method
  running my_with
  __exit__ method
  Exited without Exception
  ------分割线-----
  __init__ method
  __enter__ method
  running before Exception
  __exit__ method
  Exited with Exception
  Traceback (most recent call last):
  File "bin/python", line 34, in
  exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))
  File "test_with.py", line 33, in
  test_with()
  File "test_with.py", line 28, in test_with
  raise Exception
  Exception
  证明了会先执行__enter__方法, 然后调用with内的逻辑, 最后执行__exit__做退出处理, 并且, 即使出现异常也能正常退出
  filter的用法
  相对filter而言, map和reduce使用的会更频繁一些, filter正如其名字, 按照某种规则过滤掉一些元素。
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  # 所有奇数都会返回True, 偶数会返回False被过滤掉
  print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst)
  #输出结果
  [1, 3, 5]
  一行作判断
  当条件满足时, 返回的为等号后面的变量, 否则返回else后语句。
  lst = [1, 2, 3]
  new_lst = lst[0] if lst is not None else None
  print new_lst
  # 打印结果
  1
  装饰器之单例
  使用装饰器实现简单的单例模式
  # 单例装饰器
  def singleton(cls):
  instances = dict()  # 初始为空
  def _singleton(*args, **kwargs):
  if cls not in instances:  #如果不存在, 则创建并放入字典
  instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
  return instances[cls]
  return _singleton
  @singleton
  class Test(object):
  pass
  if __name__ == '__main__':
  t1 = Test()
  t2 = Test()
  # 两者具有相同的地址
  print t1, t2
  staticmethod装饰器
  类中两种常用的装饰, 首先区分一下他们:
  普通成员函数, 其中第一个隐式参数为对象
  classmethod装饰器, 类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法), 其中第一个隐式参数为类
  staticmethod装饰器, 没有任何隐式参数. python中的静态方法类似与C++中的静态方法
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  class A(object):
  # 普通成员函数
  def foo(self, x):
  print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)
  @classmethod   # 使用classmethod进行装饰
  def class_foo(cls, x):
  print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)
  @staticmethod  # 使用staticmethod进行装饰
  def static_foo(x):
  print "executing static_foo(%s)" % x
  def test_three_method():
  obj = A()
  # 直接调用噗通的成员方法
  obj.foo("para")  # 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self
  obj.class_foo("para")  # 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls
  A.class_foo("para")  #更直接的类方法调用
  obj.static_foo("para")  # 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用
  A.static_foo("para")
  if __name__ == '__main__':
  test_three_method()
  # 函数输出
  executing foo(<__main__.A object at 0x100ba4e10>, para)
  executing class_foo(, para)
  executing class_foo(, para)
  executing static_foo(para)
  executing static_foo(para)
  property装饰器
  定义私有类属性
  将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)。
  #python内建函数
  property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
  fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串(像注释一样)。从实现来看,这些参数都是可选的。
  property有三个方法getter(), setter()和delete() 来指定fget, fset和fdel。 这表示以下这行:
  class Student(object):
  @property  #相当于property.getter(score) 或者property(score)
  def score(self):
  return self._score
  @score.setter #相当于score = property.setter(score)
  def score(self, value):
  if not isinstance(value, int):
  raise ValueError('score must be an integer!')
  if value < 0 or value > 100:
  raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
  self._score = value
  iter魔法
  通过yield和__iter__的结合,我们可以把一个对象变成可迭代的
  通过__str__的重写, 可以直接通过想要的形式打印对象
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  class TestIter(object):
  def __init__(self):
  self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]
  def read(self):
  for ele in xrange(len(self.lst)):
  yield ele
  def __iter__(self):
  return self.read()
  def __str__(self):
  return ','.join(map(str, self.lst))
  __repr__ = __str__
  def test_iter():
  obj = TestIter()
  for num in obj:
  print num
  print obj
  if __name__ == '__main__':
  test_iter()
  神奇partial
  partial使用上很像C++中仿函数(函数对象)。
  在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式:
  def partial(func, *part_args):
  def wrapper(*extra_args):
  args = list(part_args)
  args.extend(extra_args)
  return func(*args)
  return wrapper
  利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数,返回一个可调用的变量, 直到真正的调用执行:
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  from functools import partial
  def sum(a, b):
  return a + b
  def test_partial():
  fun = partial(sum, 2)   # 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量
  print fun(3)  # 实现执行的即是sum(2, 3)
  if __name__ == '__main__':
  test_partial()
  # 执行结果
  5

  神秘eval
  eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差), 会解释字符串为对应的代码并执行, 并且将执行结果返回。
  看一下下面这个例子:
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  def test_first():
  return 3
  def test_second(num):
  return num
  action = {  # 可以看做是一个sandbox
  "para": 5,
  "test_first" : test_first,
  "test_second": test_second
  }
  def test_eavl(): 
  condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"
  res = eval(condition, action)  # 解释condition并根据action对应的动作执行
  print res
  if __name__ == '_
  exec
  exec在Python中会忽略返回值, 总是返回None, eval会返回执行代码或语句的返回值
  exec和eval在执行代码时, 除了返回值其他行为都相同
  在传入字符串时, 会使用compile(source, ‘’, mode)编译字节码。 mode的取值为exec和eval
  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  def test_first():
  print "hello"
  def test_second():
  test_first()
  print "second"
  def test_third():
  print "third"
  action = {
  "test_second": test_second,
  "test_third": test_third
  }
  def test_exec():
  exec "test_second" in action
  if __name__ == '__main__':
  test_exec()  # 无法看到执行结果
  getattr
  getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性,属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一,结果就是该属性的值。例如, getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在,如果有默认值则返回默认值,否则触发 AttributeError 。
  # 使用范例
  class TestGetAttr(object):
  test = "test attribute"
  def say(self):
  print "test method"
  def test_getattr():
  my_test = TestGetAttr()
  try:
  print getattr(my_test, "test")
  except AttributeError:
  print "Attribute Error!"
  try:
  getattr(my_test, "say")()
  except AttributeError: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下
  print "Method Error!"
  if __name__ == '__main__':
  test_getattr()
  # 输出结果
  test attribute
  test method
  命令行处理
  def process_command_line(argv):
  """
  Return a 2-tuple: (settings object, args list).
  `argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.
  """
  if argv is None:
  argv = sys.argv[1:]
  # initialize the parser object:
  parser = optparse.OptionParser(
  formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),
  add_help_option=None)
  # define options here:
  parser.add_option(      # customized description; put --help last
  '-h', '--help', action='help',
  help='Show this help message and exit.')
  settings, args = parser.parse_args(argv)
  # check number of arguments, verify values, etc.:
  if args:
  parser.error('program takes no command-line arguments; '
  '"%s" ignored.' % (args,))
  # further process settings & args if necessary
  return settings, args
  def main(argv=None):
  settings, args = process_command_line(argv)
  # application code here, like:
  # run(settings, args)
  return 0        # success
  if __name__ == '__main__':
  status = main()
  sys.exit(status)
  读写csv文件
  # 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似
  import csv
  with open('data.csv', 'rb') as f:
  reader = csv.reader(f)
  for row in reader:
  print row
  # 向csv文件写入
  import csv
  with open( 'data.csv', 'wb') as f:
  writer = csv.writer(f)
  writer.writerow(['name', 'address', 'age'])  # 单行写入
  data = [
  ( 'xiaoming ','china','10'),
  ( 'Lily', 'USA', '12')]
  writer.writerows(data)  # 多行写入
  各种时间形式转换
  只发一张网上的图, 然后查文档就好了, 这个是记不住的


  字符串格式化
  一个非常好用, 很多人又不知道的功能:
  >>> name = "andrew"
  >>> "my name is {name}".format(name=name)
  'my name is andrew'

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