你可能不知道的Python技巧

 有许许多多文章写了 Python 中的许多很酷的特性，例如变量解包、偏函数、枚举可迭代对象，但是关于 Python 还有很多要讨论的话题，因此在本文中，我将尝试展示一些我知道的和在使用的，但很少在其它文章提到过的特性。那就开始吧。

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1、对输入的字符串“消毒”

对用户输入的内容“消毒”，这问题几乎适用于你编写的所有程序。通常将字符转换为小写或大写就足够了，有时你还可以使用正则表达式来完成工作，但是对于复杂的情况，还有更好的方法：

 
 
 
    
  
  
  
  1. user_input = "This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. character_map = {
    4. 
  
  
  
  4.  ord('\n') : ' ',
    5. 
  
  
  
  5.  ord('\t') : ' ',
    6. 
  
  
  
  6.  ord('\r') : None
    7. 
  
  
  
  7. }
    8. 
  
  
  
  8. user_input.translate(character_map)  # This string has some whitespaces... "
    9.

在此示例中，你可以看到空格字符“ \n”和“ \t”被单个空格替换了，而“ \r”则被完全删除。这是一个简单的示例，但是我们可以更进一步，使用unicodedata 库及其 combining() 函数，来生成更大的重映射表(remapping table)，并用它来删除字符串中所有的重音。

2、对迭代器切片

如果你尝试直接对迭代器切片，则会得到 TypeError ，提示说该对象不可取下标(not subscriptable)，但是有一个简单的解决方案：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import itertools
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. s = itertools.islice(range(50), 10, 20)  # 
    4. 
  
  
  
  4. for val in s:
    5. 
  
  
  
  5.  ...
    6.

使用itertools.islice，我们可以创建一个 islice 对象，该对象是一个迭代器，可以生成我们所需的内容。但是这有个重要的提醒，即它会消耗掉切片前以及切片对象 islice 中的所有元素。

(译注：更多关于迭代器切片的内容，可阅读Python进阶：迭代器与迭代器切片)

3、跳过可迭代对象的开始

有时候你必须处理某些文件，它们以可变数量的不需要的行(例如注释)为开头。itertools 再次提供了简单的解决方案：

 
 
 
    
  
  
  
  1. string_from_file = """
    2. 
  
  
  
  2. // Author: ...
    3. 
  
  
  
  3. // License: ...
    4. 
  
  
  
  4. //
    5. 
  
  
  
  5. // Date: ...
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7. Actual content...
    8. 
  
  
  
  8. """
    9. 
  
  
  
  9. 
  
  
  
  10. import itertools
    11. 
  
  
  
  11. 
  
  
  
  12. for line in itertools.dropwhile(lambda line:line.startswith("//"), string_from_file.split("\n")):
    13. 
  
  
  
  13.     print(line)
    14.

这段代码仅会打印在初始的注释部分之后的内容。如果我们只想丢弃迭代器的开头部分(在此例中是注释)，并且不知道有多少内容，那么此方法很有用。

4、仅支持关键字参数(kwargs)的函数

当需要函数提供(强制)更清晰的参数时，创建仅支持关键字参数的函数，可能会挺有用：

 
 
 
    
  
  
  
  1. def test(*, a, b):
    2. 
  
  
  
  2.  pass
    3. 
  
  
  
  3. 
  
  
  
  4. test("value for a", "value for b")  # TypeError: test() takes 0 positional arguments...
    5. 
  
  
  
  5. test(a="value", b="value 2")  # Works...
    6.

如你所见，可以在关键字参数之前，放置单个 * 参数来轻松解决此问题。如果我们将位置参数放在 * 参数之前，则显然也可以有位置参数。

5、创建支持 with 语句的对象

我们都知道如何使用 with 语句，例如打开文件或者是获取锁，但是我们可以实现自己的么?是的，我们可以使用__enter__ 和__exit__ 方法来实现上下文管理器协议：

 
 
 
    
  
  
  
  1. class Connection:
    2. 
  
  
  
  2.  def __init__(self):
    3. 
  
  
  
  3.   ...
    4. 
  
  
  
  4. 
  
  
  
  5.  def __enter__(self):
    6. 
  
  
  
  6.   # Initialize connection...
    7. 
  
  
  
  7. 
  
  
  
  8.  def __exit__(self, type, value, traceback):
    9. 
  
  
  
  9.   # Close connection...
    10. 
  
  
  
  10. 
  
  
  
  11. with Connection() as c:
    12. 
  
  
  
  12.  # __enter__() executes
    13. 
  
  
  
  13.  ...
    14. 
  
  
  
  14.  # conn.__exit__() executes
    15.

这是在 Python 中实现上下文管理的最常见方法，但是还有一种更简单的方法：

 
 
 
    
  
  
  
  1. from contextlib import contextmanager
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. @contextmanager
    4. 
  
  
  
  4. def tag(name):
    5. 
  
  
  
  5.  print(f"<{name}>")
    6. 
  
  
  
  6.  yield
    7. 
  
  
  
  7.  print(f"")
    8. 
  
  
  
  8. 
  
  
  
  9. with tag("h1"):
    10. 
  
  
  
  10.  print("This is Title.")
    11.

上面的代码段使用 contextmanager 装饰器实现了内容管理协议。tag 函数的第一部分(yield 之前)会在进入 with 语句时执行，然后执行 with 的代码块，最后会执行 tag 函数的剩余部分。

6、用__slots__节省内存

如果你曾经编写过一个程序，该程序创建了某个类的大量实例，那么你可能已经注意到你的程序突然就需要大量内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性，这能使其速度变快，但内存不是很高效。通常这不是个问题，但是，如果你的程序遇到了问题，你可以尝试使用__slots__ ：

 
 
 
    
  
  
  
  1. class Person:
    2. 
  
  
  
  2.     __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"]
    3. 
  
  
  
  3.     def __init__(self, first_name, last_name, phone):
    4. 
  
  
  
  4.     self.first_name = first_name
    5. 
  
  
  
  5.     self.last_name = last_name
    6. 
  
  
  
  6.     self.phone = phone
    7.

这里发生的是，当我们定义__slots__属性时，Python 使用固定大小的小型数组，而不是字典，这大大减少了每个实例所需的内存。使用__slots__还有一些缺点——我们无法声明任何新的属性，并且只能使用在__slots__中的属性。同样，带有__slots__的类不能使用多重继承。

7、限制CPU和内存使用量

如果不是想优化程序内存或 CPU 使用率，而是想直接将其限制为某个固定数字，那么 Python 也有一个库能做到：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import signal
    2. 
  
  
  
  2. import resource
    3. 
  
  
  
  3. import os
    4. 
  
  
  
  4. 
  
  
  
  5. # To Limit CPU time
    6. 
  
  
  
  6. def time_exceeded(signo, frame):
    7. 
  
  
  
  7.  print("CPU exceeded...")
    8. 
  
  
  
  8.  raise SystemExit(1)
    9. 
  
  
  
  9. 
  
  
  
  10. def set_max_runtime(seconds):
    11. 
  
  
  
  11.  # Install the signal handler and set a resource limit
    12. 
  
  
  
  12.  soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)
    13. 
  
  
  
  13.  resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))
    14. 
  
  
  
  14.  signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)
    15. 
  
  
  
  15. 
  
  
  
  16. # To limit memory usage
    17. 
  
  
  
  17. def set_max_memory(size):
    18. 
  
  
  
  18.  soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
    19. 
  
  
  
  19.  resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))
    20.

在这里，我们可以看到两个选项，可设置最大 CPU 运行时间和内存使用上限。对于 CPU 限制，我们首先获取该特定资源(RLIMIT_CPU)的软限制和硬限制，然后通过参数指定的秒数和先前获取的硬限制来设置它。最后，如果超过 CPU 时间，我们将注册令系统退出的信号。至于内存，我们再次获取软限制和硬限制，并使用带有 size 参数的setrlimit 和获取的硬限制对其进行设置。

8、控制可以import的内容

某些语言具有非常明显的用于导出成员(变量、方法、接口)的机制，例如Golang，它仅导出以大写字母开头的成员。另一方面，在 Python 中，所有内容都会被导出，除非我们使用__all__ ：

 
 
 
    
  
  
  
  1. def foo():
    2. 
  
  
  
  2.  pass
    3. 
  
  
  
  3. 
  
  
  
  4. def bar():
    5. 
  
  
  
  5.  pass
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7. __all__ = ["bar"]
    8.

使用上面的代码段，我们可以限制from some_module import * 在使用时可以导入的内容。对于以上示例，通配导入时只会导入 bar。此外，我们可以将__all__ 设为空，令其无法导出任何东西，并且在使用通配符方式从此模块中导入时，将引发 AttributeError。

9、比较运算符的简便方法

为一个类实现所有比较运算符可能会很烦人，因为有很多的比较运算符——__lt__、__le__、__gt__ 或__ge__。但是，如果有更简单的方法呢?functools.total_ordering 可救场：

 
 
 
    
  
  
  
  1. from functools import total_ordering
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. @total_ordering
    4. 
  
  
  
  4. class Number:
    5. 
  
  
  
  5.  def __init__(self, value):
    6. 
  
  
  
  6.   self.value = value
    7. 
  
  
  
  7. 
  
  
  
  8.  def __lt__(self, other):
    9. 
  
  
  
  9.   return self.value < other.value
    10. 
  
  
  
  10. 
  
  
  
  11.  def __eq__(self, other):
    12. 
  
  
  
  12.   return self.value == other.value
    13. 
  
  
  
  13. 
  
  
  
  14. print(Number(20) > Number(3))
    15. 
  
  
  
  15. print(Number(1) < Number(5))
    16. 
  
  
  
  16. print(Number(15) >= Number(15))
    17. 
  
  
  
  17. print(Number(10) <= Number(2))
    18.

这到底如何起作用的?total_ordering 装饰器用于简化为我们的类实例实现排序的过程。只需要定义__lt__ 和__eq__，这是最低的要求，装饰器将映射剩余的操作——它为我们填补了空白。

( 译注： 原作者的文章分为两篇，为了方便读者们阅读，我特将它们整合在一起，以下便是第二篇的内容。)

10、使用slice函数命名切片

使用大量硬编码的索引值会很快搞乱维护性和可读性。一种做法是对所有索引值使用常量，但是我们可以做得更好：

 
 
 
    
  
  
  
  1. # ID   First Name   Last Name
    2. 
  
  
  
  2. line_record = "2        John         Smith"
    3. 
  
  
  
  3. 
  
  
  
  4. ID = slice(0, 8)
    5. 
  
  
  
  5. FIRST_NAME = slice(9, 21)
    6. 
  
  
  
  6. LAST_NAME = slice(22, 27)
    7. 
  
  
  
  7. 
  
  
  
  8. name = f"{line_record[FIRST_NAME].strip()} {line_record[LAST_NAME].strip()}"
    9. 
  
  
  
  9. # name == "John Smith"
    10.

在此例中，我们可以避免神秘的索引，方法是先使用 slice 函数命名它们，然后再使用它们。你还可以通过 .start、.stop和 .stop 属性，来了解 slice 对象的更多信息。

11、在运行时提示用户输入密码

许多命令行工具或脚本需要用户名和密码才能操作。因此，如果你碰巧写了这样的程序，你可能会发现 getpass 模块很有用：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import getpass
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. user = getpass.getuser()
    4. 
  
  
  
  4. password = getpass.getpass()
    5. 
  
  
  
  5. # Do Stuff...
    6.

这个非常简单的包通过提取当前用户的登录名，可以提示用户输入密码。但是须注意，并非每个系统都支持隐藏密码。Python 会尝试警告你，因此切记在命令行中阅读警告信息。

12、查找单词/字符串的相近匹配

现在，关于 Python 标准库中一些晦涩难懂的特性。如果你发现自己需要使用Levenshtein distance 【2】之类的东西，来查找某些输入字符串的相似单词，那么 Python 的 difflib 会为你提供支持。

 
 
 
    
  
  
  
  1. import difflib
    2. 
  
  
  
  2. difflib.get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'], n=2)
    3. 
  
  
  
  3. # returns ['apple', 'ape']
    4.

difflib.get_close_matches 会查找最佳的“足够好”的匹配。在这里，第一个参数与第二个参数匹配。我们还可以提供可选参数 n ，该参数指定要返回的最多匹配结果。另一个可选的关键字参数 cutoff (默认值为 0.6)，可以设置字符串匹配得分的阈值。

13、使用IP地址

如果你必须使用 Python 做网络开发，你可能会发现 ipaddress 模块非常有用。一种场景是从 CIDR(无类别域间路由 Classless Inter-Domain Routing)生成一系列 IP 地址：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import ipaddress
    2. 
  
  
  
  2. net = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29')  # Works for IPv6 too
    3. 
  
  
  
  3. # IPv4Network('74.125.227.0/29')
    4. 
  
  
  
  4. 
  
  
  
  5. for addr in net:
    6. 
  
  
  
  6.     print(addr)
    7. 
  
  
  
  7. 
  
  
  
  8. # 74.125.227.0
    9. 
  
  
  
  9. # 74.125.227.1
    10. 
  
  
  
  10. # 74.125.227.2
    11. 
  
  
  
  11. # 74.125.227.3
    12. 
  
  
  
  12. # ...
    13.

另一个不错的功能是检查 IP 地址的网络成员资格：

 
 
 
    
  
  
  
  1. ip = ipaddress.ip_address("74.125.227.3")
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. ip in net
    4. 
  
  
  
  4. # True
    5. 
  
  
  
  5. 
  
  
  
  6. ip = ipaddress.ip_address("74.125.227.12")
    7. 
  
  
  
  7. ip in net
    8. 
  
  
  
  8. # False
    9.

还有很多有趣的功能，在这里【3】可以找到，我不再赘述。但是请注意，ipaddress 模块和其它与网络相关的模块之间只有有限的互通性。例如，你不能将 IPv4Network 实例当成地址字符串——需要先使用 str 转换它们。

14、在Shell中调试程序崩溃

如果你是一个拒绝使用 IDE，并在 Vim 或 Emacs 中进行编码的人，那么你可能会遇到这样的情况：拥有在 IDE 中那样的调试器会很有用。

你知道吗?你有一个——只要用python3.8 -i 运行你的程序——一旦你的程序终止了， -i 会启动交互式 shell，在那你可以查看所有的变量和调用函数。整洁，但是使用实际的调试器(pdb )会如何呢?让我们用以下程序(script.py )：

 
 
 
    
  
  
  
  1. def func():
    2. 
  
  
  
  2.     return 0 / 0
    3. 
  
  
  
  3. 
  
  
  
  4. func()
    5.

并使用python3.8 -i script.py运行脚本：

 
 
 
    
  
  
  
  1. # Script crashes...
    2. 
  
  
  
  2. Traceback (most recent call last):
    3. 
  
  
  
  3.   File "script.py", line 4, in 
    4. 
  
  
  
  4.     func()
    5. 
  
  
  
  5.   File "script.py", line 2, in func
    6. 
  
  
  
  6.     return 0 / 0
    7. 
  
  
  
  7. ZeroDivisionError: division by zero
    8. 
  
  
  
  8. >>> import pdb
    9. 
  
  
  
  9. >>> pdb.pm()  # Post-mortem debugger
    10. 
  
  
  
  10. > script.py(2)func()
    11. 
  
  
  
  11. -> return 0 / 0
    12. 
  
  
  
  12. (Pdb)
    13.

我们看到了崩溃的地方，现在让我们设置一个断点：

 
 
 
    
  
  
  
  1. def func():
    2. 
  
  
  
  2.     breakpoint()  # import pdb; pdb.set_trace()
    3. 
  
  
  
  3.     return 0 / 0
    4. 
  
  
  
  4. 
  
  
  
  5. func()
    6.

现在再次运行它：

 
 
 
    
  
  
  
  1. script.py(3)func()
    2. 
  
  
  
  2. -> return 0 / 0
    3. 
  
  
  
  3. (Pdb)  # we start here
    4. 
  
  
  
  4. (Pdb) step
    5. 
  
  
  
  5. ZeroDivisionError: division by zero
    6. 
  
  
  
  6. > script.py(3)func()
    7. 
  
  
  
  7. -> return 0 / 0
    8. 
  
  
  
  8. (Pdb)
    9.

大多数时候，打印语句和错误信息就足以进行调试，但是有时候，你需要四处摸索，以了解程序内部正在发生的事情。在这些情况下，你可以设置断点，然后程序执行时将在断点处停下，你可以检查程序，例如列出函数参数、表达式求值、列出变量、或如上所示仅作单步执行。

pdb 是功能齐全的 Python shell，理论上你可以执行任何东西，但是你还需要一些调试命令，可在此处【4】找到。

15、在一个类中定义多个构造函数

函数重载是编程语言(不含 Python)中非常常见的功能。即使你不能重载正常的函数，你仍然可以使用类方法重载构造函数：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import datetime
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. class Date:
    4. 
  
  
  
  4.     def __init__(self, year, month, day):
    5. 
  
  
  
  5.         self.year = year
    6. 
  
  
  
  6.         self.month = month
    7. 
  
  
  
  7.         self.day = day
    8. 
  
  
  
  8. 
  
  
  
  9.     @classmethod
    10. 
  
  
  
  10.     def today(cls):
    11. 
  
  
  
  11.         t = datetime.datetime.now()
    12. 
  
  
  
  12.         return cls(t.year, t.month, t.day)
    13. 
  
  
  
  13. 
  
  
  
  14. d = Date.today()
    15. 
  
  
  
  15. print(f"{d.day}/{d.month}/{d.year}")
    16. 
  
  
  
  16. # 14/9/2019
    17.

你可能倾向于将替代构造函数的所有逻辑放入__init__，并使用*args 、**kwargs 和一堆 if 语句，而不是使用类方法来解决。那可能行得通，但是却变得难以阅读和维护。

因此，我建议将很少的逻辑放入__init__，并在单独的方法/构造函数中执行所有操作。这样，对于类的维护者和用户而言，得到的都是干净的代码。

16、使用装饰器缓存函数调用

你是否曾经编写过一种函数，它执行昂贵的 I/O 操作或一些相当慢的递归，而且该函数可能会受益于对其结果进行缓存(存储)?如果你有，那么有简单的解决方案，即使用 functools 的lru_cache :

 
 
 
    
  
  
  
  1. from functools import lru_cache
    2. 
  
  
  
  2. import requests
    3. 
  
  
  
  3. 
  
  
  
  4. @lru_cache(maxsize=32)
    5. 
  
  
  
  5. def get_with_cache(url):
    6. 
  
  
  
  6.     try:
    7. 
  
  
  
  7.         r = requests.get(url)
    8. 
  
  
  
  8.         return r.text
    9. 
  
  
  
  9.     except:
    10. 
  
  
  
  10.         return "Not Found"
    11. 
  
  
  
  11. 
  
  
  
  12. 
  
  
  
  13. for url in ["https://google.com/",
    14. 
  
  
  
  14.             "https://martinheinz.dev/",
    15. 
  
  
  
  15.             "https://reddit.com/",
    16. 
  
  
  
  16.             "https://google.com/",
    17. 
  
  
  
  17.             "https://dev.to/martinheinz",
    18. 
  
  
  
  18.             "https://google.com/"]:
    19. 
  
  
  
  19.     get_with_cache(url)
    20. 
  
  
  
  20. 
  
  
  
  21. print(get_with_cache.cache_info())
    22. 
  
  
  
  22. # CacheInfo(hits=2, misses=4, maxsize=32, currsize=4)
    23.

在此例中，我们用了可缓存的 GET 请求(最多 32 个缓存结果)。你还可以看到，我们可以使用 cache_info 方法检查函数的缓存信息。装饰器还提供了 clear_cache 方法，用于使缓存结果无效。

我还想指出，此函数不应与具有副作用的函数一起使用，或与每次调用都创建可变对象的函数一起使用。

17、在可迭代对象中查找最频繁出现的元素

在列表中查找最常见的元素是非常常见的任务，你可以使用 for 循环和字典(map)，但是这没必要，因为 collections 模块中有 Counter 类：

 
 
 
    
  
  
  
  1. from collections import Counter
    2. 
  
  
  
  2. 
  
  
  
  3. cheese = ["gouda", "brie", "feta", "cream cheese", "feta", "cheddar",
    4. 
  
  
  
  4.           "parmesan", "parmesan", "cheddar", "mozzarella", "cheddar", "gouda",
    5. 
  
  
  
  5.           "parmesan", "camembert", "emmental", "camembert", "parmesan"]
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7. cheese_count = Counter(cheese)
    8. 
  
  
  
  8. print(cheese_count.most_common(3))
    9. 
  
  
  
  9. # Prints: [('parmesan', 4), ('cheddar', 3), ('gouda', 2)]
    10.

实际上，Counter 只是一个字典，将元素与出现次数映射起来，因此你可以将其用作普通字典：

python print(cheese_count["mozzarella"]) ¨K40K cheese_count["mozzarella"] += 1 print(cheese_count["mozzarella"]) ¨K41K

除此之外，你还可以使用 update(more_words) 方法轻松添加更多元素。Counter 的另一个很酷的特性是你可以使用数学运算(加法和减法)来组合和减去 Counter 的实例。

小结

在日常 Python 编程中，并非所有这些特性都是必不可少的和有用的，但是其中一些特性可能会时不时派上用场，并且它们也可能简化任务，而这本来可能很冗长且令人讨厌。

我还要指出的是，所有这些特性都是 Python 标准库的一部分，虽然在我看来，其中一些特性非常像是标准库中的非标准内容。因此，每当你要在 Python 中实现某些功能时，首先可在标准库查看，如果找不到，那你可能看得还不够仔细(如果它确实不存在，那么肯定在某些三方库中)。

如果你使用 Python，那么我认为在这里分享的大多数技巧几乎每天都会有用，因此我希望它们会派上用场。另外，如果你对这些 Python 技巧和骚操作有任何想法，或者如果你知道解决上述问题的更好方法，请告诉我!

文章标题：你可能不知道的Python技巧
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