python 5個實(shí)用的技巧
下面我挑選出的這幾個技巧常常會被人們忽略,但它們在日常編程中能真正的給我們帶來不少幫助。
1. 字典推導(dǎo)(Dictionary comprehensions)和集合推導(dǎo)(Set comprehensions)
大多數(shù)的Python程序員都知道且使用過列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的創(chuàng)建一個list的方法。
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5] >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ] >>> another_list [2, 3, 4, 5, 6]
自從python 3.1 (甚至是Python 2.7)起,我們可以用同樣的語法來創(chuàng)建集合和字典表:
>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # Dict Comprehensions
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}
在第一個例子里,我們以some_list為基礎(chǔ),創(chuàng)建了一個具有不重復(fù)元素的集合,而且集合里只包含偶數(shù)。而在字典表的例子里,我們創(chuàng)建了一個key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù),value是布爾型,用來指示key是否是偶數(shù)。
這里另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法創(chuàng)建一個集合:
>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])
而不需要使用內(nèi)置函數(shù)set()。
2. 計數(shù)時使用Counter計數(shù)對象
這聽起來顯而易見,但經(jīng)常被人忘記。對于大多數(shù)程序員來說,數(shù)一個東西是一項(xiàng)很常見的任務(wù),而且在大多數(shù)情況下并不是很有挑戰(zhàn)性的事情——這里有幾種方法能更簡單的完成這種任務(wù)。
Python的collections類庫里有個內(nèi)置的dict類的子類,是專門來干這種事情的:
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter( hello world )
>>> c
Counter({ l : 3, o : 2, : 1, e : 1, d : 1, h : 1, r : 1, w : 1})
>>> c.most_common(2)
[( l , 3), ( o , 2)]
3. 漂亮的打印出JSON
JSON是一種非常好的數(shù)據(jù)序列化的形式,被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內(nèi)置的json處理,可以使JSON串具有一定的可讀性,但當(dāng)遇到大型數(shù)據(jù)時,它表現(xiàn)成一個很長的、連續(xù)的一行時,人的肉眼就很難觀看了。
為了能讓JSON數(shù)據(jù)表現(xiàn)的更友好,我們可以使用indent參數(shù)來輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺交互式編程或做日志時,這尤其有用:
>>> import json
>>> print(json.dumps(data)) # No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [
{
"age": 27,
"name": "Oz",
"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,
"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]
}
同樣,使用內(nèi)置的pprint模塊,也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。
4. 創(chuàng)建一次性的、快速的小型web服務(wù)
有時候,我們需要在兩臺機(jī)器或服務(wù)之間做一些簡便的、很基礎(chǔ)的RPC之類的交互。我們希望用一種簡單的方式使用B程序調(diào)用A程序里的一個方法——有時是在另一臺機(jī)器上。僅內(nèi)部使用。
我并不鼓勵將這里介紹的方法用在非內(nèi)部的、一次性的編程中。我們可以使用一種叫做XML-RPC的協(xié)議 (相對應(yīng)的是這個Python庫),來做這種事情。
下面是一個使用SimpleXMLRPCServer模塊建立一個快速的小的文件讀取服務(wù)器的例子:
from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
def file_reader(file_name):
with open(file_name, r ) as f:
return f.read()
server = SimpleXMLRPCServer(( localhost , 8000))
server.register_introspection_functions()
server.register_function(file_reader)
server.serve_forever()
客戶端
import xmlrpclib proxy = xmlrpclib.ServerProxy( http://localhost:8000/ ) proxy.file_reader( /tmp/secret.txt )
我們這樣就得到了一個遠(yuǎn)程文件讀取工具,沒有外部的依賴,只有幾句代碼(當(dāng)然,沒有任何安全措施,所以只可以在家里這樣做)。
5. Python神奇的開源社區(qū)
這里我提到的幾個東西都是Python標(biāo)準(zhǔn)庫里的,如果你安裝了Python,你就已經(jīng)可以這樣使用了。而對于很多其它類型的任務(wù),這里有大量的社區(qū)維護(hù)的第三方庫可供你使用。
下面這個清單是我認(rèn)為的好用且健壯的開源庫的必備條件:
好的開源庫必須…
- 包含一個很清楚的許可聲明,能適用于你的使用場景。
- 開發(fā)和維護(hù)工作很活躍(或,你能參與開發(fā)維護(hù)它。)
- 能夠簡單的使用pip安裝或反復(fù)部署。
- 有測試套件,具有足夠的測試覆蓋率。
如果你發(fā)現(xiàn)一個好的程序庫,符合你的要求,不要不好意思——大部分的開源項(xiàng)目都?xì)g迎捐贈代碼和歡迎提供幫助——即使你不是一個Python高手。
以上就是python 5個實(shí)用的技巧的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 實(shí)用技巧的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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