經常使用幾個Python高效編程技巧

我已經使用Python編程有些年了，即便今天我仍然驚奇於這種語言所能讓代碼表現出的整潔和對DRY編程原則的適用。這些年來的經歷讓我學到了不少的小技巧和知識，大多數是經過閱讀很流行的開源軟件，如Django, Flask, Requests中得到的。

下面我挑選出的這幾個技巧經常會被人們忽略，但它們在平常編程中能真正的給咱們帶來很多幫助。

1.字典推導(Dictionary comprehensions)和集合推導(Set comprehensions)

大多數的Python程序員都知道且使用過列表推導(list comprehensions)。若是你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的建立一個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]

在線實例：https://www.bytelang.com/o/s/c/G4goeF_hitA=

 

自從Python 3.1(甚至是Python 2.7)起，咱們能夠用一樣的語法來建立集合和字典表：

>>> # 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}

在線實例:https://www.bytelang.com/o/s/c/1R1teiaMyUI=

 

在第一個例子裏，咱們以some_list爲基礎，建立了一個具備不重複元素的集合，並且集合裏只包含偶數。而在字典表的例子裏，咱們建立了一個key是不重複的1到10之間的整數，value是布爾型，用來指示key是不是偶數。

這裏另一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。咱們能夠簡單的用這種方法建立一個集合：

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}  
 
>>> my_set  
set([1, 2, 3, 4])

而不須要使用內置函數set()。

 

2.計數時使用Counter計數對象

這聽起來顯而易見，但常常被人忘記。對於大多數程序員來講，數一個東西是一項很常見的任務，並且在大多數狀況下並非頗有挑戰性的事情——這裏有幾種方法能更簡單的完成這種任務。

Python的collections類庫裏有個內置的dict類的子類，是專門來幹這種事情的：

 

>>> 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)]

在線實例：https://www.bytelang.com/o/s/c/7EJAYvKr^ZU=

 

3.漂亮的打印出JSON

JSON是一種很是好的數據序列化的形式，被現在的各類API和web service大量的使用。使用python內置的json處理，可使JSON串具備必定的可讀性，但當遇到大型數據時，它表現成一個很長的、連續的一行時，人的肉眼就很難觀看了。

爲了能讓JSON數據表現的更友好，咱們可使用indent參數來輸出漂亮的JSON。當在控制檯交互式編程或作日誌時，這尤爲有用：

 

>>> 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  
    }  
  ]  
 
}

在線實例:https://www.bytelang.com/o/s/c/0kABNZTJcoM=

 

一樣，使用內置的pprint模塊，也可讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。

 

4.建立一次性的、快速的小型Web服務

有時候，咱們須要在兩臺機器或服務之間作一些簡便的、很基礎的RPC之類的交互。咱們但願用一種簡單的方式使用B程序調用A程序裏的一個方法——有時是在另外一臺機器上。僅內部使用。

我並不鼓勵將這裏介紹的方法用在非內部的、一次性的編程中。咱們可使用一種叫作XML-RPC的協議 (相對應的是這個Python庫)，來作這種事情。

下面是一個使用SimpleXMLRPCServer模塊創建一個快速的小的文件讀取服務器的例子：

 

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')

 

咱們這樣就獲得了一個遠程文件讀取工具，沒有外部的依賴，只有幾句代碼(固然，沒有任何安全措施，因此只能夠在家裏這樣作)