17 大 Python 奇技淫巧，小白學會了快速提高能力

當發佈python第三方package時，並不但願代碼中全部的函數或者class能夠被外部import，在__init__.py中添加__all__屬性，該list中填寫能夠import的類或者函數名， 能夠起到限制的import的做用， 防止外部import其餘函數或者類。

 

#!/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語句須要支持上下文管理協議的對象， 上下文管理協議包含__enter__和__exit__兩個方法。 with語句創建運行時上下文須要經過這兩個方法執行進入和退出操做。

其中上下文表達式是跟在with以後的表達式， 該表達式返回一個上下文管理對象。

# 常見with使用場景
with open("test.txt", "r") as my_file: # 注意, 是__enter__()方法的返回值賦值給了my_file,
 for line in my_file:
 print line

詳細原理能夠查看這篇文章， 淺談 Python 的 with 語句。

知道具體原理，咱們能夠自定義支持上下文管理協議的類，類中實現__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 # 返回對象給as後的變量
 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 "------分割線-----"
 with MyWith() as my_with:
 print "running before Exception"
 raise Exception
 print "running after Exception"
if __name__ == '__main__':
 test_with()

執行結果以下：

__init__ method
__enter__ method
running my_with
__exit__ method
Exited without Exception
------分割線-----
__init__ method
__enter__ method
running before Exception
__exit__ method
Exited with Exception
Traceback (most recent call last):
 File "bin/python", line 34, in <module>
 exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))
 File "test_with.py", line 33, in <module>
 test_with()
 File "test_with.py", line 28, in test_with
 raise Exception
Exception

證實了會先執行__enter__方法, 而後調用with內的邏輯, 最後執行__exit__作退出處理, 而且, 即便出現異常也能正常退出

filter的用法

相對filter而言， map和reduce使用的會更頻繁一些， filter正如其名字， 按照某種規則過濾掉一些元素。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 全部奇數都會返回True, 偶數會返回False被過濾掉
print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst)
#輸出結果
[1, 3, 5]

一行做判斷

當條件知足時， 返回的爲等號後面的變量， 不然返回else後語句。

lst = [1, 2, 3]
new_lst = lst[0] if lst is not None else None
print new_lst
# 打印結果
1

裝飾器之單例

使用裝飾器實現簡單的單例模式

# 單例裝飾器
def singleton(cls):
 instances = dict() # 初始爲空
 def _singleton(*args, **kwargs):
 if cls not in instances: #若是不存在, 則建立並放入字典
 instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
 return instances[cls]
 return _singleton
@singleton
class Test(object):
 pass
if __name__ == '__main__':
 t1 = Test()
 t2 = Test()
 # 二者具備相同的地址
 print t1, t2

staticmethod裝飾器

類中兩種經常使用的裝飾， 首先區分一下他們：

• 普通成員函數, 其中第一個隱式參數爲對象
• classmethod裝飾器, 類方法(給人感受很是相似於OC中的類方法), 其中第一個隱式參數爲類
• staticmethod裝飾器, 沒有任何隱式參數. python中的靜態方法相似與C++中的靜態方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class A(object):
 # 普通成員函數
 def foo(self, x):
 print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)
 @classmethod # 使用classmethod進行裝飾
 def class_foo(cls, x):
 print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)
 @staticmethod # 使用staticmethod進行裝飾
 def static_foo(x):
 print "executing static_foo(%s)" % x
def test_three_method():
 obj = A()
 # 直接調用噗通的成員方法
 obj.foo("para") # 此處obj對象做爲成員函數的隱式參數, 就是self
 obj.class_foo("para") # 此處類做爲隱式參數被傳入, 就是cls
 A.class_foo("para") #更直接的類方法調用
 obj.static_foo("para") # 靜態方法並無任何隱式參數, 可是要經過對象或者類進行調用
 A.static_foo("para")
if __name__ == '__main__':
 test_three_method()
# 函數輸出
executing foo(<__main__.A object at 0x100ba4e10>, para)
executing class_foo(<class '__main__.A'>, para)
executing class_foo(<class '__main__.A'>, para)
executing static_foo(para)
executing static_foo(para)

property裝飾器

• 定義私有類屬性

將property與裝飾器結合實現屬性私有化(更簡單安全的實現get和set方法)。

#python內建函數
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

fget是獲取屬性的值的函數，fset是設置屬性值的函數，fdel是刪除屬性的函數，doc是一個字符串(像註釋同樣)。從實現來看，這些參數都是可選的。

property有三個方法getter()， setter()和delete() 來指定fget， fset和fdel。 這表示如下這行：

class Student(object):
 @property #至關於property.getter(score) 或者property(score)
 def score(self):
 return self._score
 @score.setter #至關於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

• 經過yield和__iter__的結合，咱們能夠把一個對象變成可迭代的
• 經過__str__的重寫， 能夠直接經過想要的形式打印對象

#!/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++中仿函數(函數對象)。

在stackoverflow給出了相似與partial的運行方式：

def partial(func, *part_args):
 def wrapper(*extra_args):
 args = list(part_args)
 args.extend(extra_args)
 return func(*args)
 return wrapper

利用用閉包的特性綁定預先綁定一些函數參數，返回一個可調用的變量， 直到真正的調用執行：

#!/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) # 事先綁定一個參數, fun成爲一個只須要一個參數的可調用變量
 print fun(3) # 實現執行的便是sum(2, 3)
if __name__ == '__main__':
 test_partial()
# 執行結果
5

神祕eval

eval我理解爲一種內嵌的python解釋器(這種解釋可能會有誤差)， 會解釋字符串爲對應的代碼並執行， 而且將執行結果返回。

看一下下面這個例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_first():
 return 3
def test_second(num):
 return num
action = { # 能夠看作是一個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) # 解釋condition並根據action對應的動做執行
 print res
if __name__ == '_

exec

• exec在Python中會忽略返回值， 老是返回None， eval會返回執行代碼或語句的返回值
• exec和eval在執行代碼時， 除了返回值其餘行爲都相同
• 在傳入字符串時， 會使用compile(source, ‘<string>’, mode)編譯字節碼。 mode的取值爲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() # 沒法看到執行結果

getattr

getattr(object, name[, default])返回對象的命名屬性，屬性名必須是字符串。若是字符串是對象的屬性名之一，結果就是該屬性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等價於 x.foobar。 若是屬性名不存在，若是有默認值則返回默認值，不然觸發 AttributeError 。

# 使用範例
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: # 沒有該屬性, 且沒有指定返回值的狀況下
 print "Method Error!"
if __name__ == '__main__':
 test_getattr()
# 輸出結果
test attribute
test method

命令行處理

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)

讀寫csv文件

# 從csv中讀取文件, 基本和傳統文件讀取相似
import csv
with open('data.csv', 'rb') as f:
 reader = csv.reader(f)
 for row in reader:
 print row
# 向csv文件寫入
import csv
with open( 'data.csv', 'wb') as f:
 writer = csv.writer(f)
 writer.writerow(['name', 'address', 'age']) # 單行寫入
 data = [
 ( 'xiaoming ','china','10'),
 ( 'Lily', 'USA', '12')]
 writer.writerows(data) # 多行寫入

各類時間形式轉換

只發一張網上的圖, 而後查文檔就行了, 這個是記不住的

 

字符串格式化

一個很是好用, 不少人又不知道的功能：

>>> name = "andrew">>> "my name is {name}".format(name=name)'my name is andrew'