17 大 Python 奇技淫巧，小白學會了快速提升能力

摘要： 當釋出python第三方package時，並不希望程式碼中所有的函式或者class可以被外部import，在__init__.py中新增__all__屬性，該list中填寫可以import的類或者函式名， 可以起到限制的import的作用， 防止外部import其他函式或者類。 ...

當釋出python第三方package時，並不希望程式碼中所有的函式或者class可以被外部import，在__init__.py中新增__all__屬性，該list中填寫可以import的類或者函式名， 可以起到限制的import的作用， 防止外部import其他函式或者類。

#!/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語句需要支援 上下文管理協議的物件， 上下文管理協議包含__enter__和__exit__兩個方法。 with語句建立執行時上下文需要通過這兩個方法執行 進入和退出 操作。

其中 上下文表達式 是跟在with之後的表示式， 該表示式返回一個上下文管理物件。

# 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

詳細原理可以檢視這篇文章， 淺談 Python 的 with 語句。

知道具體原理，我們可以自定義支援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 # 返回物件給as後的變數
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()

執行結果如下：

__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 
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

證明了會先執行__enter__方法, 然後呼叫with內的邏輯, 最後執行__exit__做退出處理, 並且, 即使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]

# 所有奇數都會返回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]

一行作判斷

當條件滿足時， 返回的為等號後面的變數， 否則返回else後語句。

lst = [1, 2, 3]

new_lst = lst[0] if lst is not None else None

print new_lst

# 列印結果

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() # 初始為空
def _singleton(*args, **kwargs):
if cls not in instances: #如果不存在, 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()

# 兩者具有相同的地址

print t1, t2

staticmethod裝飾器

類中兩種常用的裝飾， 首先區分一下他們：

普通成員函式, 其中第一個隱式引數為 物件

classmethod裝飾器 , 類方法(給人感覺非常類似於OC中的類方法), 其中第一個隱式引數為 類

staticmethod裝飾器 , 沒有任何隱式引數.  python中的靜態方法類似與C++中的靜態方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class A(object):
# 普通成員函式
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()
# 直接呼叫噗通的成員方法
obj.foo("para") # 此處obj物件作為成員函式的隱式引數, 就是self
obj.class_foo("para") # 此處類作為隱式引數被傳入, 就是cls
A.class_foo("para") #更直接的類方法呼叫
obj.static_foo("para") # 靜態方法並沒有任何隱式引數, 但是要通過物件或者類進行呼叫
A.static_foo("para")
if __name__ == '__main__':
test_three_method()
# 函式輸出
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內建函式

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

fget是獲取屬性的值的函式，fset是設定屬性值的函式，fdel是刪除屬性的函式，doc是一個字串(像註釋一樣)。從實現來看，這些引數都是可選的。

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

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

通過yield和__iter__的結合，我們可以把一個物件變成可迭代的

通過__str__的重寫， 可以直接通過想要的形式列印物件

#!/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++中仿函式(函式物件)。

在stackoverflow給出了類似與partial的執行方式：

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

利用用閉包的特性繫結預先繫結一些函式引數，返回一個可呼叫的變數， 直到真正的呼叫執行：

#!/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) # 事先繫結一個引數, fun成為一個只需要一個引數的可呼叫變數
print fun(3) # 實現執行的即是sum(2, 3)
if __name__ == '__main__':
test_partial()
# 執行結果
5

神祕eval

eval我理解為一種內嵌的python直譯器(這種解釋可能會有偏差)， 會解釋字串為對應的程式碼並執行， 並且將執行結果返回。

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 = { # 可以看做是一個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對應的動作執行
print res
if __name__ == '_

exec

exec在Python中會忽略返回值， 總是返回None， eval會返回執行程式碼或語句的返回值

exec和eval在執行程式碼時， 除了返回值其他行為都相同

在傳入字串時， 會使用compile(source, ‘<string>’, mode)編譯位元組碼。 mode的取值為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() # 無法看到執行結果
getattr

getattr(object, name[, default])返回物件的命名屬性，屬性名必須是字串。如果字串是物件的屬性名之一，結果就是該屬性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等價於 x.foobar。 如果屬性名不存在，如果有預設值則返回預設值，否則觸發 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情況下
print "Method Error!"
if __name__ == '__main__':
test_getattr()
# 輸出結果
test attribute
test method

命令列處理

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檔案

# 從csv中讀取檔案, 基本和傳統檔案讀取類似
import csv
with open('data.csv', 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print row
# 向csv檔案寫入
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

各種時間形式轉換

只發一張網上的圖, 然後查文件就好了, 這個是記不住的

字串格式化

一個非常好用, 很多人又不知道的功能：

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