本文會(huì)介紹一些Python大神用的賊溜的技巧，讓一探究竟吧！歡迎收藏學(xué)習(xí)，喜歡點(diǎn)贊支持，歡迎暢聊。

整理字符串輸入

整理用戶輸入的問題在編程過程中很常見。有更好的方法來解決：

user_input = "This  
string has  some whitespaces...  
"  
character_map = {  
 ord(
 ) : ,  
 ord(  ) : ,  
 ord(
 ) : None  
}  
user_input.translate(character_map)  # This string has some whitespaces... 

在本例中，你可以看到空格符「n」和「t」都被替換掉了幾個(gè)空格，「r」都被替換掉了。這只是個(gè)很簡單的例子，我們可以更進(jìn)一步，使用「 unicodedata”程序包生成大型重映射表，并使用其中的“combining()”進(jìn)行生成和映射

迭代器（切片）

如果對(duì)返回一個(gè)對(duì)象進(jìn)行簡單的操作，會(huì)提示生成對(duì)象下的“TypeError”，但是我們可以用一個(gè)對(duì)象的方案來解決問題：

import itertools  
s = itertools.islice(range(50), 10, 20)  # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>  
for val in s:  
 ... 

我們可以使用「itertools.islice」創(chuàng)建一個(gè)「islice」，該對(duì)象是一個(gè)迭代器，可以產(chǎn)生我們想要的項(xiàng)。但需要注意的是，該操作要使用對(duì)象以及對(duì)象的所有生成器項(xiàng)，「 islice」對(duì)象中的所有項(xiàng)。

跳過可對(duì)對(duì)象的開頭

有時(shí)你要處理一些不需要的行（如注釋）開頭的文件。「itertools」再次提供了一種簡單的解決方案：

string_from_file = """  
// Author: ...  
// License: ...  
//  
// Date: ...  
Actual content... 
 """ 
import itertools  
for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("http://"), string_from_file.split("  
")):  
 print(line) 

這段代碼只打印初始注釋部分之后的內(nèi)容。如果我們只想舍棄可迭代對(duì)象的開頭部分（本示例中為開頭的注釋行），而又不知道要這部分有多長時(shí)，這種方法就很有用了。

只包含關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù) (kwargs)

當(dāng)我們使用下面的函數(shù)時(shí)，創(chuàng)建僅僅需要關(guān)鍵字參數(shù)作為輸入的函數(shù)來提供更清晰的函數(shù)定義，會(huì)很有幫助：

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

如你所見，在關(guān)鍵字參數(shù)之前加上一個(gè)「」就可以解決這個(gè)問題。如果我們將某些參數(shù)放在「」參數(shù)之前，它們顯然是位置參數(shù)。

創(chuàng)建支持「with」語句的對(duì)象

舉例而言，我們都知道如何使用「with」語句打開文件或獲取鎖，但是我們可以實(shí)現(xiàn)自己上下文表達(dá)式嗎？是的，我們可以使用「enter」和「exit」來實(shí)現(xiàn)上下文管理協(xié)議:

class Connection:  
 def __init__(self):  
  ...  
 def __enter__(self):  
  # Initialize connection...  
 def __exit__(self, type, value, traceback):  
  # Close connection...  
with Connection() as c:  
 # __enter__() executes  
 ...  
 # conn.__exit__() executes 

這是在 Python 中最常見的實(shí)現(xiàn)上下文管理的方法，但是還有更簡單的方法:

from contextlib import contextmanager  
@contextmanager  
def tag(name):  
 print(f"<{name}>")  
 yield  
 print(f"</{name}>")  
with tag("h1"):  
 print("This is Title.") 

上面這段代碼使用 contextmanager 的 manager 裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進(jìn)入 with 塊時(shí) tag 函數(shù)的第一部分（在 yield 之前的部分）就已經(jīng)執(zhí)行了，然后 with 塊才被執(zhí)行，最后執(zhí)行 tag 函數(shù)的其余部分。

用「slots」節(jié)省內(nèi)存

如果你曾經(jīng)編寫過一個(gè)創(chuàng)建了某種類的大量實(shí)例的程序，那么你可能已經(jīng)注意到，你的程序突然需要大量的內(nèi)存。那是因?yàn)?Python 使用字典來表示類實(shí)例的屬性，這使其速度很快，但內(nèi)存使用效率卻不是很高。通常情況下，這并不是一個(gè)嚴(yán)重的問題。但是，如果你的程序因此受到嚴(yán)重的影響，不妨試一下「slots」：

class Person:  
 __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"]  
 def __init__(self, first_name, last_name, phone):  
  self.first_name = first_name  
  self.last_name = last_name  
  self.phone = phone 

當(dāng)我們定義了「slots」屬性時(shí)，Python 沒有使用字典來表示屬性，而是使用小的固定大小的數(shù)組，這大大減少了每個(gè)實(shí)例所需的內(nèi)存。使用「slots」也有一些缺點(diǎn)：我們不能聲明任何新的屬性，我們只能使用「slots」上現(xiàn)有的屬性。而且，帶有「slots」的類不能使用多重繼承。

限制「CPU」和內(nèi)存使用量

如果不是想優(yōu)化程序?qū)?nèi)存或 CPU 的使用率，而是想直接將其限制為某個(gè)確定的數(shù)字，Python 也有一個(gè)對(duì)應(yīng)的庫可以做到：

import signal  
import resource  
import os  
# To Limit CPU time  
def time_exceeded(signo, frame):  
 print("CPU exceeded...")  
 raise SystemExit(1)  
def set_max_runtime(seconds):  
 # Install the signal handler and set a resource limit  
 soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)  
 resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))  
 signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)  
# To limit memory usage  
def set_max_memory(size):  
 soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)  
 resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard)) 

我們可以看到，在上面的代碼片段中，同時(shí)包含設(shè)置最大 CPU 運(yùn)行時(shí)間和最大內(nèi)存使用限制的選項(xiàng)。在限制 CPU 的運(yùn)行時(shí)間時(shí)，我們首先獲得該特定資源（RLIMIT_CPU）的軟限制和硬限制，然后使用通過參數(shù)指定的秒數(shù)和先前檢索到的硬限制來進(jìn)行設(shè)置。最后，如果 CPU 的運(yùn)行時(shí)間超過了限制，我們將發(fā)出系統(tǒng)退出的信號(hào)。在內(nèi)存使用方面，我們?cè)俅螜z索軟限制和硬限制，并使用帶「size」參數(shù)的「setrlimit」和先前檢索到的硬限制來設(shè)置它。

控制可以/不可以導(dǎo)入什么

有些語言有非常明顯的機(jī)制來導(dǎo)出成員（變量、方法、接口），例如在 Golang 中只有以大寫字母開頭的成員被導(dǎo)出。然而，在 Python 中，所有成員都會(huì)被導(dǎo)出（除非我們使用了「all」）：

def foo():  
 pass  
def bar():  
 pass  
__all__ = ["bar"] 

在上面這段代碼中，我們知道只有「bar」函數(shù)被導(dǎo)出了。同樣，我們可以讓「all」為空，這樣就不會(huì)導(dǎo)出任何東西，當(dāng)從這個(gè)模塊導(dǎo)入的時(shí)候，會(huì)造成「AttributeError」。

實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符的簡單方法

為一個(gè)類實(shí)現(xiàn)所有的比較相似（如 lt , le , gt , ge）是很繁瑣的。有更簡單的方法可以做到這一點(diǎn)嗎？這種時(shí)候，「functools.total_ordering」就是一個(gè)很好的幫手：

from functools import total_ordering  
@total_ordering  
class Number:  
 def __init__(self, value):  
  self.value = value  
 def __lt__(self, other):  
  return self.value < other.value  
 def __eq__(self, other):  
  return self.value == other.value  
print(Number(20) > Number(3))  
print(Number(1) < Number(5))  
print(Number(15) >= Number(15))  
print(Number(10) <= Number(2)) 

這里的工作原理究竟是怎樣的呢？我們用「total_ordering」裝飾器簡化實(shí)現(xiàn)對(duì)類實(shí)例排序的過程。我們只需要定義「LT」和「當(dāng)量」就可以了，它們是實(shí)現(xiàn)其余操作所需要的最小的集合（這里也表現(xiàn)了裝飾器的作用——為我們操作空白）。

結(jié)語

并非本文中所有相關(guān)的功能在日常使用的 Python 編程中都是特定的或有用的，但某些功能可能不會(huì)時(shí)派上用場，而且它們也可能很簡單一些就很冗長且令人厭煩的任務(wù)。還需指出的是，所有這些功能都是 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分。功能時(shí)，請(qǐng)先看 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫，如果你不能找到想要的功能，可能只是因?yàn)槟氵€沒有努力尋找（如果真的沒有，那肯定也存在于一些可用庫中）。

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