Python 奇技淫巧

jopen 10年前發布 | 18K 次閱讀 Python Python開發

Python 奇技淫巧

顯示有限的接口到外部

當發布python第三方package時，并不希望代碼中所有的函數或者class可以被外部import，在__init__.py中添加__all__屬性，該list中填寫可以import的類或者函數名，可以起到限制的import的作用，防止外部import其他函數或者類。

#!/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語句需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語句建立運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之后的表達式，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

詳細原理可以查看這篇文章，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后的變量
    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 <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

證明了會先執行__enter__方法, 然后調用with內的邏輯, 最后執行__exit__做退出處理, 并且, 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，返回的為等號后面的變量，否則返回else后語句。

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()  # 初始為空
    def _singleton(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:  #如果不存在, 則創建并放入字典
            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：

普通成員函數, 其中第一個隱式參數為對象
classmethod裝飾器, 類方法(給人感覺非常類似于OC中的類方法), 其中第一個隱式參數為類
staticmethod裝飾器, 沒有任何隱式參數. 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對象作為成員函數的隱式參數, 就是self
    obj.class_foo("para")  # 此處類作為隱式參數被傳入, 就是cls
    A.class_foo("para")  #更直接的類方法調用
    obj.static_foo("para")  # 靜態方法并沒有任何隱式參數, 但是要通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(像注釋一樣)。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。這表示以下這行：

class Student(object):
    @property  #相當于property.getter(score) 或者property(score)
    def score(self):
        return self._score
    @score.setter #相當于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，我們可以把一個對象變成可迭代的
通過__str__的重寫，可以直接通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給出了類似與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成為一個只需要一個參數的可調用變量
    print fun(3)  # 實現執行的即是sum(2, 3)
if __name__ == '__main__':
    test_partial()

# 執行結果
5

神秘eval

eval我理解為一種內嵌的python解釋器(這種解釋可能會有偏差)，會解釋字符串為對應的代碼并執行，并且將執行結果返回。

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并根據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會返回執行代碼或語句的返回值
exec和eval在執行代碼時，除了返回值其他行為都相同
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])返回對象的命名屬性，屬性名必須是字符串。如果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’) 等價于 x.foobar。如果屬性名不存在，如果有默認值則返回默認值，否則觸發 AttributeError 。

# 使用范例
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類似
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

各種時間形式轉換

只發一張網上的圖, 然后查文檔就好了, 這個是記不住的

Python 奇技淫巧

字符串格式化

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'

參考鏈接

原文：http://andrewliu.in/2015/11/14/Python%E5%A5%87%E6%8A%80%E6%B7%AB%E5%B7%A7/ 作者： Andrew Liu

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with的魔力

filter的用法

一行作判斷

裝飾器之單例

staticmethod裝飾器

property裝飾器

iter魔法

神奇partial

神秘eval

exec

getattr

命令行處理

讀寫csv文件

各種時間形式轉換

字符串格式化

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