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
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
- What is the difference between @staticmethod and @classmethod in Python?
- Python @property versus getters and setters
- How does the @property decorator work?
- How does the functools partial work in Python?
- What’s the difference between eval, exec, and compile in Python?
- Be careful with exec and eval in Python
- Python (and Python C API): new versus init
- Python ‘self’ keyword self不是關鍵字, 是一個約定的變量名
- Python進階必讀匯總
- 使python類可以判斷真值
- Best Python Resources
- Python安全編碼指南
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