17個Python奇技淫巧分享

顯示有限的介面到外部

當發布python第三方package時，並不希望程式碼中所有的函數或class可以被外部import，在init.py中加入all屬性，list#可以填入可以import的類別或函數名， 可以起到限制的import的作用， 防止外部import其他函數或類別。

#!/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定的物件， 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透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之後的表達式， 表達式傳回一個上下文管理物件。

# 常见with使用场景
with open("test.txt", "r") as my_file:  # 注意, 是enter()方法的返回值赋值给了my_file,
    for line in my_file:
        print line

詳細原理可以看這篇文章， 淺談 Python 的 with 語句。

知道具體原理，我們可以自訂支援上下文管理協定的類，類別中實作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  # 返回对象给as后的变量
    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 "------分割线-----"
    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
------分割线-----
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(filef.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</module></module>

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， 依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]
# 所有奇数都会返回True, 偶数会返回False被过滤掉
print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst)
#输出结果
[1, 3, 5]

一行判斷

當條件滿足時， 傳回的為等號後面的變量， 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
# 打印结果
1

裝飾器之單例

使用裝飾器實作簡單的單例模式

# 单例装饰器
def singleton(cls):
    instances = dict()  # 初始为空
    def _singleton(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:  #如果不存在, 则创建并放入字典
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]
    return _singleton
@singleton
class Test(object):
    pass
if name == 'main':
    t1 = Test()
    t2 = Test()
    # 两者具有相同的地址
    print t1, t2

static method裝飾器

類別中兩種常用的裝飾， 先區分一下他們：

• 普通成員函數, 其中第一個隱式參數為物件

• classmethod裝飾器, 類別方法(給人感覺非常類似於OC中的類別方法), 其中第一個隱式參數為類別

• staticmethod裝飾器, 沒有任何隱含參數. 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):
    # 普通成员函数
    def foo(self, x):
        print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)
    @classmethod   # 使用classmethod进行装饰
    def class_foo(cls, x):
        print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)
    @staticmethod  # 使用staticmethod进行装饰
    def static_foo(x):
        print "executing static_foo(%s)" % x
def test_three_method():
    obj = A()
    # 直接调用噗通的成员方法
    obj.foo("para")  # 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self
    obj.class_foo("para")  # 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls
    A.class_foo("para")  #更直接的类方法调用
    obj.static_foo("para")  # 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用
    A.static_foo("para")
if name == 'main':
    test_three_method()

# 函数输出
executing foo(<main.a>, para)
executing class_foo(<class>, para)
executing class_foo(<class>, para)
executing static_foo(para)
executing static_foo(para)</class></class></main.a>

property裝飾器

• 定義私有類別屬性

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

#python内建函数
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

fget是取得屬性的值的函數，fset是設定屬性值的函數，fdel是刪除屬性的函數，doc是一個字串(像註解一樣)。從實作來看，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  #相当于property.getter(score) 或者property(score)
    def score(self):
        return self._score
    @score.setter #相当于score = property.setter(score)
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value  100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

iter魔法

• 透過yield和iter的結合，我們可以把一個物件變成可迭代的

• 透過str的重寫， 可以直接透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++中仿函數(函數物件)。

在stackoverflow給出了類似與partial的運作方式：

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，傳回一個可呼叫的變量， 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)   # 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量
    print fun(3)  # 实现执行的即是sum(2, 3)
if name == 'main':
    test_partial()

# 执行结果
5

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差)， 会解释字符串为对应的代码并执行， 并且将执行结果返回。

看一下下面这个例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_first():
    return 3
def test_second(num):
    return num
action = {  # 可以看做是一个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)  # 解释condition并根据action对应的动作执行
    print res
if name == '_

exec

• exec在Python中会忽略返回值， 总是返回None， eval会返回执行代码或语句的返回值

• exec和eval在执行代码时， 除了返回值其他行为都相同

• 在传入字符串时， 会使用compile(source, ‘string>’, mode)编译字节码。 mode的取值为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()  # 无法看到执行结果

getattr

getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性，属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一，结果就是该属性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在，如果有默认值则返回默认值，否则触发 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: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下
        print "Method Error!"
if name == 'main':
    test_getattr()

# 输出结果
test attribute
test method

命令行处理

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)

读写csv文件

# 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似
import csv
with open('data.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print row
# 向csv文件写入
import csv
with open( 'data.csv', 'wb') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['name', 'address', 'age'])  # 单行写入
    data = [
            ( 'xiaoming ','china','10'),
            ( 'Lily', 'USA', '12')]
    writer.writerows(data)  # 多行写入

各种时间形式转换

只发一张网上的图, 然后查文档就好了, 这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用, 很多人又不知道的功能：

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

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