导读	新年之初就发生了天大的事件，相信不须我指出名了，但它们打乱了太多人的生活安排，甚至是生命轨迹，几乎没有人不受到影响。面对那些事，我个人感觉很乏力，不安与疲惫。可是放空了几天后，我们还是得积极面对，将生活拨回正轨，继续那些未竟之事。人生苦短，愿诸君皆可平安喜乐！

有许许多多文章写了 Python 中的许多很酷的特性，例如变量解包、偏函数、枚举可迭代对象，但是关于 Python 还有很多要讨论的话题，因此在本文中，我将尝试展示一些我知道的和在使用的，但很少在其它文章提到过的特性。那就开始吧。

对用户输入的内容“消毒”，这问题几乎适用于你编写的所有程序。通常将字符转换为小写或大写就足够了，有时你还可以使用正则表达式来完成工作，但是对于复杂的情况，还有更好的方法：

user_input = "This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n" 
 
character_map = { 
 ord('\n') : ' ', 
 ord('\t') : ' ', 
 ord('\r') : None 
} 
user_input.translate(character_map)  # This string has some whitespaces... " 

在此示例中，你可以看到空格字符“ \n”和“ \t”被单个空格替换了，而“ \r”则被完全删除。这是一个简单的示例，但是我们可以更进一步，使用unicodedata 库及其 combining() 函数，来生成更大的重映射表(remapping table)，并用它来删除字符串中所有的重音。

如果你尝试直接对迭代器切片，则会得到 TypeError ，提示说该对象不可取下标(not subscriptable)，但是有一个简单的解决方案：

import itertools 
 
s = itertools.islice(range(50), 10, 20)  #  
for val in s: 
 ... 

使用itertools.islice，我们可以创建一个 islice 对象，该对象是一个迭代器，可以生成我们所需的内容。但是这有个重要的提醒，即它会消耗掉切片前以及切片对象 islice 中的所有元素。

(译注：更多关于迭代器切片的内容，可阅读Python进阶：迭代器与迭代器切片)

有时候你必须处理某些文件，它们以可变数量的不需要的行(例如注释)为开头。itertools 再次提供了简单的解决方案：

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

这段代码仅会打印在初始的注释部分之后的内容。如果我们只想丢弃迭代器的开头部分(在此例中是注释)，并且不知道有多少内容，那么此方法很有用。

当需要函数提供(强制)更清晰的参数时，创建仅支持关键字参数的函数，可能会挺有用：

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... 

如你所见，可以在关键字参数之前，放置单个 * 参数来轻松解决此问题。如果我们将位置参数放在 * 参数之前，则显然也可以有位置参数。

我们都知道如何使用 with 语句，例如打开文件或者是获取锁，但是我们可以实现自己的么?是的，我们可以使用__enter__ 和__exit__ 方法来实现上下文管理器协议：

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 

这是在 Python 中实现上下文管理的最常见方法，但是还有一种更简单的方法：

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

上面的代码段使用 contextmanager 装饰器实现了内容管理协议。tag 函数的第一部分(yield 之前)会在进入 with 语句时执行，然后执行 with 的代码块，最后会执行 tag 函数的剩余部分。

如果你曾经编写过一个程序，该程序创建了某个类的大量实例，那么你可能已经注意到你的程序突然就需要大量内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性，这能使其速度变快，但内存不是很高效。通常这不是个问题，但是，如果你的程序遇到了问题，你可以尝试使用__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 

这里发生的是，当我们定义__slots__属性时，Python 使用固定大小的小型数组，而不是字典，这大大减少了每个实例所需的内存。使用__slots__还有一些缺点——我们无法声明任何新的属性，并且只能使用在__slots__中的属性。同样，带有__slots__的类不能使用多重继承。

如果不是想优化程序内存或 CPU 使用率，而是想直接将其限制为某个固定数字，那么 Python 也有一个库能做到：

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)) 

在这里，我们可以看到两个选项，可设置最大 CPU 运行时间和内存使用上限。对于 CPU 限制，我们首先获取该特定资源(RLIMIT_CPU)的软限制和硬限制，然后通过参数指定的秒数和先前获取的硬限制来设置它。最后，如果超过 CPU 时间，我们将注册令系统退出的信号。至于内存，我们再次获取软限制和硬限制，并使用带有 size 参数的setrlimit 和获取的硬限制对其进行设置。

某些语言具有非常明显的用于导出成员(变量、方法、接口)的机制，例如Golang，它仅导出以大写字母开头的成员。另一方面，在 Python 中，所有内容都会被导出，除非我们使用__all__ ：

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

使用上面的代码段，我们可以限制from some_module import * 在使用时可以导入的内容。对于以上示例，通配导入时只会导入 bar。此外，我们可以将__all__ 设为空，令其无法导出任何东西，并且在使用通配符方式从此模块中导入时，将引发 AttributeError。

为一个类实现所有比较运算符可能会很烦人，因为有很多的比较运算符——__lt__、__le__、__gt__ 或__ge__。但是，如果有更简单的方法呢?functools.total_ordering 可救场：

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)) 

这到底如何起作用的?total_ordering 装饰器用于简化为我们的类实例实现排序的过程。只需要定义__lt__ 和__eq__，这是最低的要求，装饰器将映射剩余的操作——它为我们填补了空白。

( 译注： 原作者的文章分为两篇，为了方便读者们阅读，我特将它们整合在一起，以下便是第二篇的内容。)

使用大量硬编码的索引值会很快搞乱维护性和可读性。一种做法是对所有索引值使用常量，但是我们可以做得更好：

# ID   First Name   Last Name 
line_record = "2        John         Smith" 
 
ID = slice(0, 8) 
FIRST_NAME = slice(9, 21) 
LAST_NAME = slice(22, 27) 
 
name = f"{line_record[FIRST_NAME].strip()} {line_record[LAST_NAME].strip()}" 
# name == "John Smith" 

在此例中，我们可以避免神秘的索引，方法是先使用 slice 函数命名它们，然后再使用它们。你还可以通过 .start、.stop和 .stop 属性，来了解 slice 对象的更多信息。

许多行工具或需要用户名和密码才能操作。因此，如果你碰巧写了这样的程序，你可能会发现 getpass 模块很有用：

import getpass 
 
user = getpass.getuser() 
password = getpass.getpass() 
# Do Stuff... 

这个非常简单的包通过提取当前用户的登录名，可以提示用户输入密码。但是须注意，并非每个系统都支持隐藏密码。Python 会尝试警告你，因此切记在行中阅读警告信息。

现在，关于 Python 标准库中一些晦涩难懂的特性。如果你发现自己需要使用Levenshtein distance 【2】之类的东西，来查找某些输入字符串的相似单词，那么 Python 的 difflib 会为你提供支持。

import difflib 
difflib.get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'], n=2) 
# returns ['apple', 'ape'] 

difflib.get_close_matches 会查找最佳的“足够好”的匹配。在这里，第一个参数与第二个参数匹配。我们还可以提供可选参数 n ，该参数指定要返回的最多匹配结果。另一个可选的关键字参数 cutoff (默认值为 0.6)，可以设置字符串匹配得分的阈值。

如果你必须使用 Python 做网络开发，你可能会发现 ipaddress 模块非常有用。一种场景是从 CIDR(无类别域间路由 Classless Inter-Domain Routing)生成一系列 IP 地址：

import ipaddress 
net = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29')  # Works for IPv6 too 
# IPv4Network('74.125.227.0/29') 
 
for addr in net: 
    print(addr) 
 
# 74.125.227.0 
# 74.125.227.1 
# 74.125.227.2 
# 74.125.227.3 
# ... 

另一个不错的功能是检查 IP 地址的网络成员资格：

ip = ipaddress.ip_address("74.125.227.3") 
 
ip in net 
# True 
 
ip = ipaddress.ip_address("74.125.227.12") 
ip in net 
# False 

还有很多有趣的功能，在这里【3】可以找到，我不再赘述。但是请注意，ipaddress 模块和其它与网络相关的模块之间只有有限的互通性。例如，你不能将 IPv4Network 实例当成地址字符串——需要先使用 str 转换它们。

如果你是一个拒绝使用 IDE，并在 Vim 或 Emacs 中进行编码的人，那么你可能会遇到这样的情况：拥有在 IDE 中那样的调试器会很有用。

你知道吗?你有一个——只要用python3.8 -i 运行你的程序——一旦你的程序终止了， -i 会启动交互式 shell，在那你可以查看所有的变量和调用函数。整洁，但是使用实际的调试器(pdb )会如何呢?让我们用以下程序

(script.py )：

def func(): 
    return 0 / 0 
 
func()

并使用python3.8 -i script.py运行：

# Script crashes... 
Traceback (most recent call last): 
  File "script.py", line 4, in  
    func() 
  File "script.py", line 2, in func 
    return 0 / 0 
ZeroDivisionError: division by zero 
>>> import pdb 
>>> pdb.pm()  # Post-mortem debugger 
> script.py(2)func() 
-> return 0 / 0 
(Pdb) 

我们看到了崩溃的地方，现在让我们设置一个断点：

def func(): 
    breakpoint()  # import pdb; pdb.set_trace() 
    return 0 / 0 
 
func() 

现在再次运行它：

script.py(3)func() 
-> return 0 / 0 
(Pdb)  # we start here 
(Pdb) step 
ZeroDivisionError: division by zero 
> script.py(3)func() 
-> return 0 / 0 
(Pdb) 

大多数时候，打印语句和错误信息就足以进行调试，但是有时候，你需要四处摸索，以了解程序内部正在发生的事情。在这些情况下，你可以设置断点，然后程序执行时将在断点处停下，你可以检查程序，例如列出函数参数、表达式求值、列出变量、或如上所示仅作单步执行。

pdb 是功能齐全的 Python shell，理论上你可以执行任何东西，但是你还需要一些调试命令，可在此处【4】找到。

函数重载是编程语言(不含 Python)中非常常见的功能。即使你不能重载正常的函数，你仍然可以使用类方法重载构造函数：

import datetime 
 
class Date: 
    def __init__(self, year, month, day): 
        self.year = year 
        self.month = month 
        self.day = day 
 
    @classmethod 
    def today(cls): 
        t = datetime.datetime.now() 
        return cls(t.year, t.month, t.day) 
 
d = Date.today() 
print(f"{d.day}/{d.month}/{d.year}") 
# 14/9/2019 

你可能倾向于将替代构造函数的所有逻辑放入__init__，并使用*args 、**kwargs 和一堆 if 语句，而不是使用类方法来解决。那可能行得通，但是却变得难以阅读和维护。

因此，我建议将很少的逻辑放入__init__，并在单独的方法/构造函数中执行所有操作。这样，对于类的维护者和用户而言，得到的都是干净的代码。

你是否曾经编写过一种函数，它执行昂贵的 I/O 操作或一些相当慢的递归，而且该函数可能会受益于对其结果进行缓存(存储)?如果你有，那么有简单的解决方案，即使用 functools 的lru_cache :

from functools import lru_cache 
import requests 
 
@lru_cache(maxsize=32) 
def get_with_cache(url): 
    try: 
        r = requests.get(url) 
        return r.text 
    except: 
        return "Not Found" 
 
 
for url in ["//google.com/", 
            "//martinheinz.dev/", 
            "//reddit.com/", 
            "//google.com/", 
            "//dev.to/martinheinz", 
            "//google.com/"]: 
    get_with_cache(url) 
 
print(get_with_cache.cache_info()) 
# CacheInfo(hits=2, misses=4, maxsize=32, currsize=4) 

在此例中，我们用了可缓存的 GET 请求(最多 32 个缓存结果)。你还可以看到，我们可以使用 cache_info 方法检查函数的缓存信息。装饰器还提供了 clear_cache 方法，用于使缓存结果无效。

我还想指出，此函数不应与具有副作用的函数一起使用，或与每次调用都创建可变对象的函数一起使用。

在列表中查找最常见的元素是非常常见的任务，你可以使用 for 循环和字典(map)，但是这没必要，因为 collections 模块中有 Counter 类：

from collections import Counter 
 
cheese = ["gouda", "brie", "feta", "cream cheese", "feta", "cheddar", 
          "parmesan", "parmesan", "cheddar", "mozzarella", "cheddar", "gouda", 
          "parmesan", "camembert", "emmental", "camembert", "parmesan"] 
 
cheese_count = Counter(cheese) 
print(cheese_count.most_common(3)) 
# Prints: [('parmesan', 4), ('cheddar', 3), ('gouda', 2)] 

实际上，Counter 只是一个字典，将元素与出现次数映射起来，因此你可以将其用作普通字典：

python print(cheese_count["mozzarella"]) ¨K40K cheese_count["mozzarella"] += 1 print(cheese_count["mozzarella"]) ¨K41K

除此之外，你还可以使用 update(more_words) 方法轻松添加更多元素。Counter 的另一个很酷的特性是你可以使用数学运算(加法和减法)来组合和减去 Counter 的实例。

在日常 Python 编程中，并非所有这些特性都是必不可少的和有用的，但是其中一些特性可能会时不时派上用场，并且它们也可能简化任务，而这本来可能很冗长且令人讨厌。

我还要指出的是，所有这些特性都是 Python 标准库的一部分，虽然在我看来，其中一些特性非常像是标准库中的非标准内容。因此，每当你要在 Python 中实现某些功能时，首先可在标准库查看，如果找不到，那你可能看得还不够仔细(如果它确实不存在，那么肯定在某些三方库中)。

如果你使用 Python，那么我认为在这里分享的大多数技巧几乎每天都会有用，因此我希望它们会派上用场。另外，如果你对这些 Python 技巧和骚操作有任何想法，或者如果你知道解决上述问题的更好方法，请告诉我!

原文来自：

本文地址：//q13zd.cn/2020-python-skills.html编辑：J+1，审核员：逄增宝

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