Python要你命三千

前言

文章有點標題黨，主要是分享一些Python好用的語法糖，用更少的程式碼實現同樣的功能，而且還很優雅。

兵器譜

ifpython沒有三目運算子，我挺苦惱的，比如把兩個整數較大的那個複製給一個變數，有三目運算子的語言會這樣寫：

Python

a = 1 b = 2 c = a > b ? a : b

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a = 1
b = 2
c = a > b ? a : b

後來發現Python的if語句可以寫成一行完成上述功能：

Python

c = a if a > b else b

1

c = a if a > b else b

with我們通常以如下形式操作檔案：

try: f = open('/path/to/file', 'r') 
   print f.read()
finally: 
   if f: 
       f.close()

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try: f = open('/path/to/file', 'r')

print f.read()

finally:

if f:

f.close()

每次這樣寫太繁瑣，來試試with的威力：

with open('/path/to/file', 'r') as f: 
   print f.read()

1 2	with open('/path/to/file', 'r') as f: print f.read()

程式碼更佳簡潔，並且不必呼叫f.close()方法。
with利用了上下文管理協議，這玩意說起來太複雜，直接上程式碼。
自定義一個支援上下文管理協議的類, 類中實現enter方法和exit方法。

class MyWith(object):
   def __enter__(self):
       print "Enter with"
       return self  # 返回物件給as後的變數
   def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
       #關閉資源等
       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()

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class MyWith(object):

def __enter__(self):

print "Enter with"

return self # 返回物件給as後的變數

def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):

#關閉資源等

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()

輸出：

Enter with
running my_with
Exited without Exception
------分割線-----
Enter with
running before Exception
Exited with Exception

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Enter with

running my_with

Exited without Exception

------分割線-----

Enter with

running before Exception

Exited with Exception

map大多數的for迴圈可以用map來代替，用法是：map(func,seq)，對seq中的每個元素進行操作，具體什麼操作在func裡定義。
我們以前是這麼寫for迴圈的：

Python

array = [1, 2, 3] square_array = [] for i in array: square_array.append(i ** 2)

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array = [1, 2, 3]
square_array = []
for i in array:
square_array.append(i ** 2)

改用map：

Python

array = [1, 2, 3] square_array = map(lambda i: i ** 2, array)

1
2

array = [1, 2, 3]
square_array = map(lambda i: i ** 2, array)

map的第一個引數是lambda表示式，冒號前面的i作為形參，來自於array中的元素，冒號後面就是要返回的值。
當然你也可以使用列表推導式來代替：

Python

array = [1, 2, 3] square_array = [i ** 2 for i in array]

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array = [1, 2, 3]
square_array = [i ** 2 for i in array]
filter用法與map類似：filter(func,seq)，對seq中的元素進行過濾，返回符合條件的那些元素。
比如返回array = [1, 2, 3, 4]中的所有奇數：

Python

print filter(lambda i: i % 2, array)

1

print filter(lambda i: i % 2, array)

這裡是對2取餘，返回結果為True的元素。那麼什麼情況下結果為True？Python裡面不為0，None或者null都是True。所以結果就是，偶數是False，奇數是True，返回所有奇數。
列表推導式方案：

Python

print [i for i in array if i % 2 != 0]

1

print [i for i in array if i % 2 != 0]
reduce用法：reduce(func,seq)，對seq中的每個元素進行func操作，最後彙總返回一個值。
1. 求array = [1, 2, 3]所有元素的和：
  
  Python
  
  print reduce(lambda x, y: x + y, array)
  
  1
  
  print reduce(lambda x, y: x + y, array)
  
  reduce會先將array裡面的頭兩個數分別作為x和y，求它們的和，然後把它的結果和第三個相加，再把結果和第四個相加，直到最後一個元素。
2. 求array = [1, 2, 3]中的最大值：
  
  Python
  
  print reduce(lambda x, y: x if x > y else y, array)
  
  1
  
  print reduce(lambda x, y: x if x > y else y, array)
3. 求strings = ["abc", "abcd", "def"]中”abc”出現的總次數：
  
  Python
  
  print reduce(lambda count, str: count + str.count("abc"), strings, 0)
  
  1
  
  print reduce(lambda count, str: count + str.count("abc"), strings, 0)
第三個引數0是count的初始值。
eval執行一個字串表示式，並返回表示式的值。

Python

print eval("1 + 1") >> 2

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2

print eval("1 + 1")
>> 2

再來個複雜點的：

Python

def init(): return 1 def func(num): return 2 action = {"num": init, "func": func} expression = 'func(num)' print eval(expression, action) >> 2

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def init():
return 1
def func(num):
return 2
action = {"num": init, "func": func}
expression = 'func(num)'
print eval(expression, action)
>> 2

看不懂就算了，這玩意寫起來很飄逸，但是殺敵一千，自損八百。

裝飾器
設計模式的中的裝飾器模式還記得吧，可以動態擴充套件一個類的功能，但是又不會修改這個類的原始碼，Java IO包大量採用了裝飾器模式，我們來看看Python是怎麼玩的。
舉個簡單的例子吧，在一個函式執行前打日誌：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('call %s()' % func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log
def func():
    print 'do something'

func()

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def log(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

print('call %s()' % func.__name__)

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

@log

def func():

print 'do something'

func()

輸出：

call func()
do something

1 2	call func() do something

生成器yield是Python核心關鍵字，不懂生成器，基本上就是把Python當加強版的Shell在用。
迭代是在程式開發中常用的操作，對一個列表進行遍歷。可是如果列表資料過多，比如有上億條，就會遇到問題，因為記憶體空間有限。生成器應運而生，舉個斐波那契數列的例子：

Python

def fib(n): a = b = 1 for i in range(n): yield a a, b = b, a + b for i in fib(10): print i,

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def fib(n):
    a = b = 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for i in fib(10):
    print i,

輸出：

Python

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

1

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

配合send、next函式，生成器可以實現協程的功能：

Python

def func(): while True: n = yield print n gen = func() print gen.next() gen.send(2) gen.send(3)

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def func():
    while True:
        n = yield
        print n

gen = func()
print gen.next()
gen.send(2)
gen.send(3)

輸出：

Python

None 2 3

1
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3

None
2
3

呼叫next函式後，程式碼執行到yield，因為後面沒有任何值，所以列印出來的結果是None，此時程式碼hold住，讓出CPU。呼叫send(2)後程式碼恢復執行，將2賦給n然後列印，yield自帶next函式功能，程式碼繼續執行到yield，周而復始。通過生成器在單執行緒的情況下實現了任務排程。
for/else我們經常使用for迴圈來查詢元素，有兩個場景會使迴圈停下來：
1. 元素被找到，觸發break。
2. 迴圈結束。
  但是我們並不知道是哪個原因導致迴圈結束，通常是設定一個標記，元素被找到，改變標記的值。for/else可以很優雅地解決這個問題：
  
  Python
  
  for i in range(10): if i > 10: print i else: print("can't find result")
  
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  for i in range(10):
  if i > 10:
  print i
  else:
  print("can't find result")

Python要你命三千

兵器譜

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