Python程式設計進階，常用8大技巧！

整理字串輸入

整理使用者輸入的問題在程式設計過程中極為常見。通常情況下，將字元轉換為小寫或大寫就夠了，有時你可以使用正規表示式模組「Regex」完成這項工作。但是如果問題很複雜，可能有更好的方法來解決：

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... 

在本例中，你可以看到空格符「\ n」和「\ t」都被替換成了單個空格，「\ r」都被刪掉了。這只是個很簡單的例子，我們可以更進一步，使用「unicodedata」程式包生成大型重對映表，並使用其中的「combining()」進行生成和對映，我們可以

迭代器切片（Slice）

如果對迭代器進行切片操作，會返回一個「TypeError」，提示生成器物件沒有下標，但是我們可以用一個簡單的方案來解決這個問題：

import itertools



s = itertools.islice(range(
50), 
10, 
20)  # <itertools.islice 
object at 
0x7f70fab88138>


for 
val 
in s:

    ...

我們可以使用「itertools.islice」建立一個「islice」物件，該物件是一個迭代器，可以產生我們想要的項。但需要注意的是，該操作要使用切片之前的所有生成器項，以及「islice」物件中的所有項。

跳過可迭代物件的開頭

有時你要處理一些以不需要的行（如註釋）開頭的檔案。「itertools」再次提供了一種簡單的解決方案：

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)

這段程式碼只列印初始註釋部分之後的內容。如果我們只想捨棄可迭代物件的開頭部分（本示例中為開頭的註釋行），而又不知道要這部分有多長時，這種方法就很有用了。

只包含關鍵字引數的函式 (kwargs)

當我們使用下面的函式時，建立僅僅需要關鍵字引數作為輸入的函式來提供更清晰的函式定義，會很有幫助：

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...

如你所見，在關鍵字引數之前加上一個「*」就可以解決這個問題。如果我們將某些引數放在「*」引數之前，它們顯然是位置引數。

建立支援「with」語句的物件

舉例而言，我們都知道如何使用「with」語句開啟檔案或獲取鎖，但是我們可以實現自己上下文表示式嗎？是的，我們可以使用「__enter__」和「__exit__」來實現上下文管理協議:

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

這是在 Python 中最常見的實現上下文管理的方法，但是還有更簡單的方法:

from contextlib 
import contextmanager




@contextmanager



def 
tag
(name):

    print(
f"<
{name}>")

    
yield

    print(
f"</
{name}>")




with tag(
"h1"):

    print(
"This is Title.")

上面這段程式碼使用 contextmanager 的 manager 裝飾器實現了內容管理協議。在進入 with 塊時 tag 函式的第一部分（在 yield 之前的部分）就已經執行了，然後 with 塊才被執行，最後執行 tag 函式的其餘部分。

用「__slots__」節省記憶體

如果你曾經編寫過一個建立了某種類的大量例項的程式，那麼你可能已經注意到，你的程式突然需要大量的記憶體。那是因為 Python 使用字典來表示類例項的屬性，這使其速度很快，但記憶體使用效率卻不是很高。通常情況下，這並不是一個嚴重的問題。但是，如果你的程式因此受到嚴重的影響，不妨試一下「__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

當我們定義了「__slots__」屬性時，Python 沒有使用字典來表示屬性，而是使用小的固定大小的陣列，這大大減少了每個例項所需的記憶體。使用「__slots__」也有一些缺點：我們不能宣告任何新的屬性，我們只能使用「__slots__」上現有的屬性。而且，帶有「__slots__」的類不能使用多重繼承。

限制「CPU」和記憶體使用量

如果不是想優化程式對記憶體或 CPU 的使用率，而是想直接將其限制為某個確定的數字，Python 也有一個對應的庫可以做到：

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))

我們可以看到，在上面的程式碼片段中，同時包含設定最大 CPU 執行時間和最大記憶體使用限制的選項。在限制 CPU 的執行時間時，我們首先獲得該特定資源（RLIMIT_CPU）的軟限制和硬限制，然後使用通過引數指定的秒數和先前檢索到的硬限制來進行設定。最後，如果 CPU 的執行時間超過了限制，我們將發出系統退出的訊號。在記憶體使用方面，我們再次檢索軟限制和硬限制，並使用帶「size」引數的「setrlimit」和先前檢索到的硬限制來設定它。

控制可以/不可以匯入什麼

有些語言有非常明顯的機制來匯出成員（變數、方法、介面），例如在 Golang 中只有以大寫字母開頭的成員被匯出。然而，在 Python 中，所有成員都會被匯出（除非我們使用了「__all__」）：

def 
foo
():

    
pass





def 
bar
():

    
pass



__all__ = [
"bar"]

在上面這段程式碼中，我們知道只有「bar」函式被匯出了。同樣，我們可以讓「__all__」為空，這樣就不會匯出任何東西，當從這個模組匯入的時候，會造成「AttributeError」。

實現比較運算子的簡單方法

為一個類實現所有的比較運算子（如 __lt__ , __le__ , __gt__ , __ge__）是很繁瑣的。有更簡單的方法可以做到這一點嗎？這種時候，「functools.total_ordering」就是一個很好的幫手：

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))