<返回更多

技巧大集合,熬夜总结53个Python使用技巧和攻击方法

2022-01-04    Python可乐
加入收藏

1. 易重构

本节对一些Python重整的操作进行对比。

1.1 有放回随机样本和无放回随机样本

私信小编01即可获取大量python学习资源

随机导入
random.choices(seq, k= 1 )   #长度为k的列表,有放回采样
random.sample(seq, k)      #长度为k的列表,无放回采样

1.2 lambda 函数的参数

func = lambda y: x + y # x 的值在函数运行时被绑定
func = lambda y, x=x: x + y # x 的值在函数定义时被绑定

1.3 拷贝与深拷贝

import copy 
y = copy.copy(x)       # 只复制最速
y = copy . deepcopy(x)   # 复制所有隐藏部分

复制和变量结合时,容易重新组合:

a = [ 1 , 2 , [ 3 , 4 ]]

#别名。
b_alias = a  
断言b_alias == a并且b_alias是一个

# 浅拷贝。
b_shallow_copy = a[:]  
断言b_shallow_copy ==一个和b_shallow_copy就是 不一个和b_shallow_copy [ 2 ]是一个[ 2 ]

# 深拷贝。
导入副本
b_deep_copy = copy.deepcopy(a)  
断言b_deep_copy ==一个和b_deep_copy就是 不一个和b_deep_copy [ 2 ]是 不一个[ 2 ]

对异名的修改影响原变量,(浅)复制中的元素是列表中的元素,而原变量是还原的进行复制,对还原的修改不影响原变量。

1.4 == 和是

x == y   # 两引用对象是否有相同的值
x 是 y   # 两引用是否关联对象

1.5 判断类型

type(a) == int      # 忽略面向对象设计中的多态特征
isinstance(a, int)  # 考虑了面向对象设计中的多态特征

1.6 字符串搜索

str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...)     # 如果找不到返回-1
str.index(sub, start=None, end=None); str.rindex(...)   # 如果找不到抛出ValueError异常

1.7 List 后向索引

这个只是习惯问题,前向索引时下标从0开始,如果反向索引也想从0开始可以使用~。

print(a[-1], a[-2], a[-3])
print(a[~0], a[~1], a[~2])

2. C/C++ 用户使用指南

不少 Python 的用户是从以前 C/C++ 迁移过来的,这两种语言在语法、代码风格等方面有些不同,本节简要进行介绍。

2.1 很大的数和很小的数

C/C++ 的习惯是定义一个很大的数字,Python 中有 inf 和 -inf:

a = float('inf')
b = float('-inf')

2.2 布尔值

C/C++ 的习惯是使用 0 和非 0 值表示 True 和 False, Python 建议直接使用 True 和 False 表示布尔值。

a = True
b = False

2.3 判断为空

C/C++ 对空指针判断的习惯是 if (a) 和 if (!a)。Python 对于 None 的判断是:

if x is None:
    pass

如果使用 if not x,则会将其他的对象(比如长度为 0 的字符串、列表、元组、字典等)都会被当做 False。

2.4 交换值

C/C++ 的习惯是定义一个临时变量,用来交换值。利用 Python 的 Tuple 操作,可以一步到位。

a, b = b, a

2.5 比较

C/C++ 的习惯是用两个条件。利用 Python 可以一步到位。

if 0 < a < 5:
    pass

2.6 类成员的 Set 和 Get

C/C++ 的习惯是把类成员设为 private,通过一系列的 Set 和 Get 函数存取其中的值。在 Python 中虽然也可以通过 @property、@setter、@deleter 设置对应的 Set 和 Get 函数,我们应避免不必要的抽象,这会比直接访问慢 4 - 5 倍。

2.7 函数的输入输出参数

C/C++ 的习惯是把输入输出参数都列为函数的参数,通过指针改变输出参数的值,函数的返回值是执行状态,函数调用方对返回值进行检查,判断是否成功执行。在 Python 中,不需要函数调用方进行返回值检查,函数中遇到特殊情况,直接抛出一个异常。

2.8 读文件

相比 C/C++,Python 读文件要简单很多,打开后的文件是一个可迭代对象,每次返回一行内容。

with open(file_path, 'rt', encoding='utf-8') as f:
   for line in f:
       print(line)       # 末尾的n会保留

2.9 文件路径拼接

C/C++ 的习惯通常直接用 + 将路径拼接,这很容易出错,Python 中的 os.path.join 会自动根据操作系统不同补充路径之间的 / 或 分隔符:

import os
os.path.join('usr', 'lib', 'local')

2.10 解析命令行选项

虽然 Python 中也可以像 C/C++ 一样使用 sys.argv 直接解析命令行选择,但是使用 argparse 下的 ArgumentParser 工具更加方便,功能更加强大。

2.11 调用外部命令

虽然 Python 中也可以像 C/C++ 一样使用 os.system 直接调用外部命令,但是使用 subprocess.check_output 可以自由选择是否执行 Shell,也可以获得外部命令执行结果。

import subprocess
# 如果外部命令返回值非0,则抛出subprocess.CalledProcessError异常
result = subprocess.check_output(['cmd', 'arg1', 'arg2']).decode('utf-8')  
# 同时收集标准输出和标准错误
result = subprocess.check_output(['cmd', 'arg1', 'arg2'], stderr=subprocess.STDOUT).decode('utf-8')  
# 执行shell命令(管道、重定向等),可以使用shlex.quote()将参数双引号引起来
result = subprocess.check_output('grep python | wc > out', shell=True).decode('utf-8')

2.12 不重复造轮子

不要重复造轮子,Python称为batteries included即是指Python提供了许多常见问题的解决方案。

3. 常用工具

3.1 读写 CSV 文件

import csv
# 无header的读写
with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:  # newline=''让Python不将换行统一处理
    for row in csv.reader(f):
        print(row[0], row[1])  # CSV读到的数据都是str类型
with open(name, mode='wt') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(['symbol', 'change'])

# 有header的读写
with open(name, mode='rt', newline='') as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        print(row['symbol'], row['change'])
with open(name, mode='wt') as f:
    header = ['symbol', 'change']
    f_csv = csv.DictWriter(f, header)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerow({
 'symbol': xx, 'change': xx})

注意,当 CSV 文件过大时会报错:_csv.Error: field larger than field limit (131072),通过修改上限解决

import sys
csv.field_size_limit(sys.maxsize)

csv 还可以读以 t 分割的数据

f = csv.reader(f, delimiter='t')

3.2 迭代器工具

itertools 中定义了很多迭代器工具,例如子序列工具:

import itertools
itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)
# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, F

itertools.filterfalse(predicate, iterable)         # 过滤掉predicate为False的元素
# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6

itertools.takewhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时停止迭代
# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4

itertools.dropwhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时开始迭代
# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1

itertools.compress(iterable, selectors)            # 根据selectors每个元素是True或False进行选择
# compress('ABCDEF', [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F

序列排序:

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

itertools.groupby(iterable, key=None)              # 按值分组,iterable需要先被排序
# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)

itertools.permutations(iterable, r=None)           # 排列,返回值是Tuple
# permutations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC

itertools.combinations(iterable, r=None)           # 组合,返回值是Tuple
itertools.combinations_with_replacement(...)
# combinations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD

多个序列合并:

itertools.chain(*iterables)                        # 多个序列直接拼接
# chain('ABC', 'DEF') -> A, B, C, D, E, F

import heapq
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)   # 多个序列按顺序拼接
# merge('ABF', 'CDE') -> A, B, C, D, E, F

zip(*iterables)                                    # 当最短的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)  # 当最长的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次

3.3 计数器

计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。

import collections
# 创建
collections.Counter(iterable)

# 频次
collections.Counter[key]                 # key出现频次
# 返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次,如果n为None,返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)

# 插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
counter1 + counter2; counter1 - counter2  # counter加减

# 检查两个字符串的组成元素是否相同
collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)

3.4 带默认值的 Dict

当访问不存在的 Key 时,defaultdict 会将其设置为某个默认值。

import collections
collections.defaultdict(type)  # 当第一次访问dict[key]时,会无参数调用type,给dict[key]提供一个初始值

3.5 有序 Dict

import collections
collections.OrderedDict(items=None)  # 迭代时保留原始插入顺序

4. 高性能编程和调试

4.1 输出错误和警告信息

向标准错误输出信息

import sys
sys.stderr.write('')

输出警告信息

import warnings
warnings.warn(message, category=UserWarning)  
# category的取值有DeprecationWarning, SyntaxWarning, RuntimeWarning, ResourceWarning, FutureWarning

控制警告消息的输出

$ python -W all     # 输出所有警告,等同于设置warnings.simplefilter('always')
$ python -W ignore  # 忽略所有警告,等同于设置warnings.simplefilter('ignore')
$ python -W error   # 将所有警告转换为异常,等同于设置warnings.simplefilter('error')

4.2 代码中测试

有时为了调试,我们想在代码中加一些代码,通常是一些 print 语句,可以写为:

# 在代码中的debug部分
if __debug__:
    pass

一旦调试结束,通过在命令行执行 -O 选项,会忽略这部分代码:

$ python -0 main.py

4.3 代码风格检查

使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查,能在运行之前发现一些错误

pylint main.py

4.4 代码耗时

耗时测试

$ python -m cProfile main.py

测试某代码块耗时

# 代码块耗时定义
from contextlib import contextmanager
from time import perf_counter

@contextmanager
def timeblock(label):
    tic = perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        toc = perf_counter()
        print('%s : %s' % (label, toc - tic))

# 代码块耗时测试
with timeblock('counting'):
    pass

代码耗时优化的一些原则

5. Python 其他技巧

5.1 argmin 和 argmax

items = [2, 1, 3, 4]
argmin = min(range(len(items)), key=items.__getitem__)

argmax同理。

5.2 转置二维列表

A = [['a11', 'a12'], ['a21', 'a22'], ['a31', 'a32']]
A_transpose = list(zip(*A))  # list of tuple
A_transpose = list(list(col) for col in zip(*A))  # list of list

5.3 一维列表展开为二维列表

A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Preferred.
list(zip(*[iter(A)] * 2))
声明:本站部分内容来自互联网,如有版权侵犯或其他问题请与我们联系,我们将立即删除或处理。
▍相关推荐
更多资讯 >>>