你可能不知道的Python 技巧小结

译者 | 豌豆花下猫

声明 ：本文获得原作者授权翻译，转载请保留原文出处，请勿用于商业或非法用途。

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。

1、对输入的字符串“消毒”

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 = "Thisnstring hastsome whitespaces...rn"

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。

2、对迭代器切片

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) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>
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）

3、跳过可迭代对象的开始

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。

4、仅支持关键字参数（kwargs）的函数

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。

5、创建支持 with 语句的对象

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。

6、用__slots__节省内存

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。

7、限制CPU和内存使用量

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。

8、控制可以import的内容

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。

9、比较运算符的简便方法

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。）

10、使用slice函数命名切片

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。

11、在运行时提示用户输入密码

许多命令行工具或脚本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，因此切记在命令行中阅读警告信息。

12、查找单词/字符串的相近匹配

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。

13、使用IP地址

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

（编辑：安卓应用网）

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