我已经使用Python编程有多年了,即使今天我仍然惊奇于这种语言所能让代码表现出的整洁和对DRY编程原则的适用。这些年来的经历让我学到了很多的小技巧和知识,大多数是通过阅读很流行的开源软件,如Django, Flask, Requests中获得的。
下面我挑选出的这几个技巧常常会被人们忽略,但它们在日常编程中能真正的给我们带来不少帮助。
1.字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)
大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]
自从Python 3.1(甚至是Python 2.7)起,我们可以用同样的语法来创建集合和字典表:
>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # Dict Comprehensions
>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}
在第一个例子里,我们以some_list为基础,创建了一个具有不重复元素的集合,而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。
这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合:
>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])
而不需要使用内置函数set()。
2.计数时使用Counter计数对象
这听起来显而易见,但经常被人忘记。对于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的任务,而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。
Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种事情的:
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]
3.漂亮的打印出JSON
JSON是一种非常好的数据序列化的形式,被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理,可以使JSON串具有一定的可读性,但当遇到大型数据时,它表现成一个很长的、连续的一行时,人的肉眼就很难观看了。
为了能让JSON数据表现的更友好,我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用:
>>> import json
>>> print(json.dumps(data)) # No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
{
"status": "OK",
"count": 2,
"results": [
{
"age": 27,
"name": "Oz",
"lactose_intolerant": true
},
{
"age": 29,
"name": "Joe",
"lactose_intolerant": false
}
]
}
同样,使用内置的pprint模块,也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。
4.创建一次性的、快速的小型Web服务
有时候,我们需要在两台机器或服务之间做一些简便的、很基础的RPC之类的交互。我们希望用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另一台机器上。仅内部使用。
我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库),来做这种事情。
下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块建立一个快速的小的文件读取服务器的例子:
from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
def file_reader(file_name):
with open(file_name, 'r') as f:
return f.read()
server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 8000))
server.register_introspection_functions()
server.register_function(file_reader)
server.serve_forever()
客户端:
import xmlrpclib
proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')
proxy.file_reader('/tmp/secret.txt')
我们这样就得到了一个远程文件读取工具,没有外部的依赖,只有几句代码(当然,没有任何安全措施,所以只可以在家里这样做)。
5.Python神奇的开源社区
这里我提到的几个东西都是Python标准库里的,如果你安装了Python,你就已经可以这样使用了。而对于很多其它类型的任务,这里有大量的社区维护的第三方库可供你使用。
下面这个清单是我认为的好用且健壮的开源库的必备条件:
好的开源库必须…
包含一个很清楚的许可声明,能适用于你的使用场景。
开发和维护工作很活跃(或,你能参与开发维护它。)
能够简单的使用pip安装或反复部署。
有测试套件,具有足够的测试覆盖率。
如果你发现一个好的程序库,符合你的要求,不要不好意思————大部分的开源项目都欢迎捐赠代码和欢迎提供帮助——即使你不是一个Python高手。
分享到:
相关推荐
在Python的高级编程技巧中,我们经常会遇到一系列提升效率和代码质量的方法。这些技巧涵盖了元编程、装饰器、生成器、上下文管理器、错误处理、模块化设计等多个方面。通过对这些技巧的深入理解和实践,我们可以使...
一、根据条件在序列中筛选数据 假设有一个数字列表 data, 过滤列表中的负数 data = [1, 2, 3, 4, -5] # 使用列表推导式 result = [i for i in data if i >= 0] # 使用 fliter 过滤函数 result = filter(lambda x: ...
本教程将介绍18个Python高效编程的小技巧,帮助你更好地掌握Python编程。 首先,我们来看如何在Python中交换变量。在C++等语言中,交换两个变量的值通常需要一个额外的临时变量,但在Python中,这一过程非常简单,...
本书深入浅出地讲解了Python的核心语言特性和编程技术,并通过大量实例帮助读者理解如何高效地使用Python进行软件开发。对于想要深入了解Python编程细节和最佳实践的开发者来说,《Python核心编程_第2版》无疑是一本...
《Python核心编程源代码》是Python编程领域的一份宝贵资源,包含了Python核心编程第三版书籍中的所有示例代码。这些经过验证的代码片段是学习和理解Python编程基础、进阶特性和实践应用的重要参考。本资源特别关注了...
Python还支持迭代器和生成器,这些内容对于处理大量数据或者实现高效算法非常有用。 在数据结构方面,除了基础的列表、元组和字典之外,还会介绍集合和堆队列等数据结构,以及如何利用它们来优化代码性能。此外,...
### Python核心编程知识点总结 #### 一、书籍概述与价值 《Python核心编程》第二版是一本备受赞誉的经典Python教程,作者Wesley Chun凭借其深入浅出的讲解方式赢得了广泛认可。本书不仅覆盖了Python语言的核心内容...
在Python编程领域,高性能是一个重要的追求目标,尤其是在处理大数据、科学计算或实时系统时。本教程专注于提升Python程序的性能,通过深入理解Python的基本元素,我们可以优化代码,使其运行得更快、更有效率。以下...
《Python高级编程》是由法国作者Tarek Ziade所著,中文版由姚军、夏海伦、王秀丽翻译,由人民邮电出版社出版的一本专业书籍,主要面向已经掌握Python基础的读者,旨在深入探讨Python编程的高级特性和实践技巧。...
总之,"Python网络编程和系统编程.zip"这个压缩包提供了一个全面的入门指南,涵盖了Python在处理网络通信和系统级任务方面的核心概念和实践技巧。无论是对网络编程感兴趣,还是想提升系统编程能力,这个资料都能为...
在这个压缩包文件中,我们可能找到了一系列教程、代码示例或者完整的项目,旨在帮助用户提升Python编程技巧并实现一些有趣的极客项目。 首先,Python的基础语法是所有项目的基础,包括变量、数据类型、条件语句、...
层层揭示了Python这一程序设计语言的强大功能,并通过穿插在全书各处的屏幕输出和编程技巧与提示,帮助读者搭建良好的知识结构、养成良好的编程习惯、避免常见的编程错误以及写出高效、可靠的应用程序。python编程...
列表推导式和字典推导式是Python中高效编码的技巧,能让你的代码更加简洁。同时,理解并熟练使用列表、字典的方法,如append()、extend()、pop()、insert()、get()、update()等,能提高编程效率。 模块和包的导入是...
初学者通过阅读这本书可以从零基础开始逐步构建自己的Python知识体系,而经验丰富的开发者则可以通过书中对高级特性的深入讲解,进一步提升自己的编程技巧和代码质量。 在第一部分“基础”中,作者用简洁明了的语言...
这些特性使Python代码更加高效且易于维护,源码中的实例可以直观地展示它们的用法。 3. **面向对象编程**:Python是面向对象的语言,支持类和对象的概念。源码中会有创建类、对象实例化、继承、多态和封装的示例,...