值得收藏的 Python 实用技巧!

在我们学习 Python 的过程中,会发现有些程序的写法非常的巧妙。本篇文章是作者收集的一些很有用且经常能用到的 Python 技巧,部分为自己整理,部分摘自Python最佳实践指南。

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  • 检测一段话或者列表元素中有没有某个或某些东西时,用 in
>>> "123" in "23526"
false
  • 一般来讲,应该把类的定义保存在一个文件中,然后其他的逻辑代码放在同目录的另一个文件中,然后 import 第一个文件。

  • count 方法的使用

>>> "13263514115".count("1")
4
>>> [1,1,2,3,4,4,5,2].count(1)
2
  • f-string是格式化字符串的一种很好的新方法。与其他格式化方式相比,它们不仅更易读,更简洁,不易出错,而且速度更快。
>>> a = "zhangsan"
>>> b = "lisi"
>>> print(f"Hello,{a} and {b}")
Hello,zhangsan and lisi
  • 快速对换一个字典的键和值:{v: k for k, v in some_dict.items()}

  • 可以通过使用 itertools 包中的 itertools.chain.from_iterable 轻松快速的辗平一个列表。

import itertools
a_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print(list(itertools.chain.from_iterable(a_list)))
# Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# or
print(list(itertools.chain(*a_list)))
# Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  • Python 的 startswith() 方法用于检查字符串是否是以指定子字符串开头,如果是则返回 True,否则返回 False。如果参数 beg 和 end 指定值,则在指定范围内检查。
>>> "123".startswith("1")
True
  • 在Python拼接字符串时,若要拼接多个字符串,用list的join方法效率比加号连接效率更高。如果拼接的个数较少,加号连接效率反而比join连接效率高。


    访问字典元素

    对列表的某些操作可能会造成效率降低

    使用迭代器可以减少内存占用
  • 赋值永远不会创建新对象。如果两个或多个变量引用相同的列表,则修改其中一个变量意味着将修改所有变量。而切片可以避免这个问题,这也就是切片赋值的意义所在。
>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> b.append(4)
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> c = a[:]
>>> c.append(5)
>>> c
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
  • 定义长字符串时的注意事项
# 定义很长的字符串的时候,别像下面这样:
>>> a = """how
... are
... you"""
>>> a
'how\nare\nyou'

# 最好像下面这样:
>>> a = ("how "
... "are "
... "you")
>>> a
'how are you'
  • concurrent.futures 模块是标准库中的一个模块,它提供了一个“用于异步调用的高级接口”。它有两个主要的类,即 ThreadPoolExecutorProcessPoolExecutor 。 前者将创建一个用户可以提交作业的工作线程池。后者以相同的方式工作,它使用多进程而不是多线程作为工作池,但只有可序列化的对象可以执行并返回。
    由于GIL的工作原理,一个很好的经验法则是当执行涉及很多阻塞(如通过网络发出请求)的任务时 使用 ThreadPoolExecutor,而对高计算开销的任务使用 ProcessPoolExecutor 执行器。
  • 当涉及到函数的默认参数时,需要记住它只会被创建一次
    # 正确示范,注意默认参数要设置为None,以及方法开头的处理方式
    def append_to(element, to=None):
        if to is None:
            to = []
        to.append(element)
        return to
    
    # 错误示范
    def append_to(element, to=[]):
        to.append(element)
        return to
    
    my_list = append_to(12)
    print(my_list)
    
    my_other_list = append_to(42)
    print(my_other_list)
    
    # 输出结果:
    # [12]
    # [12, 42]
    # 原因:当函数被定义时,Python的默认参数就被创建一次,而不是每次调用函数的时候创建。
    # 所以如果使用一个可变默认参数并改变了它,之后所有调用此函数时该默认参数都已被改变。
    # 有时可以特地使用这种行为来维护函数调用间的状态,这通常用于编写缓存函数。

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