先选取了 6 个自己认为值得玩味的 python 代码,希望对正在学习 python 的你有所帮助。
class test(object):
def __init__(self):
print("test -> __init__")
def __new__(cls):
print("test ->__new__")
return super().__new__(cls)
a = test()
运行结果如下:
test ->__new__
test -> __init__
再来看另一个例子
class test2(object):
def __init__(self):
print("test2 -> __init__")
def __new__(cls):
print("test2 ->__new__")
return object()
b = test2()
运行结果如下:
test2 ->__new__
这里给出官方的解释:init 作用是类实例进行初始化,第一个参数为 self,代表对象本身,可以没有返回值。new 则是返回一个新的类的实例,第一个参数是 cls 代表该类本身,必须有返回值。很明显,类先实例化才能产能对象,显然是 new 先执行,然后再 init,实际上,只要 new 返回的是类本身的实例,它会自动调用 init 进行初始化。但是有例外,如果 new 返回的是其他类的实例,则它不会调用当前类的 init。下面我们分别输出下对象 a 和对象 b 的类型:
print( type(a))
#
print( type(b))
#
可以看出,a 是 test 类的一个对象,而 b 就是 object 的对象。
参考文档:
https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html?highlight=new#object.new
map()函数第一个参数是 fun,第二个参数是一般是 list,第三个参数可以写 list,也可以不写,作用就是对列表中 list 的每个元素顺序调用函数 fun 。
>>> b=map(lambda x:x*x,[1,2,3])
>>> [i for i in b]
[1, 4, 9]
>>> [i for i in b]
[]
>>>
有没有发现,第二次输出 b 中的元素时,发现变成空了。原因是 map() 函数返回的是一个迭代器,并用对返回结果使用了 yield,这样做的目的在于节省内存。
举个例子:
#encoding:UTF-8
def yield_test(n):
for i in range(n):
yield call(i)
#做一些其它的事情
def call(i):
return i*2
#使用for循环
x = yield_test(5)
print([i for i in x])
print([i for i in x])
执行结果为:
[0, 2, 4, 6, 8]
[]
这里如果不用 yield,那么在列表中的元素非常大时,将会全部装入内存,这是非常浪费内存的,同时也会降低效率。
关于迭代器的介绍见前文:python 基础系列–可迭代对象、迭代器与生成器。
比如现在有个需求,对于文本
>>> import re
>>> text = '中国'
>>> #方法一
...
>>> re.findall('(.*)',text)
['中国']
>>> #方法二
...
>>> regex='(.*)'
>>> pattern = re.compile(regex)
>>> re.findall(pattern,text)
['中国']
>>>
这里为什么要用 compile 多写两行代码呢? 原因是 compile 将正则表达式编译成一个对象,加快速度,并重复使用。
>>> [j for i in [[1,2],[3,4],[5,6]] for j in i]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
>>> "->".join("abcdef")
'a->b->c->d->e->f'
>>>
这里也建议多使用 os.path.join() 来拼接操作系统的文件路径。
zip() 函数在运算时,会以一个或多个序列(可迭代对象)做为参数,返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。zip() 参数可以接受任何类型的序列,同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时,zip 能自动以最短序列长度为准进行截取,获得元组。
>>> a=[1,2]
>>> b=(3,4)
>>> zip(a,b)
>>> for i in zip(a,b):
... print(i)
...
(1, 3)
(2, 4)
>>> a="ab"
>>> b="xyz"
>>> for i in zip(a,b):
... print(i)
...
('a', 'x')
('b', 'y')
>>>