掌握这些Python代码技巧，编程至少快一半！

时间 2019-11-12

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被人工智能捧红的 Python 已经是一种发展完善且很是多样化的语言，其中确定有一些你还没有发现的功能。本文或许可以让你学到一些新技巧。

Python 是世界上最流行、热门的编程语言之一，缘由不少，好比：css

易于学习
超高的通用性
具有大量模块和库

本文将分享一些使用 Python 的技巧，顺序按照 A-Z 排列。html

all or anyjava

Python 很是受欢迎的缘由之一是其可读性和表达性。python

人们还常常把 Python 笑称为「可执行伪码（executable pseudocode）」。可是，当你能够编写这样的代码时，很难去反驳这种言论：git

x = [True, True, False]
if any(x):
    print("At least one True")
if all(x):
    print("Not one False")
if any(x) and not all(x):
    print("At least one True and one False")

bashplotlib程序员

想在控制台中绘图吗？github

$ pip install bashplotlib

使用上面的行，便可在控制台中绘图。express

collections编程

Python 有一些很棒的默认数据类型，但有时候它们可能不会尽如你意。json

不过，Python 标准库提供了 collections 模块。这个方便的附加组件能够为你提供更多数据类型。

collections 模块：https://docs.python.org/3/library/collections.html

from collections import OrderedDict, Counter
# Remembers the order the keys are added!
x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)
# Counts the frequency of each character
y = Counter("Hello World!")

dir

你是否想过如何查看 Python 对象内部及其具备哪些属性？

输入如下命令行：

>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)

当以交互方式运行 Python 时，这多是一个很是有用的功能，而且能够动态地探索你正在使用的对象和模块。

想要了解更多，点这里：https://docs.python.org/3/library/functions.html#dir

emoji

是的，真的有。请点击这里：https://pypi.org/project/emoji/

$ pip install emoji

别觉得我不知道你会偷偷试它→→

from emoji import emojize
print(emojize(":thumbs_up:"))

👍

from __future__ import

Python 流行的一个结果是，总有新版本正在开发中。新版本意味着新功能——除非你的版本已通过时。

不过，别担忧。__ future__模块容许用户导入新版 Python 的功能。这简直就像时间旅行，或者魔法什么的。

__ future__模块：https://docs.python.org/2/library/*future*.html

from __future__ import print_function
print("Hello World!")

geopy

地理（Geography）对于程序员来讲多是一个具备挑战性的领域。可是 geopy 模块让它变得异常简单。

geopy 模块：https://geopy.readthedocs.io/en/latest/

$ pip install geopy

它经过抽取一系列不一样地理编码服务的 API 来工做，使用户获取一个地方的完整街道地址、纬度、经度，甚至海拔高度。

另一个有用的功能是距离：它能够用你喜欢的度量单位计算出两个位置之间的距离。

from geopy import GoogleV3
place = "221b Baker Street, London"
location = GoogleV3().geocode(place)
print(location.address)
print(location.location)

howdoi

陷入编码问题，却不记得之前见过的解决方案？须要检查 StackOverflow，但不想离开终端？

那么你须要这个有用的命令行工具：https://github.com/gleitz/howdoi。

$ pip install howdoi

不管你有什么问题均可以问它，它会尽力回答。

$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git

可是请注意——它会从 StackOverflow 的最高票答案中抓取代码。也就是说它提供的信息并不是老是有用……

$ howdoi exit vim

inspect

Python 的 inspect 模块很是有助于理解问题背后的详情。你甚至能够在 inspect 模块上调用其方法！

inspect 模块：https://docs.python.org/3/library/inspect.html

下面的代码示例使用 inspect.getsource() 打印本身的源代码。它还使用 inspect.getmodule() 打印定义它的模块。

最后一行代码打印出本身的行号。

import inspect
print(inspect.getsource(inspect.getsource))
print(inspect.getmodule(inspect.getmodule))
print(inspect.currentframe().f_lineno)

固然，除了这些琐碎的用途以外，inspect 模块还能帮助你理解代码正在作的事。你还能够用它编写自文档化代码。

Jedi

Jedi 库是一个自动完成和代码分析的库。它使代码编写变得更快、效果更高。

除非你正在开发本身的 IDE，不然你确定会对使用 Jedi 库做为编辑插件很感兴趣。

Jedi：https://jedi.readthedocs.io/en/latest/docs/usage.html

你可能已经在使用 Jedi 了。IPython 项目就使用 Jedi 实现代码自动完成功能。

**kwargs

学习任何语言时都会遇到不少里程碑。对于 Python 来讲，理解神秘的**kwargs 语法可能算是其中之一。

词典对象前面的双星号可让你把该词典的内容做为命名参数输入到函数中。

词典的秘钥是参数名，值是传递给函数的值。你甚至不须要称它为 kwargs！

dictionary = {"a": 1, "b": 2}
def someFunction(a, b):
    print(a + b)
    return
# these do the same thing:
someFunction(**dictionary)
someFunction(a=1, b=2)

当你想编写可以处理事先未定义的命名参数的函数时，这个颇有用。

列表推导式（List comprehensions）

我最喜欢 Python 编程的缘由之一是它的列表推导式（https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#list-comprehensions）。

这些表达式使得编写干净易读的代码变得很容易，那些代码读起来几乎像天然语言同样。

关于它们的更多使用信息请查看：https://www.learnpython.org/en/List_Comprehensions

numbers = [1,2,3,4,5,6,7]
evens = [x for x in numbers if x % 2 is 0]
odds = [y for y in numbers if y not in evens]
cities = ['London', 'Dublin', 'Oslo']
def visit(city):
    print("Welcome to "+city)
for city in cities:
    visit(city)

map

Python 经过许多内置功能支持函数式编程。map() 函数是最有用的函数之一——特别是当它与 lambda 函数结合使用时。

lambda 函数：https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions

x = [1, 2, 3]
y = map(lambda x : x + 1 , x)
# prints out [2,3,4]
print(list(y))

在上面的例子中，map() 将一个简单的 lambda 函数应用于 x 中的每一个元素。它返回一个 map 对象，该对象能够被转换成可迭代的对象，如列表或元组。

newspaper3k

若是你以前没有见过它，那么我建议你先查看：https://pypi.org/project/newspaper3k/。

它能够帮助你从大量顶级国际出版物中检索到新闻文章和相关元数据。你能够检索图像、文本和做者名。

它还有一些内置的 NLP 功能。

地址：https://newspaper.readthedocs.io/en/latest/user_guide/quickstart.html#performing-nlp-on-an-article

若是你想在下一个项目中使用 BeautifulSoup 或其它 DIY 网页抓取库，那么不如使用$ pip install newspaper3k，既省时又省事，何乐而不为呢？

运算符重载（Operator overloading）

Python 支持运算符重载。

它其实是一个简单的概念。你有没有想过为何 Python 容许用户使用 + 运算符来将数字相加，并级联字符串？这就是运算符重载在发挥做用。

你可使用 Python 的标准运算符号来定义对象，这样你能够在与这些对象相关的语境中使用它们。

class Thing:
    def __init__(self, value):
        self.__value = value
    def __gt__(self, other):
        return self.__value > other.__value
    def __lt__(self, other):
        return self.__value < other.__value something = Thing(100) nothing = Thing(0) # True something > nothing # False something < nothing # Error something + nothing

pprint

Python 的默认 print 函数就能够实现打印功能。但若是尝试打印较大的嵌套对象，就会发现打印结果很丑。

这时 Python 标准库的 pretty printer 模块就能够发挥做用了。该模块能够将复杂的结构化对象以一种易读的格式打印出来。

pretty printer 模块：https://docs.python.org/3/library/pprint.html

Python 开发者的必备技能之一就是处理复杂的数据结构。

import requests
import pprint
url = 'https://randomuser.me/api/?results=1'
users = requests.get(url).json()
pprint.pprint(users)

Queue

Python 支持多线程，而这是由 Python 标准库的 Queue 模块支持的。

该模块容许用户实现队列（queue）数据结构。队列数据结构容许用户根据特定的规则添加和检索条目。

『First in, first out』 (FIFO) 队列容许用户按照对象被添加的顺序来检索对象。『Last in, first out』 (LIFO) 队列容许用户首先访问最新添加的对象。

最后，优先级队列（priority queue）容许用户根据对象对应的优先级类别来检索对象。

如何使用 queue 在 Python 中实现多线程编程，示例详见：https://www.tutorialspoint.com/python3/python_multithreading.htm。

__repr__

在 Python 中定义一个类别或对象时，以「官方」方式将对象表示为字符串颇有用。例如：

>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>

这使代码 debug 变得简单不少。将字符串添加到类别定义，以下所示：

class someClass:
    def __repr__(self):
        return "<some description here>" someInstance = someClass() # prints <some description here> print(someInstance)

Python 是一种伟大的脚本语言，不过有时使用标准 os 和 subprocess 库会有点棘手。

sh 库提供了一种不错的替代方案。

sh 库：http://amoffat.github.io/sh/

该库容许用户像使用普通函数同样调用任意程序，这对自动化工做流和任务很是有用。

from sh import *
sh.pwd()
sh.mkdir('new_folder')
sh.touch('new_file.txt')
sh.whoami()
sh.echo('This is great!')

类型提示（Type hints）

Python 是动态语言。在定义变量、函数、类别等时无需指定数据类型。

这有利于缩短开发周期。可是，简单的类型错误（typing issue）致使的运行时错误真的太烦了。

从 Python 3.5 版本开始，用户能够选择在定义函数时开启类型提示。

def addTwo(x : Int) -> Int:
    return x + 2

你还能够定义类型别名：

from typing import List
Vector = List[float]
Matrix = List[Vector]
def addMatrix(a : Matrix, b : Matrix) -> Matrix:
  result = []
  for i,row in enumerate(a):
    result_row =[]
    for j, col in enumerate(row):
      result_row += [a[i][j] + b[i][j]]
    result += [result_row]
  return result
x = [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]]
y = [[2.0, 1.0], [0.0, -2.0]]
z = addMatrix(x, y)

尽管非强制，但类型注释可使代码更易理解。

它们还容许你在运行以前使用类型检查工具捕捉 TypeError。在进行大型复杂项目时执行此类操做是值得的。

uuid

生成通用惟一标识符（Universally Unique ID，UUID）的一种快速简单方法就是使用 Python 标准库的 uuid 模块。

uuid 模块：https://docs.python.org/3/library/uuid.html

import uuid
user_id = uuid.uuid4()
print(user_id)

这建立了一个随机化后的 128 比特数字，该数字几乎必然是惟一的。

事实上，能够生成 2¹²²可能的 UUID。这个数字超过了 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000。

在给定集合中找出重复数字的可能性极低。即便有一万亿 UUID，重复数字存在的几率也远远低于十亿分之一。

虚拟环境（Virtual environment）

这多是 Python 中我最喜欢的事物了。

你可能同时处理多个 Python 项目。不幸的是，有时候两个项目依赖于相同依赖项的不一样版本。那你要安装哪一个版本呢？

幸运的是，Python 支持虚拟环境，这使得用户可以充分利用两种环境。见下列行：

python -m venv my-project
source my-project/bin/activate
pip install all-the-modules

如今你在一台机器上具有独立的多个 Python 版本了。问题解决！

wikipedia

Wikipedia 拥有一个很棒的 API，容许用户以编程方式访问巨大致量的免费知识和信息。

wikipedia 模块使得访问该 API 很是便捷。

Wikipedia 模块：https://wikipedia.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html

import wikipedia
result = wikipedia.page('freeCodeCamp')
print(result.summary)
for link in result.links:
    print(link)

和真实的维基百科网站相似，该模块支持多种语言、页面消歧、随机页面检索，甚至还具有 donate() 方法。

xkcd

humour 是 Python 语言的一个关键特征，其名称来自英国喜剧片《蒙提·派森的飞行马戏团》(Monty Python and the Flying Circus)。Python 的不少官方文档引用了该喜剧片最著名的剧情。

幽默感并不限于文档。试着运行下列行：

import antigravity

将打开 xkcd 画的 Python 漫画。不要改变这一点，Python。不要改变。

YAML

YAML 表明『YAML Ain』t Markup Language』。它是一种数据格式语言，是 JSON 的超集。

与 JSON 不一样，它能够存储更复杂的对象并引用本身的元素。你还能够编写注释，使其尤为适用于编写配置文件。

PyYAML 模块（https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation）可让你在 Python 中使用 YAML。安装：

$ pip install pyyaml

而后导入到项目中：

import yaml

PyYAML 使你可以存储任何数据类型的 Python 对象，以及任何用户定义类别的实例。

zip

给你支最后一招，很是酷。还在用两个列表来组成一部词典吗？

keys = ['a', 'b', 'c']
vals = [1, 2, 3]
zipped = dict(zip(keys, vals))

zip() 内置函数使用多个可迭代对象做为输入并返回元组列表。每一个元组按位置索引对输入对象的元素进行分组。

你也能够经过调用*zip() 来「解压」对象。

写在最后：

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