Python编程的若干个经典小技巧

1. 原地交换两个数字

Python 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换（变量值）的方法，请参见下面的示例：

x,y= 10,20

print(x,y)

x,y= y,x

print(x,y)

#1 (10, 20)

#2 (20, 10)

赋值的右侧造成了一个新的元组，左侧当即解析（unpack）那个（未被引用的）元组到变量 <a> 和 <b>。

一旦赋值完成，新的元组变成了未被引用状态而且被标记为可被垃圾回收，最终也完成了变量的交换。

2. 链状比较操做符

比较操做符的聚合是另外一个有时很方便的技巧：

n= 10

result= 1< n< 20

print(result)

# True

result= 1> n<= 9

print(result)

# False

3. 使用三元操做符来进行条件赋值

三元操做符是 if-else 语句也就是条件操做符的一个快捷方式：

[表达式为真的返回值] if [表达式] else [表达式为假的返回值]

这里给出几个你能够用来使代码紧凑简洁的例子。下面的语句是说“若是 y 是 9，给 x 赋值 10，否则赋值为 20”。若是须要的话咱们也能够延长这条操做链。

x = 10 if (y == 9) else 20

一样地，咱们能够对类作这种操做：

x = (classA if y == 1 else classB)(param1, param2)

在上面的例子里 classA 与 classB 是两个类，其中一个类的构造函数会被调用。

下面是另外一个多个条件表达式连接起来用以计算最小值的例子：

def small(a,b,c):

returnaifa<= banda<= celse(bifb<= aandb<= celsec)

print(small(1,0,1))

print(small(1,2,2))

print(small(2,2,3))

print(small(5,4,3))

#Output

#0 #1 #2 #3

咱们甚至能够在列表推导中使用三元运算符：

[m**2 if m > 10 else m**4 for m in range(50)]

#=> [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561, 10000, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400, 441, 484, 529, 576, 625, 676, 729, 784, 841, 900, 961, 1024, 1089, 1156, 1225, 1296, 1369, 1444, 1521, 1600, 1681, 1764, 1849, 1936, 2025, 2116, 2209, 2304, 2401]

4. 多行字符串

基本的方式是使用源于 C 语言的反斜杠：

multiStr= “select * from multi_row

where row_id < 5”

print(multiStr)

# select * from multi_row where row_id < 5

另外一个技巧是使用三引号：

multiStr= “””select * from multi_row

where row_id < 5″””

print(multiStr)

#select * from multi_row

#where row_id < 5

上面方法共有的问题是缺乏合适的缩进，若是咱们尝试缩进会在字符串中插入空格。因此最后的解决方案是将字符串分为多行而且将整个字符串包含在括号中：

multiStr= (“select * from multi_row ”

“where row_id < 5 ”

“order by age”)

print(multiStr)

#select * from multi_row where row_id < 5 order by age

5. 存储列表元素到新的变量中

咱们能够使用列表来初始化多个变量，在解析列表时，变量的数目不该该超过列表中的元素个数：【译者注：元素个数与列表长度应该严格相同，否则会报错】

testList= [1,2,3]

x,y,z= testList

print(x,y,z)

#-> 1 2 3

6. 打印引入模块的文件路径

若是你想知道引用到代码中模块的绝对路径，能够使用下面的技巧：

import threading

import socket

print(threading)

print(socket)

#1- <module ‘threading’ from ‘/usr/lib/python2.7/threading.py’>

#2- <module ‘socket’ from ‘/usr/lib/python2.7/socket.py’>

7. 交互环境下的 “_” 操做符

这是一个咱们大多数人不知道的有用特性，在 Python 控制台，不论什么时候咱们测试一个表达式或者调用一个方法，结果都会分配给一个临时变量： _（一个下划线）。

>>> 2+ 1

3

>>> _

3

>>> print_

3

“_” 是上一个执行的表达式的输出。

8. 字典/集合推导

与咱们使用的列表推导类似，咱们也能够使用字典/集合推导，它们使用起来简单且有效，下面是一个例子：

testDict= {i: i *iforiinxrange(10)}

testSet= {i *2foriinxrange(10)}

print(testSet)

print(testDict)

#set([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])

#{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

注：两个语句中只有一个 <:> 的不一样，另，在 Python3 中运行上述代码时，将 <xrange> 改成 <range>。

9. 调试脚本

咱们能够在 <pdb> 模块的帮助下在 Python 脚本中设置断点，下面是一个例子：

import pdb

pdb.set_trace()

咱们能够在脚本中任何位置指定 <pdb.set_trace()> 而且在那里设置一个断点，至关简便。

10. 开启文件分享

Python 容许运行一个 HTTP 服务器来从根路径共享文件，下面是开启服务器的命令：

# Python 2

python -m SimpleHTTPServer

# Python 3

python3 -m http.server

上面的命令会在默认端口也就是 8000 开启一个服务器，你能够将一个自定义的端口号以最后一个参数的方式传递到上面的命令中。

11. 检查 Python 中的对象

咱们能够经过调用 dir() 方法来检查 Python 中的对象，下面是一个简单的例子：

test= [1,3,5,7]

print(dir(test))

[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__delitem__’, ‘__delslice__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__getslice__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__iadd__’, ‘__imul__’, ‘__init__’, ‘__iter__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__reversed__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__setitem__’, ‘__setslice__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘append’, ‘count’, ‘extend’, ‘index’, ‘insert’, ‘pop’, ‘remove’, ‘reverse’, ‘sort’]

12. 简化if语句

咱们能够使用下面的方式来验证多个值：

if m in [1,3,5,7]:

而不是：

if m==1 or m==3 or m==5 or m==7:

或者，对于 in 操做符咱们也能够使用 ‘{1,3,5,7}’ 而不是 ‘[1,3,5,7]’，由于 set 中取元素是 O(1) 操做。

13. 一行代码计算任何数的阶乘

Python 2.x.

result= (lambdak: reduce(int.__mul__,range(1,k+1),1))(3)

print(result)

#-> 6

Python 3.x.

import functools

result= (lambdak: functools.reduce(int.__mul__,range(1,k+1),1))(3)

print(result)

#-> 6

14. 找到列表中出现最频繁的数

test= [1,2,3,4,2,2,3,1,4,4,4]

print(max(set(test),key=test.count))

#-> 4

15. 重置递归限制

Python 限制递归次数到 1000，咱们能够重置这个值：

import sys

x=1001

print(sys.getrecursionlimit())

sys.setrecursionlimit(x)

print(sys.getrecursionlimit())

#1-> 1000

#2-> 1001

请只在必要的时候采用上面的技巧。

16. 检查一个对象的内存使用

在 Python 2.7 中，一个 32 比特的整数占用 24 字节，在 Python 3.5 中利用 28 字节。为肯定内存使用，咱们能够调用 getsizeof 方法：

在 Python 2.7 中

import sys

x=1

print(sys.getsizeof(x))

#-> 24

在 Python 3.5 中

import sys

x=1

print(sys.getsizeof(x))

#-> 28

17. 使用 __slots__ 来减小内存开支

你是否注意到你的 Python 应用占用许多资源特别是内存？有一个技巧是使用 __slots__ 类变量来在必定程度上减小内存开支。

import sys

classFileSystem(object):

def __init__(self,files,folders,devices):

self.files= files

self.folders= folders

self.devices= devices

print(sys.getsizeof(FileSystem))

classFileSystem1(object):

__slots__= [‘files’,’folders’,’devices’]

def __init__(self,files,folders,devices):

self.files= files

self.folders= folders

self.devices= devices

print(sys.getsizeof(FileSystem1))

#In Python 3.5

#1-> 1016

#2-> 888

很明显，你能够从结果中看到确实有内存使用上的节省，可是你只应该在一个类的内存开销没必要要得大时才使用 __slots__。只在对应用进行性能分析后才使用它，否则地话，你只是使得代码难以改变而没有真正的益处。

【译者注：在个人 win10 python2.7 中上面的结果是：

#In Python 2.7 win10

#1-> 896

#2-> 1016

因此，这种比较方式是不那么让人信服的，使用 __slots__ 主要是用以限定对象的属性信息，另外，当生成对象不少时花销可能会小一些，具体能够参见 python 官方文档:

The slots declaration takes a sequence of instance variables and reserves just enough space in each instance to hold a value for each variable. Space is saved because dict is not created for each instance. 】

18. 使用 lambda 来模仿输出方法

import sys

lprint=lambda *args:sys.stdout.write(” “.join(map(str,args)))

lprint(“python”,”tips”,1000,1001)

#-> python tips 1000 1001

19.从两个相关的序列构建一个字典

t1= (1,2,3)

t2= (10,20,30)

print(dict(zip(t1,t2)))

#-> {1: 10, 2: 20, 3: 30}

20. 一行代码搜索字符串的多个先后缀

print(“http://www.google.com”.startswith((“http://”,”https://”)))

print(“http://www.google.co.uk”.endswith((“.com”,”.co.uk”)))

#1-> True

#2-> True

21. 不使用循环构造一个列表

import itertools

test= [[-1,-2],[30,40],[25,35]]

print(list(itertools.chain.from_iterable(test)))

#-> [-1, -2, 30, 40, 25, 35]

22. 在 Python 中实现一个真正的 switch-case 语句

下面的代码使用一个字典来模拟构造一个 switch-case。

def xswitch(x):

returnxswitch._system_dict.get(x,None)

xswitch._system_dict= {‘files’: 10,’folders’: 5,’devices’: 2}

print(xswitch(‘default’))

print(xswitch(‘devices’))

#1-> None

#2-> 2