大家好，今天小编来为大家解答Python有什么奇技淫巧这个问题，python 不建议 get set很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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Python有什么奇技淫巧
Python奇技淫巧
当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,
该list中填写可以import的类或者函数名,可以起到限制的import的作用,防止外部import其他函数或者类
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
frombaseimportAPIBase
fromclientimportClient
fromdecoratorimportinterface,export,stream
fromserverimportServer
fromstorageimportStorage
fromutilimport(LogFormatter,disable_logging_to_stderr,
enable_logging_to_kids,info)
__all__=['APIBase','Client','LogFormatter','Server',
'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',
'export','info','interface','stream']
with的魔力
with语句需要支持上下文管理协议的对象,上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法.with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作.
其中上下文表达式是跟在with之后的表达式,该表示大返回一个上下文管理对象
#常见with使用场景
withopen("test.txt","r")asmy_file:#注意,是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,
forlineinmy_file:
printline
详细原理可以查看这篇文章,浅谈Python的with语句
知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
classMyWith(object):
def__init__(self):
print"__init__method"
def__enter__(self):
print"__enter__method"
returnself#返回对象给as后的变量
def__exit__(self,exc_type,exc_value,exc_traceback):
print"__exit__method"
ifexc_tracebackisNone:
print"ExitedwithoutException"
returnTrue
else:
print"ExitedwithException"
returnFalse
deftest_with():
withMyWith()asmy_with:
print"runningmy_with"
print"------分割线-----"
withMyWith()asmy_with:
print"runningbeforeException"
raiseException
print"runningafterException"
if__name__=='__main__':
test_with()
执行结果如下:
__init__method
__enter__method
runningmy_with
__exit__method
ExitedwithoutException
------分割线-----
__init__method
__enter__method
runningbeforeException
__exit__method
ExitedwithException
Traceback(mostrecentcalllast):
File"bin/python",line34,in
exec(compile(__file__f.read(),__file__,"exec"))
File"test_with.py",line33,in
test_with()
File"test_with.py",line28,intest_with
raiseException
Exception
证明了会先执行__enter__方法,然后调用with内的逻辑,最后执行__exit__做退出处理,并且,即使出现异常也能正常退出
filter的用法
相对filter而言,map和reduce使用的会更频繁一些,filter正如其名字,按照某种规则过滤掉一些元素
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
lst=[1,2,3,4,5,6]
#所有奇数都会返回True,偶数会返回False被过滤掉
printfilter(lambdax:x%2!=0,lst)
#输出结果
[1,3,5]
一行作判断
当条件满足时,返回的为等号后面的变量,否则返回else后语句
lst=[1,2,3]
new_lst=lst[0]iflstisnotNoneelseNone
printnew_lst
#打印结果
1
装饰器之单例
使用装饰器实现简单的单例模式
#单例装饰器
defsingleton(cls):
instances=dict()#初始为空
def_singleton(*args,**kwargs):
ifclsnotininstances:#如果不存在,则创建并放入字典
instances[cls]=cls(*args,**kwargs)
returninstances[cls]
return_singleton
@singleton
classTest(object):
pass
if__name__=='__main__':
t1=Test()
t2=Test()
#两者具有相同的地址
printt1,t2
staticmethod装饰器
类中两种常用的装饰,首先区分一下他们
普通成员函数,其中第一个隐式参数为对象
classmethod装饰器,类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法),其中第一个隐式参数为类
staticmethod装饰器,没有任何隐式参数.python中的静态方法类似与C++中的静态方法
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
classA(object):
#普通成员函数
deffoo(self,x):
print"executingfoo(%s,%s)"%(self,x)
@classmethod#使用classmethod进行装饰
defclass_foo(cls,x):
print"executingclass_foo(%s,%s)"%(cls,x)
@staticmethod#使用staticmethod进行装饰
defstatic_foo(x):
print"executingstatic_foo(%s)"%x
deftest_three_method():
obj=A()
#直接调用噗通的成员方法
obj.foo("para")#此处obj对象作为成员函数的隐式参数,就是self
obj.class_foo("para")#此处类作为隐式参数被传入,就是cls
A.class_foo("para")#更直接的类方法调用
obj.static_foo("para")#静态方法并没有任何隐式参数,但是要通过对象或者类进行调用
A.static_foo("para")
if__name__=='__main__':
test_three_method()
#函数输出
executingfoo(
executingclass_foo(
executingclass_foo(
executingstatic_foo(para)
executingstatic_foo(para)
property装饰器
定义私有类属性
将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)
#python内建函数
property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)
fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串(likeacomment).从实现来看，这些参数都是可选的
property有三个方法getter(),setter()和delete()来指定fget,fset和fdel。这表示以下这行
classStudent(object):
@property#相当于property.getter(score)或者property(score)
defscore(self):
returnself._score
@score.setter#相当于score=property.setter(score)
defscore(self,value):
ifnotisinstance(value,int):
raiseValueError('scoremustbeaninteger!')
ifvalue100:
raiseValueError('scoremustbetween0~100!')
self._score=value
iter魔法
通过yield和__iter__的结合,我们可以把一个对象变成可迭代的
通过__str__的重写,可以直接通过想要的形式打印对象
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
classTestIter(object):
def__init__(self):
self.lst=[1,2,3,4,5]
defread(self):
foreleinxrange(len(self.lst)):
yieldele
def__iter__(self):
returnself.read()
def__str__(self):
return','.join(map(str,self.lst))
__repr__=__str__
deftest_iter():
obj=TestIter()
fornuminobj:
printnum
printobj
if__name__=='__main__':
test_iter()
神奇partial
partial使用上很像C++中仿函数(函数对象).
在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式
defpartial(func,*part_args):
defwrapper(*extra_args):
args=list(part_args)
args.extend(extra_args)
returnfunc(*args)
returnwrapper
利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数,返回一个可调用的变量,直到真正的调用执行
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
fromfunctoolsimportpartial
defsum(a,b):
returna+b
deftest_partial():
fun=partial(sum,2)#事先绑定一个参数,fun成为一个只需要一个参数的可调用变量
printfun(3)#实现执行的即是sum(2,3)
if__name__=='__main__':
test_partial()
#执行结果
5
神秘eval
eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差),会解释字符串为对应的代码并执行,并且将执行结果返回
看一下下面这个例子
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
deftest_first():
return3
deftest_second(num):
returnnum
action={#可以看做是一个sandbox
"para":5,
"test_first":test_first,
"test_second":test_second
}
deftest_eavl():
condition="para==5andtest_second(test_first)>5"
res=eval(condition,action)#解释condition并根据action对应的动作执行
printres
if__name__=='_
exec
exec在Python中会忽略返回值,总是返回None,eval会返回执行代码或语句的返回值
exec和eval在执行代码时,除了返回值其他行为都相同
在传入字符串时,会使用compile(source,'
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
deftest_first():
print"hello"
deftest_second():
test_first()
print"second"
deftest_third():
print"third"
action={
"test_second":test_second,
"test_third":test_third
}
deftest_exec():
exec"test_second"inaction
if__name__=='__main__':
test_exec()#无法看到执行结果
getattr
getattr(object,name[,default])Returnthevalueof
thenamedattributeofobject.namemustbeastring.Ifthestringis
thenameofoneoftheobject’sattributes,theresultisthevalueof
thatattribute.Forexample,getattr(x,‘foobar’)isequivalentto
x.foobar.Ifthenamedattributedoesnotexist,defaultisreturnedif
provided,otherwiseAttributeErrorisraised.
通过string类型的name,返回对象的name属性(方法)对应的值,如果属性不存在,则返回默认值,相当于object.name
#使用范例
classTestGetAttr(object):
test="testattribute"
defsay(self):
print"testmethod"
deftest_getattr():
my_test=TestGetAttr()
try:
printgetattr(my_test,"test")
exceptAttributeError:
print"AttributeError!"
try:
getattr(my_test,"say")()
exceptAttributeError:#没有该属性,且没有指定返回值的情况下
print"MethodError!"
if__name__=='__main__':
test_getattr()
#输出结果
testattribute
testmethod
命令行处理
defprocess_command_line(argv):
"""
Returna2-tuple:(settingsobject,argslist).
`argv`isalistofarguments,or`None`for``sys.argv[1:]``.
"""
ifargvisNone:
argv=sys.argv[1:]
#initializetheparserobject:
parser=optparse.OptionParser(
formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),
add_help_option=None)
#defineoptionshere:
parser.add_option(#customizeddescription;put--helplast
'-h','--help',action='help',
help='Showthishelpmessageandexit.')
settings,args=parser.parse_args(argv)
#checknumberofarguments,verifyvalues,etc.:
ifargs:
parser.error('programtakesnocommand-linearguments;'
'"%s"ignored.'%(args,))
#furtherprocesssettings&argsifnecessary
returnsettings,args
defmain(argv=None):
settings,args=process_command_line(argv)
#applicationcodehere,like:
#run(settings,args)
return0#success
if__name__=='__main__':
status=main()
sys.exit(status)
读写csv文件
#从csv中读取文件,基本和传统文件读取类似
importcsv
withopen('data.csv','rb')asf:
reader=csv.reader(f)
forrowinreader:
printrow
#向csv文件写入
importcsv
withopen('data.csv','wb')asf:
writer=csv.writer(f)
writer.writerow(['name','address','age'])#单行写入
data=[
('xiaoming','china','10'),
('Lily','USA','12')]
writer.writerows(data)#多行写入
各种时间形式转换
只发一张网上的图,然后差文档就好了,这个是记不住的
字符串格式化
一个非常好用,很多人又不知道的功能
>>>name="andrew"
>>>"mynameis{name}".format(name=name)
'mynameisandrew'
为什么没有get函数
没有get函数是因为在Python中，可以直接通过对象的属性名来获取属性值，不需要使用get函数。
例如，如果有一个对象obj，它有一个属性name，那么可以直接使用obj.name来获取name属性的值。
此外，Python中还有一些内置函数，如getattr()和setattr()，可以用来获取和设置对象的属性值。
Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法
想要学好Python，一定要学好各类知识点，比如类、对象、数据类型等。有部分同学对于内置类型概念模糊，接下来分享的杭州Python基础知识点汇总就给大家简单梳理一下。
内置类型是指任何语言在设计初期定义的类型，如C语言中的int、double、char等。它也是在一种语言中最基本的类型，与编译器编译出的代码具有重大关系。值得一提的是，不同语言也拥有不同的内置类型，但是所有内置类型的定义都与计算机的运算方式相关。
Python主要内置类型包括数值、序列、映射、类、实例和异常等。
数值类型：全局中只有一个（Python在解释器启动的时候，Python会用None类型生成一个None的对象），包括int类型、float类型、complex类型、bool类型。
迭代类型：在Python中，迭代类型可以使用循环来进行遍历。
序列类型：list（是可变序列，通常用于存放同类项目的集合）、tuple（是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集）、str（在Python中处理文本数据是使用str对象，也称为字符串。字符串是由Unicode码位构成的不可变序列。）、array、range（表示不可变的数字序列，通常用于在for循环中循环指定的次数）、bytes（由单个字节构成的不可变序列）、bytearray（bytes对象的可变对应物）、memoryvie（二进制序列）
映射类型：映射对象将具有hash的值映射到任意对象。映射是可变的对象。目前只有一种标准映射，即dictionary。字典的键几乎是任意值，也就是说，包含列表、字典或其他可变类型的值。
集合类型：作为一种无序的多项集，集合并不记录元素位置或插入顺序。相应地，集合不支持索引、切片或其他序列类的操作。目前Python有两种内置集合类型：set和frozenset。
set类型是可变的，其内容可以使用add()和remove()这样的方法来改变。由于是可变类型，它没有哈希值，且不能被用作字典的键或其他集合的元素。
frozenset类型是不可变并且具有哈希值，其内容在被创建后不能再改变，因此它可以被用作字典的键或其他集合的元素。
上下文管理类型：with语句
其他类型：模块、class、实例、函数、方法、代码、object对象、type对象、ellipsis（省略号）、notimplemented
set函数python作用
set函数也是python内置函数的其中一个，属于比较基础的函数。其具体介绍和使用方法，下面进行介绍。
set()函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。
set，接收一个list作为参数
list1=[1,2,3,4]
s=set(list1)
print(s)
#逐个遍历
关于Python有什么奇技淫巧的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
