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3 个到今天仍然有用的 Python 3.2 特性

作者: Moshe Zadka 译者: LCTT geekpi

| 2021-05-28 20:20      

探索一些未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。

这是 Python 3.x 首发特性系列文章中的第三篇。其中一些 Python 版本已经推出了一段时间。例如,Python 3.2 是在 2011 年首次发布的,但其中引入的一些很酷、很有用的特性仍然没有被使用。下面是其中的三个。

argparse 子命令

argparse 模块首次出现在 Python 3.2 中。有许多用于命令行解析的第三方模块。但是内置的 argparse 模块比许多人认为的要强大。

要记录所有的 argparse 的特性,那需要专门写系列文章。下面是一个例子,说明如何用 argparse 做子命令。

想象一下,一个命令有两个子命令:negate,需要一个参数,multiply,需要两个参数:

$ computebot negate 5
-5
$ computebot multiply 2 3
6
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
subparsers = parser.add_subparsers()

add_subparsers() 方法创建一个对象,你可以向其添加子命令。唯一需要记住的技巧是,你需要添加通过 set_defaults() 调用的子命令:

negate  = subparsers.add_parser("negate")
negate.set_defaults(subcommand="negate")
negate.add_argument("number", type=float)
multiply  = subparsers.add_parser("multiply")
multiply.set_defaults(subcommand="multiply")
multiply.add_argument("number1", type=float)
multiply.add_argument("number2", type=float)

我最喜欢的一个 argparse 功能是,因为它把解析和运行分开,测试解析逻辑特别令人愉快。

parser.parse_args(["negate", "5"])
    Namespace(number=5.0, subcommand='negate')
parser.parse_args(["multiply", "2", "3"])
    Namespace(number1=2.0, number2=3.0, subcommand='multiply')

contextlib.contextmanager

上下文是 Python 中一个强大的工具。虽然很多人 使用 它们,但编写一个新的上下文常常看起来像一门黑暗艺术。有了 contextmanager 装饰器,你所需要的只是一个一次性的生成器。

编写一个打印出做某事所需时间的上下文,就像这样简单:

import contextlib, timeit

@contextlib.contextmanager
def timer():
    before = timeit.default_timer()
    try:
        yield
    finally:
        after = timeit.default_timer()
        print("took", after - before)

你可以这样使用:

import time

with timer():
    time.sleep(10.5)
    took 10.511025413870811`

functools.lru_cache

有时,在内存中缓存一个函数的结果是有意义的。例如,想象一下经典的问题:“有多少种方法可以用 25 美分、1 美分、2 美分和 3 美分可以来换取 1 美元?”

这个问题的代码可以说是非常简单:

def change_for_a_dollar():
    def change_for(amount, coins):
        if amount == 0:
            return 1
        if amount < 0 or len(coins) == 0:
            return 0
        some_coin = next(iter(coins))
        return (
            change_for(amount, coins - set([some_coin]))
            +
            change_for(amount - some_coin, coins)
        )
    return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))

在我的电脑上,这需要 13ms 左右:

with timer():
    change_for_a_dollar()
    took 0.013737603090703487`

事实证明,当你计算有多少种方法可以做一些事情,比如用 50 美分找钱,你会重复使用相同的硬币。你可以使用 lru_cache 来避免重复计算。

import functools

def change_for_a_dollar():
    @functools.lru_cache
    def change_for(amount, coins):
        if amount == 0:
            return 1
        if amount < 0 or len(coins) == 0:
            return 0
        some_coin = next(iter(coins))
        return (
            change_for(amount, coins - set([some_coin]))
            +
            change_for(amount - some_coin, coins)
        )
    return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))
with timer():
    change_for_a_dollar()
    took 0.004180959425866604`

一行的代价是三倍的改进。不错。

欢迎来到 2011 年

尽管 Python 3.2 是在 10 年前发布的,但它的许多特性仍然很酷,而且没有得到充分利用。如果你还没使用,那么将他们添加到你的工具箱中。


via: https://opensource.com/article/21/5/python-32

作者:Moshe Zadka 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出



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