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Python 奇技淫巧

2015-11-16 14:02    收藏: 8    

显示有限的接口到外部

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/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from base import APIBase
from client import Client
from decorator import interface, export, stream
from server import Server
from storage import Storage
from util import (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____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, 该表达式返回一个上下文管理对象。

# 常见with使用场景
with open("test.txt", "r") as my_file:  # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,
    for line in my_file:
        print line

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____exit__方法。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class MyWith(object):
    def __init__(self):
        print "__init__ method"
    def __enter__(self):
        print "__enter__ method"
        return self  # 返回对象给as后的变量
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        print "__exit__ method"
        if exc_traceback is None:
            print "Exited without Exception"
            return True
        else:
            print "Exited with Exception"
            return False
def test_with():
    with MyWith() as my_with:
        print "running my_with"
    print "------分割线-----"
    with MyWith() as my_with:
        print "running before Exception"
        raise Exception
        print "running after Exception"
if __name__ == '__main__':
    test_with()

执行结果如下:

__init__ method
__enter__ method
running my_with
__exit__ method
Exited without Exception
------分割线-----
__init__ method
__enter__ method
running before Exception
__exit__ method
Exited with Exception
Traceback (most recent call last):
  File "bin/python", line 34, in <module>
    exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))
  File "test_with.py", line 33, in <module>
    test_with()
  File "test_with.py", line 28, in test_with
    raise Exception
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/env python
# -*- 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
print filter(lambda x: 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] if lst is not None else None
print new_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
def singleton(cls):
    instances = dict()  # 初始为空
    def _singleton(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:  #如果不存在, 则创建并放入字典
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]
    return _singleton
@singleton
class Test(object):
    pass
if __name__ == '__main__':
    t1 = Test()
    t2 = Test()
    # 两者具有相同的地址
    print t1, 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
  • 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/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class A(object):
    # 普通成员函数
    def foo(self, x):
        print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)
    @classmethod   # 使用classmethod进行装饰
    def class_foo(cls, x):
        print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)
    @staticmethod  # 使用staticmethod进行装饰
    def static_foo(x):
        print "executing static_foo(%s)" % x
def test_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
executing foo(<__main__.A object at 0x100ba4e10>, para)
executing class_foo(<class '__main__.A'>, para)
executing class_foo(<class '__main__.A'>, para)
executing static_foo(para)
executing static_foo(para)

property装饰器

  • 定义私有类属性

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(像注释一样)。从实现来看,这些参数都是可选的。

property有三个方法getter(), setter()delete() 来指定fget, fset和fdel。 这表示以下这行:

class Student(object):
    @property  #相当于property.getter(score) 或者property(score)
    def score(self):
        return self._score
    @score.setter #相当于score = property.setter(score)
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 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/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class TestIter(object):
    def __init__(self):
        self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]
    def read(self):
        for ele in xrange(len(self.lst)):
            yield ele
    def __iter__(self):
        return self.read()
    def __str__(self):
        return ','.join(map(str, self.lst))
    
    __repr__ = __str__
def test_iter():
    obj = TestIter()
    for num in obj:
        print num
    print obj
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:

def partial(func, *part_args):
    def wrapper(*extra_args):
        args = list(part_args)
        args.extend(extra_args)
        return func(*args)
    return wrapper

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/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import partial
def sum(a, b):
    return a + b
def test_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
    print fun(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/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_first():
    return 3
def test_second(num):
    return num
action = {  # 可以看做是一个sandbox
        "para": 5,
        "test_first" : test_first,
        "test_second": test_second
        }
def test_eavl():  
    condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"
    res = eval(condition, action)  # 解释condition并根据action对应的动作执行
    print res
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
  • execeval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, '<string>', mode)编译字节码。 mode的取值为execeval
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_first():
    print "hello"
def test_second():
    test_first()
    print "second"
def test_third():
    print "third"
action = {
        "test_second": test_second,
        "test_third": test_third
        }
def test_exec():
    exec "test_second" in action
if __name__ == '__main__':
    test_exec()  # 无法看到执行结果

getattr

getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性,属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一,结果就是该属性的值。例如, getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在,如果有默认值则返回默认值,否则触发 AttributeError 。

# 使用范例
class TestGetAttr(object):
    test = "test attribute"
    def say(self):
        print "test method"
def test_getattr():
    my_test = TestGetAttr()
    try:
        print getattr(my_test, "test")
    except AttributeError:
        print "Attribute Error!"
    try:
        getattr(my_test, "say")()
    except AttributeError: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下
        print "Method Error!"
if __name__ == '__main__':
    test_getattr()
    
# 输出结果
test attribute
test method

命令行处理

def process_command_line(argv):
    """
    Return a 2-tuple: (settings object, args list).
    `argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.
    """
    if argv is None:
        argv = sys.argv[1:]
    # initialize the parser object:
    parser = optparse.OptionParser(
        formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),
        add_help_option=None)
    # define options here:
    parser.add_option(      # customized description; put --help last
        '-h', '--help', action='help',
        help='Show this help message and exit.')
    settings, args = parser.parse_args(argv)
    # check number of arguments, verify values, etc.:
    if args:
        parser.error('program takes no command-line arguments; '
                     '"%s" ignored.' % (args,))
    # further process settings & args if necessary
    return settings, args
def main(argv=None):
    settings, args = process_command_line(argv)
    # application code here, like:
    # run(settings, args)
    return 0        # 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
import csv
with open('data.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print row
# 向csv文件写入
import csv
with open( 'data.csv', 'wb') as f:
    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, 然后查文档就好了, 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"
>>> "my name is {name}".format(name=name)
'my name is andrew'

参考链接

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