本篇內(nèi)容介紹了“分享9個(gè)實(shí)用的Python技巧”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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清理字符串輸入

對(duì)用戶輸入進(jìn)行清理的問題幾乎適用于您編寫的所有程序。通常情況下，將字符轉(zhuǎn)換為小寫或大寫就足夠了，有時(shí)您可以使用Regex來完成這項(xiàng)工作，但對(duì)于復(fù)雜的情況來說，可能有更好的方法:

在本例中，您可以看到空白字符“\n”和“\t”已被單個(gè)空格替換，而“\r”已被完全刪除。這是一個(gè)簡單的例子，但是我們可以更進(jìn)一步，使用unicodedata包和它的combining()函數(shù)來生成并進(jìn)行映射，從而生成更大的重新映射表，我們可以使用它來刪除字符串中的所有重音。

對(duì)迭代器進(jìn)行切片

如果您嘗試對(duì)一個(gè)迭代器進(jìn)行切片，您會(huì)得到一個(gè)TypeError，這說明生成器對(duì)象是不可下標(biāo)訪問的，但有一個(gè)簡單的解決方案可以解決這個(gè)問題:

使用itertools.islice我們可以創(chuàng)建一個(gè)islice對(duì)象，它是一個(gè)會(huì)生成所需項(xiàng)的迭代器。需要注意的是，這將消耗slice開始之前的所有生成器項(xiàng)，以及islice對(duì)象中的所有項(xiàng)。

跳過可迭代對(duì)象的開始部分

有時(shí)您必須處理那些以您不想要的可變數(shù)量的行(如注釋)開始的文件。itertools再次為這個(gè)問題提供了簡單的解決方案:

這代碼段只生成初始注釋部分之后的行。如果我們只想在可迭代對(duì)象的開頭丟棄一些項(xiàng)目(本例中是一些行)，并且不知道有多少個(gè)項(xiàng)目，那么這種方法是很有用的。

只帶有關(guān)鍵字參數(shù)(kwargs)的函數(shù)

在使用以下這樣的函數(shù)時(shí)，創(chuàng)建只接受關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)來提供(強(qiáng)制)更多的清晰性是很有幫助的:

正如您所看到的，這可以通過在關(guān)鍵字參數(shù)之前放置單個(gè)*參數(shù)來輕松解決。如果我們把位置參數(shù)放在*參數(shù)之前，位置參數(shù)顯然也會(huì)存在。

創(chuàng)建支持with語句的對(duì)象

例如，我們都知道如何使用with語句來打開文件或獲取鎖，但是我們可以實(shí)現(xiàn)自己的with語句嗎?  當(dāng)然，我們可以使用__enter__和__exit__方法來實(shí)現(xiàn)上下文管理協(xié)議:

這是在Python中實(shí)現(xiàn)上下文管理最常見的方法，但是還有更簡單的實(shí)現(xiàn)方法:

上面的代碼片段使用contextmanager管理器裝飾器實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容管理協(xié)議。在進(jìn)入with塊時(shí)，tag函數(shù)(在yield之前)的第一部分會(huì)被執(zhí)行，然后該with塊被執(zhí)行，最后，tag函數(shù)的其余部分會(huì)被執(zhí)行。

使用__slots__節(jié)省內(nèi)存

如果您曾經(jīng)編寫過一個(gè)創(chuàng)建某個(gè)類的大量實(shí)例的程序，您可能會(huì)注意到您的程序會(huì)突然需要大量內(nèi)存。這是因?yàn)镻ython使用字典來表示類實(shí)例的屬性，這使得它的速度很快，但是內(nèi)存效率不高，這通常并不是一個(gè)問題。然而，如果它成為您的程序的一個(gè)問題時(shí)，您可以嘗試使用__slots__:

這里的情況是，當(dāng)我們定義了__slots__屬性時(shí)，Python會(huì)使用小的固定大小的數(shù)組而不是字典來定義屬性，這大大減少了每個(gè)實(shí)例所需的內(nèi)存。使用__slots__也有一些缺點(diǎn)——我們不能聲明任何新的屬性，并且我們只能使用在__slots__上這些屬性。而且，帶有__slots__的類不能使用多重繼承。

限制CPU和內(nèi)存的使用

如果您不想優(yōu)化您的程序內(nèi)存或CPU使用，您只想把它限制在某個(gè)固定大小的內(nèi)存上，那么Python也有一個(gè)這樣的庫來做到這一點(diǎn):

這里我們可以看到設(shè)置最大CPU運(yùn)行時(shí)間和最大內(nèi)存使用限制的兩個(gè)選項(xiàng)。對(duì)于CPU限制，我們首先獲取特定資源(RLIMIT_CPU)的軟限制和硬限制，然后使用參數(shù)指定的秒數(shù)和前面檢索到的硬限制來設(shè)置它。最后，我們注冊信號(hào)，如果CPU時(shí)間超過限制，該信號(hào)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)退出。對(duì)于內(nèi)存，我們再次檢索軟限制和硬限制，并使用帶有大小參數(shù)的setrlimit和檢索的硬限制來設(shè)置它。

控制什么可以導(dǎo)入，什么不可以導(dǎo)入

一些語言有非常明顯的導(dǎo)出成員(變量、方法、接口)的控制機(jī)制，例如Golang，其中只有以大寫字母開頭的成員會(huì)被導(dǎo)出。另一方面，在Python中，所有東西都可以被導(dǎo)出，除非我們使用__all__:

根據(jù)上面的代碼片段，我們知道只有bar函數(shù)會(huì)被導(dǎo)出。同樣，我們可以讓__all__為空，這樣，當(dāng)我們從這個(gè)模塊導(dǎo)入的時(shí)候，任何東西都不會(huì)被導(dǎo)出，并且會(huì)導(dǎo)致AttributeError。

實(shí)現(xiàn)比較運(yùn)算符的簡單方式

考慮到目前已經(jīng)有相當(dāng)多的比較操作符——__lt__ 、__le__ 、 __gt__ 或  __ge___，因此，為一個(gè)類實(shí)現(xiàn)所有的比較操作符是相當(dāng)煩人的。但如果有更簡單的方法可以實(shí)現(xiàn)呢?functools.total_ordering就派上用場了:

那么，這到底是怎么工作的呢?total_ordering裝飾器用于簡化實(shí)現(xiàn)類實(shí)例排序的過程。我們只需要定義__lt__和__eq__，它們是剩余操作的映射所需的最小值，裝飾器就會(huì)為我們填充空白。

“分享9個(gè)實(shí)用的Python技巧”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

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