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我已經(jīng)使用Python編程有多年了，即使今天我仍然驚奇于這種語(yǔ)言所能讓代碼表現(xiàn)出的整潔和對(duì)DRY編程原則的適用。這些年來(lái)的經(jīng)歷讓我學(xué)到了很多的小技巧和知識(shí)，大多數(shù)是通過(guò)閱讀很流行的開(kāi)源軟件，如Django, Flask,Requests中獲得的。
下面我挑選出的這幾個(gè)技巧常常會(huì)被人們忽略，但它們?cè)谌粘＞幊讨心苷嬲慕o我們帶來(lái)不少幫助。
1. 字典推導(dǎo)(Dictionary comprehensions)和集合推導(dǎo)(Set comprehensions)
大多數(shù)的Python程序員都知道且使用過(guò)列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對(duì)list comprehensions概念不是很熟悉——一個(gè)list comprehension就是一個(gè)更簡(jiǎn)短、簡(jiǎn)潔的創(chuàng)建一個(gè)list的方法。
- >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
- >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
- >>> another_list
- [2, 3, 4, 5, 6]
自從python 3.1 (甚至是Python 2.7)起，我們可以用同樣的語(yǔ)法來(lái)創(chuàng)建集合和字典表：
- >>> # Set Comprehensions
- >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
- >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
- >>> even_set
- set([8, 2, 4])
- >>> # Dict Comprehensions
- >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
- >>> d
- {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}
在上邊的例子里，我們以some_list為基礎(chǔ)，創(chuàng)建了一個(gè)具有不重復(fù)元素的集合，而且集合里只包含偶數(shù)。而在字典表的例子里，我們創(chuàng)建了一個(gè)key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù)，value是布爾型，用來(lái)指示key是否是偶數(shù)。
這里另外一個(gè)值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡(jiǎn)單的用這種方法創(chuàng)建一個(gè)集合：
- >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
- >>> my_set
- set([1, 2, 3, 4])
而不需要使用內(nèi)置函數(shù)set()。
2. 計(jì)數(shù)時(shí)使用Counter計(jì)數(shù)對(duì)象
這聽(tīng)起來(lái)顯而易見(jiàn)，但經(jīng)常被人忘記。對(duì)于大多數(shù)程序員來(lái)說(shuō)，數(shù)一個(gè)東西是一項(xiàng)很常見(jiàn)的任務(wù)，而且在大多數(shù)情況下并不是很有挑戰(zhàn)性的事情——這里有幾種方法能更簡(jiǎn)單的完成這種任務(wù)。
Python的collections類(lèi)庫(kù)里有個(gè)內(nèi)置的dict類(lèi)的子類(lèi)，是專(zhuān)門(mén)來(lái)干這種事情的：
- >>> from collections import Counter
- >>> c = Counter('hello world')
- >>> c
- Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
- >>> c.most_common(2)
- [('l', 3), ('o', 2)]
3. 漂亮的打印出JSON
JSON是一種非常好的數(shù)據(jù)序列化的形式，被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內(nèi)置的json處理，可以使JSON串具有一定的可讀性，但當(dāng)遇到大型數(shù)據(jù)時(shí)，它表現(xiàn)成一個(gè)很長(zhǎng)的、連續(xù)的一行時(shí)，人的肉眼就很難觀看了。
為了能讓JSON數(shù)據(jù)表現(xiàn)的更友好，我們可以使用indent參數(shù)來(lái)輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺(tái)交互式編程或做日志時(shí)，這尤其有用：
- >>> import json
- >>> print(json.dumps(data)) # No indention
- {"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
- >>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
- {
- "status": "OK",
- "count": 2,
- "results": [
- {
- "age": 27,
- "name": "Oz",
- "lactose_intolerant": true
- },
- {
- "age": 29,
- "name": "Joe",
- "lactose_intolerant": false
- }
- ]
- }
同樣，使用內(nèi)置的pprint模塊，也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。
4. 創(chuàng)建一次性的、快速的小型web服務(wù)
有時(shí)候，我們需要在兩臺(tái)機(jī)器或服務(wù)之間做一些簡(jiǎn)便的、很基礎(chǔ)的RPC之類(lèi)的交互。我們希望用一種簡(jiǎn)單的方式使用B程序調(diào)用A程序里的一個(gè)方法——有時(shí)是在另一臺(tái)機(jī)器上。僅內(nèi)部使用。
我并不鼓勵(lì)將這里介紹的方法用在非內(nèi)部的、一次性的編程中。我們可以使用一種叫做XML-RPC的協(xié)議 (相對(duì)應(yīng)的是這個(gè)Python庫(kù))，來(lái)做這種事情。
下面是一個(gè)使用SimpleXMLRPCServer模塊建立一個(gè)快速的小的文件讀取服務(wù)器的例子：
- from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
- def file_reader(file_name):
- with open(file_name, 'r') as f:
- return f.read()
- server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 8000))
- server.register_introspection_functions()
- server.register_function(file_reader)
- server.serve_forever()
客戶(hù)端：
- import xmlrpclib
- proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')
- proxy.file_reader('/tmp/secret.txt')
我們這樣就得到了一個(gè)遠(yuǎn)程文件讀取工具，沒(méi)有外部的依賴(lài)，只有幾句代碼(當(dāng)然，沒(méi)有任何安全措施，所以只可以在家里這樣做)。
5. Python神奇的開(kāi)源社區(qū)
這里我提到的幾個(gè)東西都是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里的，如果你安裝了Python，你就已經(jīng)可以這樣使用了。而對(duì)于很多其它類(lèi)型的任務(wù)，這里有大量的社區(qū)維護(hù)的第三方庫(kù)可供你使用。
下面這個(gè)清單是我認(rèn)為的好用且健壯的開(kāi)源庫(kù)的必備條件：
好的開(kāi)源庫(kù)必須…
- 包含一個(gè)很清楚的許可聲明，能適用于你的使用場(chǎng)景。
- 開(kāi)發(fā)和維護(hù)工作很活躍(或，你能參與開(kāi)發(fā)維護(hù)它。)
- 能夠簡(jiǎn)單的使用pip安裝或反復(fù)部署。
- 有測(cè)試套件，具有足夠的測(cè)試覆蓋率。
如果你發(fā)現(xiàn)一個(gè)好的程序庫(kù)，符合你的要求，不要不好意思——大部分的開(kāi)源項(xiàng)目都?xì)g迎捐贈(zèng)代碼和歡迎提供幫助——即使你不是一個(gè)Python高手。
本文標(biāo)題：Python的這幾個(gè)技巧，非常厲害
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