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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷解決方案
3 個(gè)到今天仍然有用的 Python 3.2 特性

探索一些未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)公司已為上1000+的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、雅安服務(wù)器托管、網(wǎng)站托管、服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、向陽(yáng)網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。

這是Python 3.x 首發(fā)特性系列文章中的第三篇。其中一些 Python 版本已經(jīng)推出了一段時(shí)間。例如，Python 3.2 是在 2011 年首次發(fā)布的，但其中引入的一些很酷、很有用的特性仍然沒有被使用。下面是其中的三個(gè)。

argparse 子命令

argparse 模塊首次出現(xiàn)在 Python 3.2 中。有許多用于命令行解析的第三方模塊。但是內(nèi)置的 argparse 模塊比許多人認(rèn)為的要強(qiáng)大。

要記錄所有的 argparse 的特性，那需要專門寫系列文章。下面是一個(gè)例子，說明如何用 argparse 做子命令。

想象一下，一個(gè)命令有兩個(gè)子命令：negate，需要一個(gè)參數(shù)，multiply，需要兩個(gè)參數(shù)：

 
 
 
      
  
  
  1. $ computebot negate 5
    2.   
  
  
  2. -5
    3.   
  
  
  3. $ computebot multiply 2 3
    4.   
  
  
  4. 6
    5.  
 

 
 
 
      
  
  
  1. import argparse
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. parser = argparse.ArgumentParser()
    4.   
  
  
  4. subparsers = parser.add_subparsers()
    5.

add_subparsers() 方法創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，你可以向其添加子命令。唯一需要記住的技巧是，你需要添加通過 set_defaults() 調(diào)用的子命令：

 
 
 
      
  
  
  1. negate = subparsers.add_parser("negate")
    2.   
  
  
  2. negate.set_defaults(subcommand="negate")
    3.   
  
  
  3. negate.add_argument("number", type=float)
    4.  
 

 
 
 
      
  
  
  1. multiply = subparsers.add_parser("multiply")
    2.   
  
  
  2. multiply.set_defaults(subcommand="multiply")
    3.   
  
  
  3. multiply.add_argument("number1", type=float)
    4.   
  
  
  4. multiply.add_argument("number2", type=float)
    5.

我最喜歡的一個(gè) argparse 功能是，因?yàn)樗呀馕龊瓦\(yùn)行分開，測(cè)試解析邏輯特別令人愉快。

 
 
 
      
  
  
  1. parser.parse_args(["negate", "5"])
    2.  
 

 
 
 
      
  
  
  1.  Namespace(number=5.0, subcommand='negate')
    2.  
 

 
 
 
      
  
  
  1. parser.parse_args(["multiply", "2", "3"])
    2.  
 

 
 
 
      
  
  
  1.  Namespace(number1=2.0, number2=3.0, subcommand='multiply')
    2.

contextlib.contextmanager

上下文是 Python 中一個(gè)強(qiáng)大的工具。雖然很多人 使用 它們，但編寫一個(gè)新的上下文常常看起來像一門黑暗藝術(shù)。有了 contextmanager 裝飾器，你所需要的只是一個(gè)一次性的生成器。

編寫一個(gè)打印出做某事所需時(shí)間的上下文，就像這樣簡(jiǎn)單：

 
 
 
      
  
  
  1. import contextlib, timeit
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. @contextlib.contextmanager
    4.   
  
  
  4. def timer():
    5.   
  
  
  5.  before = timeit.default_timer()
    6.   
  
  
  6.  try:
    7.   
  
  
  7.  yield
    8.   
  
  
  8.  finally:
    9.   
  
  
  9.  after = timeit.default_timer()
    10.   
  
  
  10.  print("took", after - before)
    11.

你可以這樣使用：

 
 
 
      
  
  
  1. import time
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. with timer():
    4.   
  
  
  4.  time.sleep(10.5)
    5.  
 

 
 
 
      
  
  
  1.  took 10.511025413870811`
    2.

functools.lru_cache

有時(shí)，在內(nèi)存中緩存一個(gè)函數(shù)的結(jié)果是有意義的。例如，想象一下經(jīng)典的問題：“有多少種方法可以用 25 美分、1 美分、2 美分和 3 美分可以來?yè)Q取 1 美元？”

這個(gè)問題的代碼可以說是非常簡(jiǎn)單：

 
 
 
      
  
  
  1. def change_for_a_dollar():
    2.   
  
  
  2.  def change_for(amount, coins):
    3.   
  
  
  3.  if amount == 0:
    4.   
  
  
  4.  return 1
    5.   
  
  
  5.  if amount < 0 or len(coins) == 0:
    6.   
  
  
  6.  return 0
    7.   
  
  
  7.  some_coin = next(iter(coins))
    8.   
  
  
  8.  return (
    9.   
  
  
  9.  change_for(amount, coins - set([some_coin]))
    10.   
  
  
  10.  +
    11.   
  
  
  11.  change_for(amount - some_coin, coins)
    12.   
  
  
  12.  )
    13.   
  
  
  13.  return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))
    14.

在我的電腦上，這需要 13ms 左右：

 
 
 
      
  
  
  1. with timer():
    2.   
  
  
  2.  change_for_a_dollar()
    3.  
 

 
 
 
      
  
  
  1.  took 0.013737603090703487`
    2.

事實(shí)證明，當(dāng)你計(jì)算有多少種方法可以做一些事情，比如用 50 美分找錢，你會(huì)重復(fù)使用相同的硬幣。你可以使用 lru_cache 來避免重復(fù)計(jì)算。

 
 
 
      
  
  
  1. import functools
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. def change_for_a_dollar():
    4.   
  
  
  4.  @functools.lru_cache
    5.   
  
  
  5.  def change_for(amount, coins):
    6.   
  
  
  6.  if amount == 0:
    7.   
  
  
  7.  return 1
    8.   
  
  
  8.  if amount < 0 or len(coins) == 0:
    9.   
  
  
  9.  return 0
    10.   
  
  
  10.  some_coin = next(iter(coins))
    11.   
  
  
  11.  return (
    12.   
  
  
  12.  change_for(amount, coins - set([some_coin]))
    13.   
  
  
  13.  +
    14.   
  
  
  14.  change_for(amount - some_coin, coins)
    15.   
  
  
  15.  )
    16.   
  
  
  16.  return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))
    17.  
 

 
 
 
      
  
  
  1. with timer():
    2.   
  
  
  2.  change_for_a_dollar()
    3.  
 

 
 
 
      
  
  
  1.  took 0.004180959425866604`
    2.

一行的代價(jià)是三倍的改進(jìn)。不錯(cuò)。

歡迎來到 2011 年

盡管 Python 3.2 是在 10 年前發(fā)布的，但它的許多特性仍然很酷，而且沒有得到充分利用。如果你還沒使用，那么將他們添加到你的工具箱中。


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