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Python高效编程技巧

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作者有多年的Python编程经验,并且有很多的编程小技巧和知识,其中大多数是通过阅读很流行的开源软件,如Django, Flask, Requests中获得的。

我已经使用Python编程有多年了,即使今天我仍然惊奇于这种语言所能让代码表现出的整洁和对DRY编程原则的适用。这些年来的经历让我学到了很多的小技巧和知识,大多数是通过阅读很流行的开源软件,如Django, Flask, Requests中获得的。

下面我挑选出的这几个技巧常常会被人们忽略,但它们在日常编程中能真正的给我们带来不少帮助。

1.字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。

  1. >>> some_list = [12345]  
  2.  
  3. >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]  
  4.  
  5. >>> another_list  
  6. [23456

自从Python 3.1(甚至是Python 2.7)起,我们可以用同样的语法来创建集合和字典表:

  1. >>> # Set Comprehensions  
  2. >>> some_list = [1234525148]  
  3.  
  4. >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }  
  5.  
  6. >>> even_set  
  7. set([824])  
  8.  
  9. >>> # Dict Comprehensions  
  10.  
  11. >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(111) }  
  12.  
  13. >>> d  
  14. {1False2True3False4True5False6True7False8True9False10True

在第一个例子里,我们以some_list为基础,创建了一个具有不重复元素的集合,而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合:

  1. >>> my_set = {121234}  
  2.  
  3. >>> my_set  
  4. set([1234]) 

而不需要使用内置函数set()。

2.计数时使用Counter计数对象

这听起来显而易见,但经常被人忘记。对于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的任务,而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种事情的:

  1. >>> from collections import Counter  
  2. >>> c = Counter('hello world')  
  3.  
  4. >>> c  
  5. Counter({'l'3'o'2' '1'e'1'd'1'h'1'r'1'w'1})  
  6.  
  7. >>> c.most_common(2)  
  8. [('l'3), ('o'2)] 

3.漂亮的打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式,被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理,可以使JSON串具有一定的可读性,但当遇到大型数据时,它表现成一个很长的、连续的一行时,人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好,我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用:

  1. >>> import json  
  2.  
  3. >>> print(json.dumps(data))  # No indention  
  4. {"status""OK""count"2"results": [{"age"27"name""Oz""lactose_intolerant": true}, {"age"29"name""Joe""lactose_intolerant": false}]}  
  5.  
  6. >>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention  
  7.  
  8. {  
  9.   "status""OK",  
  10.   "count"2,  
  11.   "results": [  
  12.  
  13.     {  
  14.       "age"27,  
  15.       "name""Oz",  
  16.  
  17.       "lactose_intolerant": true  
  18.     },  
  19.     {  
  20.       "age"29,  
  21.  
  22.       "name""Joe",  
  23.       "lactose_intolerant": false  
  24.     }  
  25.   ]  
  26.  

同样,使用内置的pprint模块,也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

4.创建一次性的、快速的小型Web服务

有时候,我们需要在两台机器或服务之间做一些简便的、很基础的RPC之类的交互。我们希望用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另一台机器上。仅内部使用。

我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库),来做这种事情。

下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块建立一个快速的小的文件读取服务器的例子:

  1. from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer  
  2.  
  3. def file_reader(file_name):  
  4.  
  5.     with open(file_name, 'r') as f:  
  6.         return f.read()  
  7.  
  8. server = SimpleXMLRPCServer(('localhost'8000))  
  9. server.register_introspection_functions()  
  10.  
  11. server.register_function(file_reader)  
  12.  
  13. server.serve_forever() 

客户端:

  1. import xmlrpclib  
  2. proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')  
  3.  
  4. proxy.file_reader('/tmp/secret.txt'

我们这样就得到了一个远程文件读取工具,没有外部的依赖,只有几句代码(当然,没有任何安全措施,所以只可以在家里这样做)。

5.Python神奇的开源社区

这里我提到的几个东西都是Python标准库里的,如果你安装了Python,你就已经可以这样使用了。而对于很多其它类型的任务,这里有大量的社区维护的第三方库可供你使用。

下面这个清单是我认为的好用且健壮的开源库的必备条件:

好的开源库必须…

  • 包含一个很清楚的许可声明,能适用于你的使用场景。
  • 开发和维护工作很活跃(或,你能参与开发维护它。)
  • 能够简单的使用pip安装或反复部署。
  • 有测试套件,具有足够的测试覆盖率。

如果你发现一个好的程序库,符合你的要求,不要不好意思————大部分的开源项目都欢迎捐赠代码和欢迎提供帮助——即使你不是一个Python高手。

英文来自:Improving Your Python Productivity

译文:外刊IT时代

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