Python 实用技巧（上），python实用技巧,未经作者许可，禁止转载！

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本文作者： 编橙之家 - 刘志军 。未经作者许可，禁止转载！
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本文根据SO上的热门问答hidden features of python整理而成，早期有人做过类似的整理，但是内容比较旧而且比较粗糙，因此笔者在原文基础上加入自己的一些理解，另外那些高质量的评论也引入进来了。总之，这是一篇用心之作，希望你可以喜欢。

链式比较操作

Python

>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10 > x <= 9
True
>>> 5 == x > 4
True

你可能认为它执行的过程先是：1 < x，返回True，然后再比较True < 10,当然这么做也是返回True,比较表达式True < 10,因为解释器会把True转换成1，False转换成0。但这里的链式比较解释器在内部并不是这样干的，它会把这种链式的比较操作转换成：1 < x and x < 10，不信你可以看看最后一个例子。这样的链式操作本可以值得所有编程语言拥有，但是很遗憾

 

枚举

Python

>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for index, item in enumerate(a): print index, item
...
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
>>>

用enumerate包装一个可迭代对象,可以同时使用迭代项和索引，如果你不这么干的话，下面有一种比较麻烦的方法：

Python

for i in range(len(a)):
    print i, a[i]

enumerate 还可以接收一个可选参数start，默认start等于0。enumerate(list, start=1)，这样index的起始值就是1

 

生成器对象

Python

x=(n for n in foo if bar(n))  #foo是可迭代对象
>>> type(x)
<type 'generator'>

你可以把生成器对象赋值给x，意味着可以对x进行迭代操作：

Python

for n in x:
    pass

它的好处就是不需要存储中间结果，也许你会使用（列表推倒式）：

Python

x = [n for n in foo if bar(n)]
>>> type(x)
<type 'list'>

它比生成器对象能带来更快的速度。相对地，生成器更能节省内存开销，它的值是按需生成，不需要像列表推倒式一样把整个结果保存在内存中，同时它不能重新迭代，列表推倒式则不然。

 

iter()可接收callable参数

iter()内建函数接收的参数分为两种，第一种是：

Python

iter(collection)---> iterator

参数collection必须是可迭代对象或者是序列 ，第二种是：

Python

iter（callable， sentinel) --> iterator

callable函数会一直被调用，直到它的返回结果等于sentinel，例如：

Python

def seek_next_line(f):
    #每次读一个字符，直到出现换行符就返回
    for c in iter(lambda: f.read(1),'\n'):
        pass

小心可变的默认参数

Python

>>> def foo(x=[]):
...     x.append(1)
...     print x
...
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1]

取而代之的是你应该使用一个标记值表示“没有指定”来替换可变值,如：

Python

>>> def foo(x=None):
...     if x is None:
...         x = []
...     x.append(1)
...     print x
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]

 

发送值到生成器函数在中

Python

def mygen():
    """Yield 5 until something else is passed back via send()"""
    a = 5
    while True:
        f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
        if f is not None:
            a = f  #store the new value

你可以：

Python

>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7)  #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7

如果你不喜欢使用空格缩进，那么可以使用C语言花括号{}定义函数：

Python

>>> from __future__ import braces   #这里的braces 指的是：curly braces（花括号）
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: not a chance

当然这仅仅是一个玩笑，想用花括号定义函数？没门。感兴趣的还可以了解下：

Python

from __future__ import barry_as_FLUFL

不过这是python3里面的特性，http://www.python.org/dev/peps/pep-0401/

 

切片操作中的步长参数

Python

a = [1,2,3,4,5]
>>> a[::2]  # iterate over the whole list in 2-increments
[1,3,5]

还有一个特例：x[::-1]，反转列表：

Python

>>> a[::-1]
[5,4,3,2,1]

有关反转，还有两个函数reverse、reversed，reverse是list对象的方法，没有返回值，而reversed是内建方法，可接收的参数包括tuple、string、list、unicode，以及用户自定义的类型，返回一个迭代器。

Python

>>> l = range(5)
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> l.reverse()
>>> l
[4, 3, 2, 1, 0]
>>> l2 = reversed(l)
>>> l2
<listreverseiterator object at 0x99faeec>

 

装饰器

装饰器使一个函数或方法包装在另一个函数里头，可以在被包装的函数添加一些额外的功能，比如日志，还可以对参数、返回结果进行修改。装饰器有点类似Java中的AOP。下面这个例子是打印被装饰的函数里面的参数的装饰器，

Python

>>> def print_args(function):
>>>     def wrapper(*args, **kwargs):
>>>         print 'Arguments:', args, kwargs
>>>         return function(*args, **kwargs)
>>>     return wrapper

>>> @print_args
>>> def write(text):
>>>     print text

>>> write('foo')
Arguments: ('foo',) {}
foo

@是语法糖，它等价于：

Python

>>> write = print_args(write)
>>> write('foo')
arguments: ('foo',) {}
foo

 

for … else语法

Python

for i in foo:
    if i == 0:
        break
else:
    print("i was never 0")

else代码块会在for循环正常结束后执行，除非遇到break(就不会执行),它等价于下面：

Python

found = False
for i in foo:
    if i == 0:
        found = True
        break
if not found:
    print("i was never 0")

不过这种语法看起来怪怪地，让人感觉是else块是在for语句块没有执行的时候执行的，很容易让人去类比 if else 的语法，如果是把else换成finally或许更容易理解

 

python2.5有个__missing__方法

dict的子类如果定义了方法__missing__(self, key)，如果key不再dict中，那么d[key]就会调用__missing__方法，而且d[key]的返回值就是__missing__的返回值。

Python

>>> class MyDict(dict):
...  def __missing__(self, key):
...   self[key] = rv = []
...   return rv
...
>>> m = MyDict()
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}

在collections模块下有一个叫defaultdict的dict子类，它与missing非常类似，但是对于不存在的项不需要传递参数。

Python

>>> from collections import defaultdict
>>> m = defaultdict(list)
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}

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