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Python 3之潜藏的利器

二十一 5月18日 发布于后端 mp.weixin.qq.com

文章总结的还是很不错的,不过最后的一个点我是看的有点迷,两段代码都是一样的,还是得自己去实践一下,才能领悟.

Python 3之潜藏的利器

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Python 3之潜藏的利器

5月18日 发布,来源:mp.weixin.qq.com


作者 | Vinko Kodžoman

翻译 | Monanfei

编辑 | 阿司匹林,Rachel


【导读】在 python 3 推出后,人们开始逐步将基于Python 2 的代码迁移至 Python 3 。但在迁移过程中,很多代码都未能使用到 Python 3 提供的新功能。本文作者介绍了相关功能的介绍,包括字符串格式化处理、文件路径处理、类型提示、内置 LRU 缓存等等,帮助大家更好地利用 python 3 书写代码。


由于 Python 2 即将退出历史的舞台,许多人都开始将 Python 2 的代码转换为 Python 3 ,但在这一修改过程中,人们似乎只是多加了几个括号,大多数人并没有注意到 Python 3 中激动人心的新功能。本文将介绍 Python 3 中一些有趣的功能,希望这些功能能够帮助大家更加轻松的解决一些问题。


注:文中的代码示例基于 Python 3.7 编写,为方便使用,在每个功能后面都列出了该功能所需的最低 Python 版本。


f-strings (3.6+)

对任何一种编程语言来说,字符串处理是一项很重要的内容,字符串处理往往是很多程序的基础部分。由于人工处理字符串非常繁琐,我们更希望用一种结构化的方法来处理它们。在 Python 中,我们一般使用 format 来进行结构化字符串处理,如下所示:


user = "Jane Doe"action = "buy"
log_message = 'User {} has logged in and did an action {}.'.format( user, action)
print(log_message)# User Jane Doe has logged in and did an action bu

除了 format 之外, Python 3 还提供了一个更加灵活的方法来处理字符串,那就是 f-string 。如下所示,我们用 f-string 来和实现上面代码相同的功能:


user = "Jane Doe"action = "buy"
log_message = f'User {user} has logged in and did an action {action}.'print(log_message)# User Jane Doe has logged in and did an action buy.


Pathlib (3.4+)


如果需要处理文件路径,我们可以使用 Python 3 中的 pathlib 库,使对文件路径的操作更加便捷。如果你对 pathlib 存在疑惑,可以参考这篇文章。下面提供了一个代码示例:


from pathlib import Path
root = Path('post_sub_folder')print(root)# post_sub_folder
path = root / 'happy_user'# Make the path absoluteprint(path.resolve())# /home/weenkus/Workspace/Projects/DataWhatNow-Codes/how_your_python3_should_look_like/post_sub_folder/happy_user


类型提示 (3.5+)


静态类型与动态类型是软件工程中的一个热门话题,Python 3 提供了支持 type hinting(类型提示)的方法,下面提供了一个示例:


def sentence_has_animal(sentence: str) -> bool: return "animal" in sentencesentence_has_animal("Donald had a farm without animals")
# True


枚举 (3.4+)


Python 3 中的 Enum 类支持枚举功能,可以使我们的程序变得更加简洁。 Enum 是一种便捷的变量列表的打包方式,使用该方法能够避免多个变量在代码各处分布,使代码显得杂乱无章。


from enum import Enum, auto
class Monster(Enum): ZOMBIE = auto() WARRIOR = auto() BEAR = auto() print(Monster.ZOMBIE)# Monster.ZOMBIE

枚举是一个符号集合,每个符号都和唯一的变量对应。通过使用枚举,我们可以通过符号标识来比较各个成员,我们还可以对枚举本身进行迭代。


https://docs.python.org/3/library/enum.html


for monster in Monster: print(monster) # Monster.ZOMBIE# Monster.WARRIOR# Monster.BEAR


内置的 LRU 缓存 (3.2+)


在现如今使用的硬件和软件中,缓存无所不在。Python 3 通过 lru_cache 来使用 LRU (Least Recently Used) 缓存。


下面的代码定义了一个斐波拉契函数,由于该函数的运算需要多次递归,每次递归都会执行相同的工作,因此使用缓存能够加速它的计算。


import time
def fib(number: int) -> int: if number == 0: return 0 if number == 1: return 1 return fib(number-1) + fib(number-2) start = time.time()fib(40)print(f'Duration: {time.time() - start}s')# Duration: 30.684099674224854s


我们可以使用 lru_cache 来优化该运算。这种优化极技术称为 memoization ,它能够把执行时间从几秒缩减到几纳秒。


from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=512)def fib_memoization(number: int) -> int: if number == 0: return 0 if number == 1: return 1 return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2) start = time.time()fib_memoization(40)print(f'Duration: {time.time() - start}s')
# Duration: 6.866455078125e-05s


扩展的可迭代解析功能(3.0+)


这里不做详细解释,直接贴出示例代码,具体解决可以参考这篇文档。


head, *body, tail = range(5)print(head, body, tail)# 0 [1, 2, 3] 4

py, filename, *cmds = "python3.7 script.py -n 5 -l 15".split()print(py)print(filename)print(cmds)# python3.7# script.py# ['-n', '5', '-l', '15']

first, _, third, *_ = range(10)print(first, third)# 0


数据类(3.7+)


Python 3 引入了数据类 (data class)。其装饰器会自动生成特征方法,例如 __init__() 和 __repr()__,这能够帮助减少样本代码的数量。在官方文档中,它们被称作 “具有默认值的可变命名元组” 。


class Armor: def __init__(self, armor: float, description: str, level: int = 1): self.armor = armor self.level = level self.description = description def power(self) -> float: return self.armor * self.level armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)armor.power()# 10.4
print(armor)# <__main__.Armor object at 0x7fc4800e2cf8>


接来下我们使用数据类来实现上面的代码:


from dataclasses import dataclass
@dataclassclass Armor: armor: float description: str level: int = 1 def power(self) -> float: return self.armor * self.level armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)armor.power()# 10.4
print(armor)# Armor(armor=5.2, description='Common armor.', level=2


隐式命名空间包(3.3+)

构建Python代码有很多方法,其中一种就是在包(packages)中进行构建(即包含一个 __init__.py 文件的文件夹)。以下示例由 Python 的官方文档提供:


sound/ Top-level package __init__.py Initialize the sound package formats/ Subpackage for file format conversions __init__.py wavread.py wavwrite.py aiffread.py aiffwrite.py auread.py auwrite.py ... effects/ Subpackage for sound effects __init__.py echo.py surround.py reverse.py ... filters/ Subpackage for filters __init__.py equalizer.py vocoder.py karaoke.py ...


在 Python 2 中,上面的每个文件夹都必须有一个 __init__.py 文件,该文件用于将其所在文件夹转化为 Python 包。然而在 Python 3 中,通过使用隐式命名空间包(Implicit Namespace Package:https://www.python.org/dev/peps/pep-0420/),这些文件就不再需要了。


sound/ Top-level package __init__.py Initialize the sound package formats/ Subpackage for file format conversions wavread.py wavwrite.py aiffread.py aiffwrite.py auread.py auwrite.py ... effects/ Subpackage for sound effects echo.py surround.py reverse.py ... filters/ Subpackage for filters equalizer.py vocoder.py karaoke.py              ...


注:官方文档PEP 420 Specification 指出,对于一些常规的包,__init__.py 仍然是需要的 ,如果将该文件删除,就会把该 Python 包变成一个本地的命名空间包,这将会产生一些额外的限制,具体可以参考这篇文档。


总结


Python3 中的新功能远远不止如此,大家可以进一步进行探索。本文列出的内容只是一些实用的功能,希望能够对大家有所帮助。

文中的代码链接:

https://github.com/Weenkus/DataWhatNow-Codes/blob/master/things_you_are_probably_not_using_in_python_3_but_should/python%203%20examples.ipynb

原文链接:

https://datawhatnow.com/things-you-are-probably-not-using-in-python-3-but-should/ 


(*本文由Python大本营编译,转载请联系微信1092722531)


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