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Python3还有哪些未Get的潜藏技能?

编程技术 | WangTwoThree | 2019-10-29 | 等你评论 | 0 次点赞

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。

本文作者 | Vinko Kodžoman

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 absolute
print(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 sentence
sentence_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。

介绍: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__() __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

@dataclass
class 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/


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