Python 要你命三千

Moia藏经阁 2016-10-05

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前言

文章有点标题党，主要是分享一些Python好用的语法糖，用更少的代码实现同样的功能，而且还很优雅。

兵器谱

1. ifpython没有三目运算符，我挺苦恼的，比如把两个整数较大的那个复制给一个变量，有三目运算符的语言会这样写：

a = 1
b = 2
c = a > b ? a : b

后来发现Python的if语句可以写成一行完成上述功能：

c = a if a > b else b

2. with我们通常以如下形式操作文件：

try: f = open('/path/to/file', 'r')
   print f.read()
finally:
   if f:
       f.close()

每次这样写太繁琐，来试试with的威力：

with open('/path/to/file', 'r') as f:
print f.read()

代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。

with利用了上下文管理协议，这玩意说起来太复杂，直接上代码。

自定义一个支持上下文管理协议的类, 类中实现enter方法和exit方法。

class MyWith(object):
   def __enter__(self):
       print 'Enter with'
       return self  # 返回对象给as后的变量
   def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
       #关闭资源等
       if exc_traceback is None:
           print 'Exited without Exception'
           return True
       else:
           print 'Exited with Exception'
           return False
def test_with():
   with MyWith() as my_with:
       print 'running my_with'
   print '------分割线-----'
   with MyWith() as my_with:
       print 'running before Exception'
       raise Exception
       print 'running after Exception'
if __name__ == '__main__':
   test_with()

输出：

Enter with
running my_with
Exited without Exception
------分割线-----
Enter with
running before Exception
Exited with Exception

3. map大多数的for循环可以用map来代替，用法是：map(func,seq)，对seq中的每个元素进行操作，具体什么操作在func里定义。

我们以前是这么写for循环的：

array = [1, 2, 3]
square_array = []
for i in array:
square_array.append(i ** 2)

改用map：

array = [1, 2, 3]
square_array = map(lambda i: i ** 2, array)

map的第一个参数是lambda表达式，冒号前面的i作为形参，来自于array中的元素，冒号后面就是要返回的值。

当然你也可以使用列表推导式来代替：

array = [1, 2, 3]
square_array = [i ** 2 for i in array]

4. filter用法与map类似：filter(func,seq)，对seq中的元素进行过滤，返回符合条件的那些元素。

比如返回array = [1, 2, 3, 4]中的所有奇数：

print filter(lambda i: i % 2, array)

这里是对2取余，返回结果为True的元素。那么什么情况下结果为True？Python里面不为0，None或者null都是True。所以结果就是，偶数是False，奇数是True，返回所有奇数。

列表推导式方案：

print [i for i in array if i % 2 != 0]

5. reduce用法：reduce(func,seq)，对seq中的每个元素进行func操作，最后汇总返回一个值。

1). 求array = [1, 2, 3]所有元素的和：

print reduce(lambda x, y: x + y, array)

reduce会先将array里面的头两个数分别作为x和y，求它们的和，然后把它的结果和第三个相加，再把结果和第四个相加，直到最后一个元素。

2) 求array = [1, 2, 3]中的最大值：

print reduce(lambda x, y: x if x > y else y, array)

3) 求strings = ['abc', 'abcd', 'def']中”abc”出现的总次数：

print reduce(lambda count, str: count + str.count('abc'), strings, 0)

第三个参数0是count的初始值。

5. eval执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

print eval('1 + 1')
>> 2

再来个复杂点的：

def init():
return 1
def func(num):
return 2
action = {'num': init, 'func': func}
expression = 'func(num)'
print eval(expression, action)
>> 2

看不懂就算了，这玩意写起来很飘逸，但是杀敌一千，自损八百。

7. 装饰器

设计模式的中的装饰器模式还记得吧，可以动态扩展一个类的功能，但是又不会修改这个类的源码，Java IO包大量采用了装饰器模式，我们来看看Python是怎么玩的。

举个简单的例子吧，在一个函数执行前打日志：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('call %s()' % func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log
def func():
    print 'do something'

func()