【编者按】这篇文章主要介绍了一些在 Python 编程中可能被忽视的核心功能,包括默认参数、海象运算符、*args 和 **kwargs 的使用、变量交换、str 与 repr 的区别、可迭代对象的扩展解包、多个上下文管理器的使用、Python 调试器、collections.Counter 的使用、itertools 的使用以及下划线的两种用法等。 原文链接:https://erikvandeven.medium.com/python-uncovering-the-overlooked-core-functionalities-54590420c225 图片由 Stefan Steinbauer 提供,发布在 Unsplash 上 Kyle Simpson 在他的书中提到的关于 JavaScript 的观点,Luciano Ramalho 在他的《Fluent Python》一书中对 Python 的描述也有相同的主题。他们基本上是在讨论这两种语言的同一个问题。用我的话来说:
所以,让我们简要讨论一下所有你可能还没有听说过的功能,但如果你想成为一名真正经验丰富的 Pythonista,你肯定想了解。 参数默认值需要重点注意的是,Python 的参数在遇到函数定义时就进行评估。这意味着每次调用 fib_memo 函数(下文会提到)而没有明确提供 memo 参数的值时,它将使用函数定义时创建的相同字典对象。 def fib_memo(n, memo={0:0, 1:1}): ''' n 是你想要返回的序列中的第 n 个数字 ''' if not n in memo: memo[n] = fib_memo(n-1) + fib_memo(n-2) return memo[n] # 返回一个介于0和100之间(包括0和100)的数字。 fib_memo(6) # 应该返回8 这段代码在 Python 中可以正常运行。这也意味着你可以在一个脚本中多次执行 fib_memo 函数,比如在一个 for 循环中,每次执行都会增加要计算的 fibonacci 数字,而不会达到“超过最大递归深度”的限制,因为 memo 会不断扩展。关于这方面的更多信息可以在我的另一篇文章中找到。 海象操作符海象操作符 (:= ) 是在 Python 3.8 中引入的,它允许你在表达式中为变量赋值。这样,你可以在一个表达式中为变量赋值并检查其值:
显然,它也可以方便地赋值并检查返回的值是否包含真值: if(result := some_method()): # 如果结果不为假值(Falsy) print(result) *args 和 **kwargs通过星号 (* ),你可以在传递给函数之前解包参数或关键字参数(使用 ** )。 例如,考虑以下代码:
当我们调用 sum_numbers 函数时,如果不解包 my_numbers,它会引发一个 TypeError ,因为函数期望两个独立的参数。然而,通过使用星号 (*),我们可以从 my_numbers 中解包值并将它们作为独立的参数传递,从而得到正确的输出。 这种解包技术不仅适用于元组和列表,还适用于字典(尽管它会将键作为参数传递)。那么关键字参数呢?对此,我们可以利用双星号 (**)。以下代码作为例子: def greet_person(last_name, first_name): print(f'Hello {first_name} {last_name}')
data = {'first_name': 'John', 'last_name': 'Doe'} greet_person(**data) 除了解包一个序列来将它们作为函数的参数,你也可以用它来创建一个新的序列,例如:
原始的 numbers 列表保持不变,而你有一个 new_list_numbers 变量,它包含了相同列表的副本。然而,对于包含对象的链接要小心: numbers = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] packed_numbers = [*numbers]
numbers[0].append(10) # 修改原始列表中的嵌套列表
print(numbers) # 输出: [[1, 2, 10], [3, 4], [5, 6]] print(packed_numbers) # 输出: [[1, 2, 10], [3, 4], [5, 6]] any 和 allany 和 all 是两个内建函数,它们对可迭代对象(如列表、元组或集合)进行操作,并基于可迭代对象中的元素返回一个布尔值。 例如:
你可以将 all 和 any 函数与列表推导式结合使用,它返回一个可迭代的结果并将其作为参数传递给 all 函数: numbers = [5, 10, 3, 8, -2] all_positive = all(num > 0 for num in numbers) … 或 any 函数:
下面的表格显示了根据可迭代对象中的值返回的输出的不同。 变量交换你可以组合元组打包(在等号 (=) 右边发生)和解包(在等号 (=) 左边发生),并利用这个功能进行变量交换: a = 10 b = 5
# 通过打包和解包交换 b 和 a 的值 a, b = b, a
print(a) #5 print(b) #10 str vs repr我们习惯于使用 str(some_value) 将某个变量或值转换为字符串,以便于进行调试打印。我想让你了解 repr(some_value)。主要的区别是 repr 尝试返回对象的可打印表示,而 str 只尝试返回一个字符串表示。 下面是一个更好的例子:
如你所见,str() 简单地将 datetime 作为一个字符串表示返回。如果你想确定变量 today 是否包含一个字符串还是一个 datetime 对象,你无法单独从这个信息中得到答案。另一方面,repr() 提供了有关变量所持有的实际对象的信息。在调试过程中,这个信息会更有价值。 扩展的可迭代对象解包这个可以简单理解:如果你想通过一个命令获取序列的第一个和最后一个值: first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first) # 1 print(middle) # [2, 3, 4] print(last) # 5 但这也是可行的
或者其他组合。 多个上下文管理器我们习惯于一次使用一个上下文管理器,比如打开一个文件: with open('file.txt', 'r') as file: # 使用该文件的代码 # 该文件将在块结束时自动关闭 # 即使发生异常
# 示例:从文件中读取行 for line in file: print(line.strip())
with open('file_2.txt', 'r') as other_file: # 第二个上下文管理器
for line in other_file: print(line.strip()) 但我们可以轻易地在一个语句中打开多个文件。如果你想将一行写入另一个文件,这非常简便:
Python 调试器我们可以在我们的文件中打印大量的变量进行调试,或者我们可以简单地使用 Python 调试器 (pdb),它帮助我们设置断点,使得操作更加简单: import pdb
# 在你的代码中设置这个断点 pdb.set_trace() 使这个功能更有价值的是,程序会在你设置的断点处停止,你可以打印任何变量来检查其在特定断点处的值或存在情况。试试看!当程序触发一个断点时,你可以使用以下几个命令:
collections.Countercollections 模块中的 Counter 类提供了一种便捷的方式来计算可迭代对象中的元素个数:
from collections import Counter
my_list = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 4, 5] counts = Counter(my_list) print(counts) # 输出: 计数器({1: 3, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1}) 使用 Itertools 实现组合我们可以组合不同的 for 循环来创建排列、组合或笛卡尔积,或者我们可以简单地使用内建的 itertools。 Permutations(排列)
Combinations(组合)import itertools
# 生成组合 combs = itertools.combinations('ABC', 2) print(list(combs)) # 输出: [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')] Cartesian product(笛卡尔积)
下划线的两种用法下面是在 Python 中使用下划线的两种方式:作为大数字的分隔符或作为丢弃变量。 丢弃变量下划线 _ 可以用作丢弃变量,用来丢弃不想要的值: # 忽略函数的第一个返回值 _, result = some_function()
# 不使用循环变量进行循环 for _ in range(5): do_something()
# 你只需要第一个和最后一个 first, *_, last = [1, 2, 3, 4, 5] 大数字的分隔符在处理大数字值时,你可以使用下划线 (_) 作为视觉分隔符以提高可读性。这个特性在 Python 3.6 中被引入,被称为 '下划线字面量'。
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