以下为译文:
元旦过完了,我们都纷纷回到了各自的工作岗位。新的一年新气象,我想借本文为大家献上 Python 语言的30个最佳实践、小贴士和技巧,希望能对各位勤劳的程序员有所帮助,并希望大家工作顺利!
1. Python 版本
在此想提醒各位:自2020年1月1日起,Python 官方不再支持 Python 2。本文中的很多示例只能在 Python 3 中运行。如果你仍在使用 Python 2.7,请立即升级。
2. 检查 Python 的最低版本
你可以在代码中检查 Python 的版本,以确保你的用户没有在不兼容的版本中运行脚本。检查方式如下:
if not sys.version_info > (2, 7):
# berate your user for running a 10 year
# python version
elif not sys.version_info >= (3, 5):
# Kindly tell your user (s)he needs to upgrade
# because you're using 3.5 features
3. IPython
IPython 本质上就是一个增强版的shell。就冲着自动补齐就值得一试,而且它的功能还不止于此,它还有很多令我爱不释手的命令,例如:
%cd:改变当前的工作目录
%edit:打开编辑器,并关闭编辑器后执行键入的代码
%env:显示当前环境变量
%pip install [pkgs]:无需离开交互式shell,就可以安装软件包
%time 和 %timeit:测量执行Python代码的时间
完整的命令列表,请点击此处查看(https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html)。
还有一个非常实用的功能:引用上一个命令的输出。In 和 Out 是实际的对象。你可以通过 Out[3] 的形式使用第三个命令的输出。
IPython 的安装命令如下:
pip3 install ipython
4. 列表推导式
你可以利用列表推导式,避免使用循环填充列表时的繁琐。列表推导式的基本语法如下:
[ expression for item in list if conditional ]
举一个基本的例子:用一组有序数字填充一个列表:
mylist = [i for i in range(10)]
print(mylist)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
由于可以使用表达式,所以你也可以做一些算术运算:
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
甚至可以调用外部函数:
def some_function(a):
return (a + 5) / 2
my_formula = [some_function(i) for i in range(10)]
print(my_formula)
# [2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7]
最后,你还可以使用 ‘if’ 来过滤列表。在如下示例中,我们只保留能被2整除的数字:
filtered = [i for i in range(20) if i%2==0]
print(filtered)
# [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
5. 检查对象使用内存的状况
你可以利用 sys.getsizeof() 来检查对象使用内存的状况:
import sys
mylist = range(0, 10000)
print(sys.getsizeof(mylist))
# 48
等等,为什么这个巨大的列表仅包含48个字节?
因为这里的 range 函数返回了一个类,只不过它的行为就像一个列表。在使用内存方面,range 远比实际的数字列表更加高效。
你可以试试看使用列表推导式创建一个范围相同的数字列表:
import sys
myreallist = [x for x in range(0, 10000)]
print(sys.getsizeof(myreallist))
# 87632
6. 返回多个值
Python 中的函数可以返回一个以上的变量,而且还无需使用字典、列表或类。如下所示:
def get_user(id):
# fetch user from database
# ....
return name, birthdate
name, birthdate = get_user(4)
如果返回值的数量有限当然没问题。但是,如果返回值的数量超过3个,那么你就应该将返回值放入一个(数据)类中。
7. 使用数据类
Python从版本3.7开始提供数据类。与常规类或其他方法(比如返回多个值或字典)相比,数据类有几个明显的优势:
数据类的代码量较少
你可以比较数据类,因为数据类提供了 __eq__ 方法
调试的时候,你可以轻松地输出数据类,因为数据类还提供了 __repr__ 方法
数据类需要类型提示,因此可以减少Bug的发生几率
数据类的示例如下:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Card:
rank: str
suit: str
card = Card("Q", "hearts")
print(card == card)
# True
print(card.rank)
# 'Q'
print(card)
Card(rank='Q', suit='hearts')
详细的使用指南请点击这里(https://realpython.com/python-data-classes/)。
8. 交换变量
如下的小技巧很巧妙,可以为你节省多行代码:
a = 1
b = 2
a, b = b, a
print (a)
# 2
print (b)
# 1
9. 合并字典(Python 3.5以上的版本)
从Python 3.5开始,合并字典的操作更加简单了:
dict1 = { 'a': 1, 'b': 2 }
dict2 = { 'b': 3, 'c': 4 }
merged = { **dict1, **dict2 }
print (merged)
# {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
如果 key 重复,那么第一个字典中的 key 会被覆盖。
10. 字符串的首字母大写
如下技巧真是一个小可爱:
mystring = "10 awesome python tricks"
print(mystring.title())
'10 Awesome Python Tricks'
11. 将字符串分割成列表
你可以将字符串分割成一个字符串列表。在如下示例中,我们利用空格分割各个单词:
mystring = "The quick brown fox"
mylist = mystring.split(' ')
print(mylist)
# ['The', 'quick', 'brown', 'fox']
12. 根据字符串列表创建字符串
与上述技巧相反,我们可以根据字符串列表创建字符串,然后在各个单词之间加入空格:
mylist = ['The', 'quick', 'brown', 'fox']
mystring = " ".join(mylist)
print(mystring)
# 'The quick brown fox'
你可能会问为什么不是 mylist.join(" "),这是个好问题!
根本原因在于,函数 String.join() 不仅可以联接列表,而且还可以联接任何可迭代对象。将其放在String中是为了避免在多个地方重复实现同一个功能。
13. 表情符
有些人非常喜欢表情符,而有些人则深恶痛绝。我在此郑重声明:在分析社交媒体数据时,表情符可以派上大用场。
首先,我们来安装表情符模块:
pip3 install emoji
安装完成后,你可以按照如下方式使用:
import emoji
result = emoji.emojize('Python is :thumbs_up:')
print(result)
# 'Python is 👍'
# You can also reverse this:
result = emoji.demojize('Python is 👍')
print(result)
# 'Python is :thumbs_up:'
更多有关表情符的示例和文档,请点击此处(https://pypi.org/project/emoji/)。
14. 列表切片
列表切片的基本语法如下:
a[start:stop:step]
start、stop 和 step 都是可选项。如果不指定,则会使用如下默认值:
start:0
end:字符串的结尾
step:1
示例如下:
# We can easily create a new list from
# the first two elements of a list:
first_two = [1, 2, 3, 4, 5][0:2]
print(first_two)
# [1, 2]
# And if we use a step value of 2,
# we can skip over every second number
# like this:
steps = [1, 2, 3, 4, 5][0:5:2]
print(steps)
# [1, 3, 5]
# This works on strings too. In Python,
# you can treat a string like a list of
# letters:
mystring = "abcdefdn nimt"[::2]
print(mystring)
# 'aced it'
15. 反转字符串和列表
你可以利用如上切片的方法来反转字符串或列表。只需指定 step 为 -1,就可以反转其中的元素:
revstring = "abcdefg"[::-1]
print(revstring)
# 'gfedcba'
revarray = [1, 2, 3, 4, 5][::-1]
print(revarray)
# [5, 4, 3, 2, 1]
16. 显示猫猫
我终于找到了一个充分的借口可以在我的文章中显示猫猫了,哈哈!当然,你也可以利用它来显示图片。首先你需要安装 Pillow,这是一个 Python 图片库的分支:
pip3 install Pillow
接下来,你可以将如下图片下载到一个名叫 kittens.jpg 的文件中:
然后,你就可以通过如下 Python 代码显示上面的图片:
from PIL import Image
im = Image.open("kittens.jpg")
im.show()
print(im.format, im.size, im.mode)
# JPEG (1920, 1357) RGB
Pillow 还有很多显示该图片之外的功能。它可以分析、调整大小、过滤、增强、变形等等。完整的文档,请点击这里(https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)。
17. map()
Python 有一个自带的函数叫做 map(),语法如下:
map(function, something_iterable)
所以,你需要指定一个函数来执行,或者一些东西来执行。任何可迭代对象都可以。在如下示例中,我指定了一个列表:
def upper(s):
return s.upper()
mylist = list(map(upper, ['sentence', 'fragment']))
print(mylist)
# ['SENTENCE', 'FRAGMENT']
# Convert a string representation of
# a number into a list of ints.
list_of_ints = list(map(int, "1234567")))
print(list_of_ints)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
你可以仔细看看自己的代码,看看能不能用 map() 替代某处的循环。
18. 获取列表或字符串中的唯一元素
如果你利用函数 set() 创建一个集合,就可以获取某个列表或类似于列表的对象的唯一元素:
mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6]
print (set(mylist))
# {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# And since a string can be treated like a
# list of letters, you can also get the
# unique letters from a string this way:
print (set("aaabbbcccdddeeefff"))
# {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}
19. 查找出现频率最高的值
你可以通过如下方法查找出现频率最高的值:
test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4]
print(max(set(test), key = test.count))
# 4
你能看懂上述代码吗?想法搞明白上述代码再往下读。
没看懂?我来告诉你吧:
max() 会返回列表的最大值。参数 key 会接受一个参数函数来自定义排序,在本例中为 test.count。该函数会应用于迭代对象的每一项。
test.count 是 list 的内置函数。它接受一个参数,而且还会计算该参数的出现次数。因此,test.count(1) 将返回2,而 test.count(4) 将返回4。
set(test) 将返回 test 中所有的唯一值,也就是 {1, 2, 3, 4}。
因此,这一行代码完成的操作是:首先获取 test 所有的唯一值,即{1, 2, 3, 4};然后,max 会针对每一个值执行 list.count,并返回最大值。
这一行代码可不是我个人的发明。
20. 创建一个进度条
你可以创建自己的进度条,听起来很有意思。但是,更简单的方法是使用 progress 包:
pip3 install progress
接下来,你就可以轻松地创建进度条了:
from progress.bar import Bar
bar = Bar('Processing', max=20)
for i in range(20):
# Do some work
bar.next()
bar.finish()
21. 在交互式shell中使用_(下划线运算符)
你可以通过下划线运算符获取上一个表达式的结果,例如在 IPython 中,你可以这样操作:
In [1]: 3 * 3
Out[1]: 9In [2]: _ + 3
Out[2]: 12
Python Shell 中也可以这样使用。另外,在 IPython shell 中,你还可以通过 Out[n] 获取表达式 In[n] 的值。例如,在如上示例中,Out[1] 将返回数字9。
22. 快速创建Web服务器
你可以快速启动一个Web服务,并提供当前目录的内容:
python3 -m http.server
当你想与同事共享某个文件,或测试某个简单的HTML网站时,就可以考虑这个方法。
23. 多行字符串
虽然你可以用三重引号将代码中的多行字符串括起来,但是这种做法并不理想。所有放在三重引号之间的内容都会成为字符串,包括代码的格式,如下所示。
我更喜欢另一种方法,这种方法不仅可以将多行字符串连接在一起,而且还可以保证代码的整洁。唯一的缺点是你需要明确指定换行符。
s1 = """Multi line strings can be put
between triple quotes. It's not ideal
when formatting your code though"""
print (s1)
# Multi line strings can be put
# between triple quotes. It's not ideal
# when formatting your code though
s2 = ("You can also concatenate multiple\n" +
"strings this way, but you'll have to\n"
"explicitly put in the newlines")
print(s2)
# You can also concatenate multiple
# strings this way, but you'll have to
# explicitly put in the newlines
24. 条件赋值中的三元运算符
这种方法可以让代码更简洁,同时又可以保证代码的可读性:
[on_true] if [expression] else [on_false]
示例如下:
x = "Success!" if (y == 2) else "Failed!"
25. 统计元素的出现次数
你可以使用集合库中的 Counter 来获取列表中所有唯一元素的出现次数,Counter 会返回一个字典:
from collections import Counter
mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6]
c = Counter(mylist)
print(c)
# Counter({1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 3, 6: 2})
# And it works on strings too:
print(Counter("aaaaabbbbbccccc"))
# Counter({'a': 5, 'b': 5, 'c': 5})
26. 比较运算符的链接
你可以在 Python 中将多个比较运算符链接到一起,如此就可以创建更易读、更简洁的代码:
x = 10
# Instead of:
if x > 5 and x < 15:
print("Yes")
# yes
# You can also write:
if 5 < x < 15:
print("Yes")
# Yes
27. 添加颜色
你可以通过 Colorama,设置终端的显示颜色:
from colorama import Fore, Back, Style
print(Fore.RED + 'some red text')
print(Back.GREEN + 'and with a green background')
print(Style.DIM + 'and in dim text')
print(Style.RESET_ALL)
print('back to normal now')
28. 日期的处理
python-dateutil 模块作为标准日期模块的补充,提供了非常强大的扩展,你可以通过如下命令安装:
pip3 install python-dateutil
你可以利用该库完成很多神奇的操作。在此我只举一个例子:模糊分析日志文件中的日期:
from dateutil.parser import parse
logline = 'INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'
timestamp = parse(log_line, fuzzy=True)
print(timestamp)
# 2020-01-01 00:00:01
你只需记住:当遇到常规 Python 日期时间功能无法解决的问题时,就可以考虑 python-dateutil !
29.整数除法
在 Python 2 中,除法运算符(/)默认为整数除法,除非其中一个操作数是浮点数。因此,你可以这么写:
# Python 2
5 / 2 = 2
5 / 2.0 = 2.5
在 Python 3 中,除法运算符(/)默认为浮点除法,而整数除法的运算符为 //。因此,你需要这么写:
Python 3
5 / 2 = 2.5
5 // 2 = 2
这项变更背后的动机,请参阅 PEP-0238(https://www.python.org/dev/peps/pep-0238/)。
30. 通过chardet 来检测字符集
你可以使用 chardet 模块来检测文件的字符集。在分析大量随机文本时,这个模块十分实用。安装方法如下:
pip install chardet
安装完成后,你就可以使用命令行工具 chardetect 了,使用方法如下:
chardetect somefile.txt
somefile.txt: ascii with confidence 1.0
你也可以在编程中使用该库,完整的文档请点击这里(https://chardet.readthedocs.io/en/latest/usage.html)。
如上就是我为各位奉上的新年礼物,希望各位喜欢!如果你有其他的技巧、贴士和实践,请在下方留言!
原文:https://towardsdatascience.com/30-python-best-practices-tips-and-tricks-caefb9f8c5f5
本文为 CSDN 翻译,转载请注明来源出处。
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