一波神奇的Python语句、函数与方法的使用技巧总结python函数基础教程-

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这篇文章主要介绍了一波神奇的Python函数与方法的使用技巧总结,包括装饰器和with语句等的不常见用法,需要的朋友可以参考下
显示有限的接口到外部
当发布python第三方package时，并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import，在__init__.py中添加__all__属性，该list中填写可以import的类或者函数名， 可以起到限制的import的作用， 防止外部import其他函数或者类。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from base import APIBase from client import Client from decorator import interface, export, stream from server import Server from storage import Storage from util import (LogFormatter, disable_logging_to_stderr,             enable_logging_to_kids, info) __all__ = ['APIBase', 'Client', 'LogFormatter', 'Server',       'Storage', 'disable_logging_to_stderr', 'enable_logging_to_kids',       'export', 'info', 'interface', 'stream'] 

with的魔力
with语句需要支持上下文管理协议的对象， 上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。 with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。

其中上下文表达式是跟在with之后的表达式， 该表达式返回一个上下文管理对象。

# 常见with使用场景 with open("test.txt", "r") as my_file: # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file, for line in my_file:     print line 

知道具体原理，我们可以自定义支持上下文管理协议的类，类中实现__enter__和__exit__方法。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class MyWith(object):   def __init__(self):     print "__init__ method"   def __enter__(self):     print "__enter__ method" return self # 返回对象给as后的变量   def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):     print "__exit__ method" 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() 

执行结果如下：

_init__ method __enter__ method running my_with __exit__ method Exited without Exception ------分割线----- __init__ method __enter__ method running before Exception __exit__ method Exited with Exception Traceback (most recent call last):  File "bin/python", line 34, in <module>   exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))  File "test_with.py", line 33, in <module>   test_with()  File "test_with.py", line 28, in test_with   raise Exception Exception 

证明了会先执行__enter__方法, 然后调用with内的逻辑, 最后执行__exit__做退出处理, 并且, 即使出现异常也能正常退出

filter的用法
相对filter而言， map和reduce使用的会更频繁一些， filter正如其名字， 按照某种规则过滤掉一些元素。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 所有奇数都会返回True, 偶数会返回False被过滤掉 print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst) #输出结果 [1, 3, 5] 

一行作判断
当条件满足时， 返回的为等号后面的变量， 否则返回else后语句。

lst = [1, 2, 3] new_lst = lst[0] if lst is not None else None print new_lst # 打印结果 1 

装饰器之单例
使用装饰器实现简单的单例模式

# 单例装饰器 def singleton(cls):   instances = dict() # 初始为空   def _singleton(*args, **kwargs):     if cls not in instances: #如果不存在, 则创建并放入字典       instances[cls] = cls(*args, **kwargs) return instances[cls] return _singleton @singleton class Test(object):   pass if __name__ == '__main__':   t1 = Test()   t2 = Test() # 两者具有相同的地址   print t1, t2 

staticmethod装饰器
类中两种常用的装饰， 首先区分一下他们：

普通成员函数, 其中第一个隐式参数为对象

classmethod装饰器, 类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法), 其中第一个隐式参数为类
staticmethod装饰器, 没有任何隐式参数. python中的静态方法类似与C++中的静态方法

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class A(object):   # 普通成员函数   def foo(self, x):     print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)   @classmethod  # 使用classmethod进行装饰   def class_foo(cls, x):     print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)   @staticmethod # 使用staticmethod进行装饰   def static_foo(x):     print "executing static_foo(%s)" % x def test_three_method():   obj = A() # 直接调用噗通的成员方法   obj.foo("para") # 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self   obj.class_foo("para") # 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls   A.class_foo("para") #更直接的类方法调用   obj.static_foo("para") # 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用   A.static_foo("para") if __name__ == '__main__':   test_three_method() # 函数输出 executing foo(<__main__.A object at 0x100ba4e10>, para) executing class_foo(<class '__main__.A'>, para) executing class_foo(<class '__main__.A'>, para) executing static_foo(para) executing static_foo(para) 

property装饰器
定义私有类属性
将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)。

#python内建函数 property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) 

fget是获取属性的值的函数，fset是设置属性值的函数，fdel是删除属性的函数，doc是一个字符串(像注释一样)。从实现来看，这些参数都是可选的。

property有三个方法getter()， setter()和delete() 来指定fget， fset和fdel。 这表示以下这行：

class Student(object):   @property #相当于property.getter(score) 或者property(score)   def score(self):     return self._score   @score.setter #相当于score = property.setter(score)   def score(self, value):     if not isinstance(value, int):       raise ValueError('score must be an integer!') if value < 0 or value > 100:       raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')     self._score = value 

iter魔法
通过yield和__iter__的结合，我们可以把一个对象变成可迭代的
通过__str__的重写， 可以直接通过想要的形式打印对象

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class TestIter(object):   def __init__(self):     self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]   def read(self):     for ele in xrange(len(self.lst)):       yield ele   def __iter__(self):     return self.read()   def __str__(self):     return ','.join(map(str, self.lst))      __repr__ = __str__ def test_iter():   obj = TestIter() for num in obj:     print num   print obj if __name__ == '__main__':   test_iter() 

神奇partial
partial使用上很像C++中仿函数(函数对象)。

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式：

def partial(func, *part_args):   def wrapper(*extra_args):     args = list(part_args)     args.extend(extra_args) return func(*args) return wrapper 

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数，返回一个可调用的变量， 直到真正的调用执行：

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from functools import partial def sum(a, b):   return a + b def test_partial():   fun = partial(sum, 2) # 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量   print fun(3) # 实现执行的即是sum(2, 3) if __name__ == '__main__':   test_partial() # 执行结果 5 

神秘eval
eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差)， 会解释字符串为对应的代码并执行， 并且将执行结果返回。

看一下下面这个例子：

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def test_first():   return 3 def test_second(num):   return num action = { # 可以看做是一个sandbox "para": 5,     "test_first" : test_first,     "test_second": test_second     } def test_eavl():    condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"   res = eval(condition, action) # 解释condition并根据action对应的动作执行   print res if __name__ == '_ 

exec
exec在Python中会忽略返回值， 总是返回None， eval会返回执行代码或语句的返回值
exec和eval在执行代码时， 除了返回值其他行为都相同
在传入字符串时， 会使用compile(source, ‘’, mode)编译字节码。 mode的取值为exec和eval

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def test_first():   print "hello" def test_second():   test_first()   print "second" def test_third():   print "third" action = { "test_second": test_second,     "test_third": test_third     } def test_exec():   exec "test_second" in action if __name__ == '__main__':   test_exec() # 无法看到执行结果 

getattr
getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性，属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一，结果就是该属性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在，如果有默认值则返回默认值，否则触发 AttributeError 。

# 使用范例 class TestGetAttr(object):   test = "test attribute"   def say(self):     print "test method" def test_getattr():   my_test = TestGetAttr()   try:     print getattr(my_test, "test")   except AttributeError:     print "Attribute Error!"   try:     getattr(my_test, "say")()   except AttributeError: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下     print "Method Error!" if __name__ == '__main__':   test_getattr() # 输出结果 test attribute test method 

命令行处理

def process_command_line(argv):   """   Return a 2-tuple: (settings object, args list).   `argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.   """ if argv is None:     argv = sys.argv[1:] # initialize the parser object:   parser = optparse.OptionParser(     formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),     add_help_option=None) # define options here:   parser.add_option( # customized description; put --help last '-h', '--help', action='help',     help='Show this help message and exit.')   settings, args = parser.parse_args(argv) # check number of arguments, verify values, etc.: if args:     parser.error('program takes no command-line arguments; ' '"%s" ignored.' % (args,)) # further process settings & args if necessary return settings, args def main(argv=None):   settings, args = process_command_line(argv) # application code here, like: # run(settings, args) return 0    # success if __name__ == '__main__':   status = main()   sys.exit(status) 

读写csv文件

# 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似 import csv with open('data.csv', 'rb') as f:   reader = csv.reader(f) for row in reader:     print row # 向csv文件写入 import csv with open( 'data.csv', 'wb') as f:   writer = csv.writer(f)   writer.writerow(['name', 'address', 'age']) # 单行写入   data = [ ( 'xiaoming ','china','10'),       ( 'Lily', 'USA', '12')]   writer.writerows(data) # 多行写入 

各种时间形式转换
只发一张网上的图, 然后查文档就好了, 这个是记不住的

字符串格式化
一个非常好用, 很多人又不知道的功能：

>>> name = "andrew" >>> "my name is {name}".format(name=name) 'my name is andrew' 

非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，我放在我们的微信公众号《程序员学府》，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！

其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]
想做你自己想成为高尚人，加油！