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网站建设 验收,智能建站服务平台,包头天亿网站建设公司,江门seo哪家专业9个养生小技巧#xff0c;祝大家不秃头嗨害大家好鸭#xff01; 我是小熊猫~毕竟摸鱼一时爽#xff0c;一直摸一直爽嘛~一、整理字符串输入二、迭代器切片#xff08;Slice#xff09;三、跳过可迭代对象的开头四、只包含关键字参数的函数 (kwargs)五、创建支持「with」语… 9个养生小技巧祝大家不秃头嗨害大家好鸭 我是小熊猫~毕竟摸鱼一时爽一直摸一直爽嘛一、整理字符串输入二、迭代器切片Slice三、跳过可迭代对象的开头四、只包含关键字参数的函数 (kwargs)五、创建支持「with」语句的对象六、用「slots」节省内存七、限制「CPU」和内存使用量八、控制可以/不可以导入什么九、实现比较运算符的简单方法嗨害大家好鸭 我是小熊猫 作为一个python程序员 小熊猫我鸭每天都在想怎么才能养生 毕竟这头发掉得确实是有点让人害怕 最近从前辈那里习来的8个小技巧 说是能让我小熊猫不秃头 这种好东西肯定要分享出来给大家快乐快乐~ 毕竟摸鱼一时爽一直摸一直爽嘛~ python其他资料电子书:点击此处跳转文末名片获取 一、整理字符串输入 整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。 通常情况下 将字符转换为小写或大写就够了 有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。 但是如果问题很复杂 可能有更好的方法来解决 user_input This\nstring has\tsome whitespaces…\r\ncharacter_map {#python学习交流扣扣qun:540305994ord(\n) : ,ord(\t) : ,ord(\r) : None } user_input.translate(character_map) # This string has some whitespaces… 在本例中 你可以看到空格符「\ n」和「\ t」都被替换成了单个空格 「\ r」都被删掉了。 这只是个很简单的例子 我们可以更进一步 使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表 并使用其中的「combining()」进行生成和映射 二、迭代器切片Slice 如果对迭代器进行切片操作 会返回一个「TypeError」 提示生成器对象没有下标 但是我们可以用一个简单的方案来解决这个问题 import itertoolss itertools.islice(range(50), 10, 20) # lt;itertools.islice object at 0x7f70fab88138gt; for val in s:…我们可以使用「itertools.islice」创建一个「islice」对象 该对象是一个迭代器 可以产生我们想要的项。 但需要注意的是 该操作要使用切片之前的所有生成器项 以及「islice」对象中的所有项。 三、跳过可迭代对象的开头 有时你要处理一些以不需要的行如注释开头的文件。 「itertools」再次提供了一种简单的解决方案 string_from_file
// Author: … // License: … // // Date: … Actual content…#python学习交流扣扣qun:540305994 import itertoolsfor line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith(//), string_from_file.split(\n)):print(line)这段代码只打印初始注释部分之后的内容。 如果我们只想舍弃可迭代对象的开头部分 本示例中为开头的注释行 而又不知道要这部分有多长时 这种方法就很有用了。 四、只包含关键字参数的函数 (kwargs) 当我们使用下面的函数时 创建仅仅需要关键字参数 作为输入的函数来提供更清晰的函数定义 会很有帮助 def test(*, a, b):passtest(value for a, value for b) # TypeError: test() takes 0 positional arguments… test(avalue, bvalue 2) # Works…如你所见 在关键字参数之前加上一个「」就可以解决这个问题。 如果我们将某些参数放在「」参数之前 它们显然是位置参数。 五、创建支持「with」语句的对象 举例而言 我们都知道如何使用「with」语句打开文件或获取锁 但是我们可以实现自己上下文表达式吗 是的 我们可以使用「enter」和「exit」来实现上下文管理协议: class Connection:def init(self):…def enter(self):def exit(self, type, value, traceback):with Connection() as c:这是在 Python 中最常见的实现上下文管理的方法 但是还有更简单的方法: from contextlib import contextmanagercontextmanager def tag(name):print(f{name})yieldprint(f/{name})with tag(h1):print(This is Title.)上面这段代码使用 contextmanager的 manager 装饰器实现了内容管理协议。 在进入 with 块时 tag 函数的第一部分 在 yield 之前的部分就已经执行了 然后with块才被执行 最后执行 tag 函数的其余部分。 六、用「slots」节省内存 如果你曾经编写过一个创建了某种类的大量实例的程序 那么你可能已经注意到 你的程序突然需要大量的内存。 那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性 这使其速度很快但内存使用效率却不是很高。 通常情况下这并不是一个严重的问题。 但是如果你的程序因此受到严重的影响 不妨试一下「slots」 class Person:slots [first_name, last_name, phone]def init(self, first_name, last_name, phone):self.first_name first_nameself.last_name last_nameself.phone phone当我们定义了「slots」属性时 Python 没有使用字典来表示属性 而是使用小的固定大小的数组 这大大减少了每个实例所需的内存。 使用「slots」也有一些缺点 我们不能声明任何新的属性 我们只能使用「slots」上现有的属性。 而且带有「slots」的类不能使用多重继承。 七、限制「CPU」和内存使用量 如果不是想优化程序对内存或 CPU 的使用率 而是想直接将其限制为某个确定的数字 Python 也有一个对应的库可以做到 import signal import resource import osdef time_exceeded(signo, frame):print(CPU exceeded…)raise SystemExit(1)def set_max_runtime(seconds):soft, hard resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)def set_max_memory(size):soft, hard resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))我们可以看到在上面的代码片段中 同时包含设置最大 CPU 运行时间和最大内存使用限制的选项。 在限制 CPU 的运行时间时 我们首先获得该特定资源RLIMIT_CPU的软限制和硬限制 然后使用通过参数指定的秒数和先前检索到的硬限制来进行设置。 最后如果 CPU 的运行时间超过了限制 我们将发出系统退出的信号。 在内存使用方面我们再次检索软限制和硬限制 并使用带「size」参数的「setrlimit」和先前检索到的硬限制来设置它。 八、控制可以/不可以导入什么 有些语言有非常明显的机制来导出成员变量、方法、接口 例如在 Golang 中只有以大写字母开头的成员被导出。 然而在 Python 中 所有成员都会被导出除非我们使用了「all」 def foo():passdef bar():passall [bar]在上面这段代码中 我们知道只有「bar」函数被导出了。 同样我们可以让「all」为空 这样就不会导出任何东西 当从这个模块导入的时候 会造成「AttributeError」。 九、实现比较运算符的简单方法 为一个类实现所有的比较运算符如 lt , le , gt , ge 是很繁琐的。 有更简单的方法可以做到这一点吗 这种时候 「functools.total_ordering」就是一个很好的帮手 from functools import total_orderingtotal_ordering class Number:def init(self, value):self.value valuedef lt(self, other):return self.value other.valuedef eq(self, other):return self.value other.valueprint(Number(20) Number(3)) print(Number(1) Number(5)) print(Number(15) Number(15)) print(Number(10) Number(2))这里的工作原理究竟是怎样的呢 我们用「total_ordering」装饰器简化实现对类实例排序的过程。 我们只需要定义「lt」和「eq」就可以了 它们是实现其余操作所需要的最小的操作集合 这里也体现了装饰器的作用——为我们填补空白。 问题解答 · 源码获取 · 技术交流 · 抱团学习请联系