那些被忽视的Python核心功能...

译文 精选
开发 前端
在开发领域如此内卷的情况下,要完成一个现代化项目,需要一个人来掌控全局,他不需要是各种技术的资深专家,但需要熟悉各种技术。对于一个团队特别是互联网企业来说,全局性思维的人真的不可多得。

作者 | Erik van de Ven

编译 | 王瑞平

最实用、最简单、最优美...近些年,大家学习Python的热潮从未消退;无论是数据分析还是科学计算都少不了Python的身影。

Python也没有让人失望,Java用100行代码写出的程序,用Python十行就能搞定!

当你要说Hello World时,C语言、Java、Python分别是这样的:

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一目了然,Python只需一行!

虽然Python非常容易学习,但是许多实践者只触及到它的表面,而忽视了深入研究这门语言更高级、更强大的方面,而正是这些被忽视的方面使它如此独特和强大。

                                                                  ——节选自《Fluent Python》

(摄影:Stefan Steinbauer)(摄影:Stefan Steinbauer)

如果你的目标是成为一名经验丰富的Python程序员,你一定想了解的更多。因此,让我们共同了解下你没听过的Python核心功能,先从最简单的排列与组合开始...

功能一:排列与组合

你可以组合不同的for循环,输出排列、组合和笛卡尔积等。

1.排列

举个例子:当你在排列函数中输入{[1,2,3],2}时,会输出如下结果:

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2.组合

当你在组合函数中输入(‘ABC’,2)时,输出的排列如下:

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3.笛卡尔积

笛卡尔积是数学中的一种运算,用于求两个集合中所有可能的有序对。

当我们用笛卡尔积计算Python时,结果是这样的:

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功能二:可变的参数默认值

现在,开始增加难度...

当你每次调用fib_memo函数却不为memo参数赋值时,它将自动使用定义该函数时的原始值,公式和代码如下:

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由于在Python中,默认参数是可变的,你也可以像在“for循环”中一样在单个脚本中多次执行函数,每次执行都能自动增加要计算的斐波那契数,而不会超过“最大递归深度”限制,因为memo可持续扩展。

*重要提示:

请记住,尽管可变的默认参数(如上所述)可以减少代码,但它可能产生难以解决的bug。有些人将其判定为“陷阱”,而不是功能。因此,你仍需要坚持Python中所透露出的禅意:显式优于隐式。

就像Hacker news中指出的那样:if n not in memo比if not n in memo更容易读取,但是二者输出结果相同。

功能三:海象运算符

下面,再来讲讲比较有趣的“海象运算符”...

“海象运算符”是在Python 3.8版本中引入的赋值表达式运算符,用于在表达式中进行赋值操作,其符号为“:=”。这个符号有点像海象的眼睛和獠牙(因此被称为「海象运算符」)。

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它可以被翻译成英文“whale calculus”,是一种基于单词语法规则的特殊运算符,用于定义表达式和一系列操作步骤的语言建模方式。

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显然,用Python,赋值和检查返回值是否包含真值变得更容易了:

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功能四:单星号(*)和双星号(**)

使用(*)可以在将参数或关键字参数传递给函数之前解压缩,让我们在如下代码中使用:

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当调用sum_numbers函数而不解包my_numbers时,会引发"TypeError",因为该函数需要输入两个单独的参数才能输出结果。

但是,通过使用(*),我们可以解压缩my_numbers函数中的值,并将它们作为单独的参数进行传递,从而产生正确的输出。

这种解包技术不仅适用于元组和列表,也适用于字典。

当关键字作为参数时,我们可以使用双星号(**),以如下代码为例:

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除解压缩序列以将其作为参数传递给函数外,你还可以使用它来创建新序列,例如:

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在此过程中,原始数字列表不受影响,并且你还将拥有一个new_list_numbers 变量,它包括相同列表的副本。

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功能五:any and any

any和all都是python中的内置函数,它们对可迭代对象(如,列表、元组或集合)进行操作,并根据可迭代对象中的元素以Boolean运算的形式返回,语句如下:

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你可以将any和all函数与列表推导式结合使用,列表推导式返回一个可迭代对象并将其作为参数传递给all函数:

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或任意函数:

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下表列出可迭代对象中用any和all函数赋值的输出差异:

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功能六:交换变量

用Python,你可以将参数打包((=)号右边)和解包((=)号左边)结合起来,并利用此功能交换变量:

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功能七:str vs repr

在字符串处理方面,Python中的str()和repr()有所不同。str()将值转化为前端样式文本,repr()是后端底层代码。

·str()函数:将值转化为适于人阅读的形式,面向用户,返回值具有可读性、可理解性较强。

·repr()函数:将对象转化为供解释器读取的形式,面向开发人员,返回值表示python解释器内部的含义。

下图是一个很好的例子:

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如你所见,repr()简单将时间排列为字符串后输出;如果你想确定当前变量是否包含字符串或时间对象,无法借此识别。

str()提供了变量持有的实际对象信息,这些信息在调试过程中非常有价值。

功能八:扩展的迭代解包

迭代解包可应用到任何可迭代对象上,唯一的硬性要求是:被迭代对象中的元素数量必须与接受这些元素的元组空档数一致,也可以使用星号 * 表示忽略多余的元素。

这种方式的优点在于:更好赋值、更好获取迭代对象中的某个值(一般的迭代对象分为:元组,列表,字典,字符串等)。

如果你想获得序列的第一个和最后一个值,需要输入如下代码:

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更换输入和输出语句后同样可行...

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其它组合也同样适用...

功能九:多个上下文管理器

通常,我们习惯一次性使用一个上下文管理器,比如,当你打开一个程序文件,需要输入如下代码:

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但是,在Python中,用一行语句就能打开多个文件。如果你想将行写入其它文件,用Python语句就很容易实现,例如:

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功能十:调试程序

为达到调试目的,我们可以在文件中输出大量变量或可以简单使用Python调试器(pdb),它可以帮我们设置断点:

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程序将在断点处停止,你可以在该断点处获取任何变量以检查其值或该特定断点是否存在。当程序遇到断点时,可使用如下几个命令:

  • n或next:执行下一行。
  • s或step:进入功能调用。
  • c或continue:继续执行,直到下一个断点。
  • l或list:显示当前代码的上下文。
  • p <expression>或pp <expression>:打印表达式的值。
  • b <line>或break <line>:在指定的行上设置新断点。
  • h或help:在使用pdb时提供帮助。
  • q或quit:退出调试器并终止程序。

功能十一:collections模块中的Counter

collections模块中的Counter类提供了一种便捷的方法,可以对可迭代对象中的元素进行计数:

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功能十二:使用下划线的两种情况

在Python中有两种需要用到下划线:多位数分隔或排除不需要的值。

1.排除不需要的值

下划线 _ 可被用作排除不需要的值:

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2.多位数分隔符

在处理多位数时,可以使用下划线 (_) 作为视觉分隔符,能增强可读性。这个功能是在Python3.6中被引入的。

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用户:简单、实用但范围有限

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在reddit上,我们找到了关于用户关于本篇文章的181条评论:

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正如文章开头所述,他们认为:“用Python调试出的程序确实简单、实用。”

话虽如此,有些用户也提出了质疑:“Pythonic的过滤器和映射方式更具可读性,但是范围有限。”

但这一点也不影响用户对Python的喜爱!

写在最后:Python是你成为全栈工程师的必备武器

前端开发、后端开发、项目测试...如果你想成为一名合格的全栈工程师,Python是你不可或缺的“武器”。

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在开发领域如此内卷的情况下,要完成一个现代化项目,需要一个人来掌控全局,他不需要是各种技术的资深专家,但需要熟悉各种技术。对于一个团队特别是互联网企业来说,全局性思维的人真的不可多得。

责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO技术栈
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