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python 语法糖

python 语法糖

作者: 测试小蚂蚁 | 来源:发表于2017-08-12 10:42 被阅读0次

    兵器谱

    if

    python没有三目运算符,我挺苦恼的,比如把两个整数较大的那个复制给一个变量,有三目运算符的语言会这样写:

    a = 1b = 2c = a > b ? a : b

    后来发现Python的if语句可以写成一行完成上述功能:

    c = a if a > b else b

    with

    我们通常以如下形式操作文件:

    try: f = open('/path/to/file', 'r')

    print f.read()

    finally:

    if f:

    f.close()

    每次这样写太繁琐,来试试with的威力:

    with open('/path/to/file', 'r') as f:

    print f.read()

    代码更佳简洁,并且不必调用f.close()方法。

    with利用了上下文管理协议,这玩意说起来太复杂,直接上代码。

    自定义一个支持上下文管理协议的类, 类中实现enter方法和exit方法。

    class MyWith(object):

    def __enter__(self):

    print "Enter with"

    return self  # 返回对象给as后的变量

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):

    #关闭资源等

    if exc_traceback is None:           print "Exited without Exception"

    return True

    else:           print "Exited with Exception"

    return Falsedef 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()

    输出:

    Enter withrunning my_withExited without Exception------分割线-----Enter withrunning before ExceptionExited with Exception

    map

    大多数的for循环可以用map来代替,用法是:map(func,seq),对seq中的每个元素进行操作,具体什么操作在func里定义。

    我们以前是这么写for循环的:

    array = [1, 2, 3]

    square_array = []for i in array:

    square_array.append(i ** 2)

    改用map:

    array = [1, 2, 3]

    square_array = map(lambda i: i ** 2, array)

    map的第一个参数是lambda表达式,冒号前面的i作为形参,来自于array中的元素,冒号后面就是要返回的值。

    当然你也可以使用列表推导式来代替:

    array = [1, 2, 3]

    square_array = [i ** 2 for i in array]

    filter

    用法与map类似:filter(func,seq),对seq中的元素进行过滤,返回符合条件的那些元素。

    比如返回array = [1, 2, 3, 4]中的所有奇数:

    print filter(lambda i: i % 2, array)

    这里是对2取余,返回结果为True的元素。那么什么情况下结果为True?Python里面不为0,None或者null都是True。所以结果就是,偶数是False,奇数是True,返回所有奇数。

    列表推导式方案:

    print [i for i in array if i % 2 != 0]

    reduce

    用法:reduce(func,seq),对seq中的每个元素进行func操作,最后汇总返回一个值。

    第三个参数0是count的初始值。

    求array = [1, 2, 3]所有元素的和:

    print reduce(lambda x, y: x + y, array)

    reduce会先将array里面的头两个数分别作为x和y,求它们的和,然后把它的结果和第三个相加,再把结果和第四个相加,直到最后一个元素。

    求array = [1, 2, 3]中的最大值:

    print reduce(lambda x, y: x if x > y else y, array)

    求strings = ["abc", "abcd", "def"]中"abc"出现的总次数:

    print reduce(lambda count, str: count + str.count("abc"), strings, 0)

    eval

    执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。

    print eval("1 + 1")

    >> 2

    再来个复杂点的:

    def init():

    return 1def func(num):

    return 2action = {"num": init, "func": func}

    expression = 'func(num)'print eval(expression, action)

    >> 2

    看不懂就算了,这玩意写起来很飘逸,但是杀敌一千,自损八百。

    装饰器

    设计模式的中的装饰器模式还记得吧,可以动态扩展一个类的功能,但是又不会修改这个类的源码,Java IO包大量采用了装饰器模式,我们来看看Python是怎么玩的。

    举个简单的例子吧,在一个函数执行前打日志:

    def log(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

    print('call %s()' % func.__name__)        return func(*args, **kwargs)    return wrapper@logdef func():

    print 'do something'func()

    输出:

    call func()do something

    生成器

    yield是Python核心关键字,不懂生成器,基本上就是把Python当加强版的Shell在用。

    迭代是在程序开发中常用的操作,对一个列表进行遍历。可是如果列表数据过多,比如有上亿条,就会遇到问题,因为内存空间有限。生成器应运而生,举个斐波那契数列的例子:

    def fib(n):

    a = b = 1

    for i in range(n):        yield a

    a, b = b, a + bfor i in fib(10):    print i,

    输出:

    1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

    配合send、next函数,生成器可以实现协程的功能:

    def func():

    while True:

    n = yield

    print n

    gen = func()print gen.next()

    gen.send(2)

    gen.send(3)

    输出:

    None23

    调用next函数后,代码执行到yield,因为后面没有任何值,所以打印出来的结果是None,此时代码hold住,让出CPU。调用send(2)后代码恢复执行,将2赋给n然后打印,yield自带next函数功能,代码继续执行到yield,周而复始。通过生成器在单线程的情况下实现了任务调度。

    for/else

    我们经常使用for循环来查找元素,有两个场景会使循环停下来:

    元素被找到,触发break。

    循环结束。

    但是我们并不知道是哪个原因导致循环结束,通常是设置一个标记,元素被找到,改变标记的值。for/else可以很优雅地解决这个问题:

    for i in range(10):if i > 10:    print ielse:    print("can't find result")

    你的想法再精彩,那是想法的价值

    而你的价值,永远体现在行动之中

    如果还停留在想的价值中,请赶快行动,

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