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优雅地解决 Python 的日常问题

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二04 | 时间 2018 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

什么是优雅的代码,今天大邓与你一起学习优雅的python代码。本文内容根据PyCon2018(克利夫兰) Nina Zakharenko - Elegant Solutions For Everyday Python Problems - PyCon 2018 大会演讲视频整理而来。

python魔术方法-双下划线

其实我们平常使用的列表、字符串等数据类型的一些方法就用到了莫属方法,比如

a = 'edf' b = 'ggg' print(a+b)

这个字符串拼接操作,在字符串类的定义中使用了 __add__ 这个魔法。现在我们定义Money类来表示不同的货币,并能计算汇率。

class Money: #这里我们以美元作为计价单位1,方便理解 current_rates = {'$':1, '¥':6} def __init__(self, symbol, amount): self.symbol = symbol self.amount = amount def __str__(self): #用来将实例化显示出来 return f'{self.symbol}{self.amount}' def convert(self, other): #将rmb转化为美元计价 new_amount = other.amount/self.current_rates[other.symbol]*self.current_rates[self.symbol] return Money(self.symbol, new_amount) dollar = Money('$', 5)rmb = Money('¥', 5) print(dollar) print(rmb) print(rmb.convert(dollar))

运行结果

$5 ¥5 ¥5.0

现在我们想计算这个人持有的dollar和rmb一共值多少钱,这里就用到 加法__add__

class Money: current_rates = {'$':1, '¥':6} def __init__(self, symbol, amount): self.symbol = symbol self.amount = amount def __str__(self): return f'{self.symbol}{self.amount}' def convert(self, other): #汇率换算 new_amount = other.amount/self.current_rates[other.symbol]*self.current_rates[self.symbol] return Money(self.symbol, new_amount) def __add__(self, other): #将两种不同的货币进行总价值计算 new_amount = self.amount + self.convert(other).amount return Money(self.symbol, new_amount) dollar = Money('$', 5)rmb = Money('¥', 5) print(dollar) print(rmb) print(dollar+rmb) print(rmb+dollar)

运行结果

$5 ¥5 $5.833333333333333 ¥35.0

此外还有 __getitem__ 、__len__ 等更多的魔术方法,比如

class SquareShape: def __len__(self): #返回正方向的边数 return 4 my_square = SquareShape() len(my_square)

运行结果

可迭代类

为了创建可迭代的(iterable)数据类型,定义时需要用到 __iter__()

__iter__() 必须返回迭代器iterator

为了让数据是迭代器iterator,必须使用 __next__() , 当迭代器中没有更多的元素可供迭代,此时raise StopIteration ,iterator不再进行迭代。

比如我们在这里定义一个可迭代数据类型IterableServer

class IterableServer: services = [{'protocol':'ftp', 'port':21}, {'protocol':'ssh', 'port':22}, {'protocol':'http', 'port':80}] def __init__(self): #初始化服务器索引位置为第一个 self.current_index = 0 def __iter__(self): #没有此方法,IterableServer就不能for循环迭代 return self def __next__(self): while self.current_index < len(self.services): service = self.services[self.current_index] self.current_index+=1 return service['protocol'], service['port'] raise StopIteration #这是咱们平常使用的for循环 servers = IterableServer() print(servers) for s in servers: print(s)

运行结果

<__main__.IterableServer object at 0x1092ece10> ('ftp', 21) ('ssh', 22) ('http', 80)

< main .IterableServer object at 0x1092a5898>说明我们是迭代器对象,可以使用for循环,这个有点像列表。每次for循环,我们都要iter自己本身。所以比较消耗内存空间。

现在我们将IterableServer中的 iter 重新定义,使用yield,让IterableServer变成生成器,每次循环只迭代当前位置的元素,而不是将本身全部迭代。

class IterableServer2: services = [{'protocol':'ftp', 'port':21}, {'protocol':'ssh', 'port':22}, {'protocol':'http', 'port':80}] def __init__(self): #初始化服务器索引位置为第一个 self.current_index = 0 def __iter__(self): for service in self.services: yield service def __next__(self): while self.current_index < len(self.services): service = self.services[self.current_index] self.current_index+=1 return service['protocol'], service['port'] raise StopIteration #这是咱们平常使用的for循环 servers2 = IterableServer2() print(servers2) for s in servers2: print(s)

运行结果

<__main__.IterableServer2 object at 0x1092ecc88> {'protocol': 'ftp', 'port': 21} {'protocol': 'ssh', 'port': 22} {'protocol': 'http', 'port': 80}

检验下运行速度(时间)

def s1(): servers = IterableServer() for s in servers: s def s2(): servers2 = IterableServer2() for s in servers2: s%timeit s1() 1.06 s ± 48.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) %timeit s2() 996 ns ± 39.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

从上面的运行时间看,IterableServer2比IterableServer快,大家可以以此来理解同样的数据,使用列表与生成器的速度是不同的。

getattr(object, name, default)

举例这是我们正常的方法调用

class Dog: sound = 'Bark' def speak(self): print(self.sound +'!',self.sound+'!') my_dog = Dog() my_dog.speak()

运行结果

Bark! Bark!

使用getattr可以让我们通过使用字符串去调用实例中的方法

speak_method = getattr(my_dog, 'speak') speak_method()

运行结果

Bark! Bark!

现在可能觉得区别不大,好像没必要学getattr。但是假设定义的类中有很多种方法,在某种情况下我们需要输入一个命令的名字,并执行这个方法,就用到getattr

class Operations: def say_hi(self, name): print('hello, ', name) def say_bye(self, name): print('Goodbye, ', name) def default(self, arg): print('Operations不存在这个方法') operations = Operations() getattr(operations, 'say_hi', operations.default)('David')

运行结果

hello, David getattr(operations, 'say_hiiii', operations.default)('David')

运行结果

Operations不存在这个方法 装饰器

装饰器可以用来让我们的代码更简洁美观,我们看一个例子。比如我们要举行一个会议,只让授权的人参加。

class User: def __init__(self, name, is_authenticated=False): self.name = name self.is_authenticated = is_authenticated def __str__(self): return '<User {}>'.format(self.name) user1 = User('david') user2 = User('smith', True) user3 = User('sam', True) users = [user1, user2, user3] for u in users: if u.is_authenticated == True: print(u,'已授权,可以参加会议')

运行结果

<User smith> 已授权,可以参加会议 <User sam> 已授权,可以参加会议

但是涉及到检验某人是否有权限部分的代码不美观简洁,

def check(func): def wrapper(user): if not user.is_authenticated: raise Exception('抱歉,{}先生您未注册会议,无权进入会场'.format(user.name)) return func(user) return wrapper @check def display_authenticated_user(user): print(user.name, '有权进入会场') user1 = User('david') user2 = User('smith', True) user3 = User('sam', True) users = [user2, user3, user1] for u in users: display_authenticated_user(u)

运行结果

smith 有权进入会场 sam 有权进入会场 --------------------------------------------------------------------------- Exception Traceback (most recent call last) <ipython-input-106-c6d3c0348559> in <module>() 17 18 for u in users: ---> 19 display_authenticated_user(u) <ipython-input-106-c6d3c0348559> in wrapper(user) 2 def wrapper(user): 3 if not user.is_authenticated: ----> 4 raise Exception('抱歉,{}先生您

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