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3 個提高 Python 開發效率的小工具

開發 后端
本文將介紹一些有用的小工具,它們能夠幫助我們提高工作效率。本文將介紹筆者在近一周發現的三個小工具,寫文章以做記錄,希望能對大家有所幫助。

 本文將介紹一些有用的小工具,它們能夠幫助我們提高工作效率。本文將介紹筆者在近一周發現的三個小工具,寫文章以做記錄,希望能對大家有所幫助。

本文將介紹的三個小工具如下:

 在Sublime Text中支持Python運行;

 在Mac電腦的iTerm2中支持查看圖片;

 Python的typing模塊介紹。

詳細內容介紹如下。

在Sublime Text中支持Python運行

在平時工作中,我們通常用PyCharm開發Python工程,也可以用Vim編輯和查看Python腳本。但是,如果我們僅僅想創造一個單獨的腳本來實現某些功能,那么用PyCharm會顯得大題小做,用Vim又不方便編輯。這時候,我們可以借助文本編輯器,比如Sublime Text,來實現Python腳本的編輯和運行。     

Sublime Text是Mac系統支持的文本編輯器,Notepad++不支持Mac系統。     如果我們想在Sublime Text中支持Python運行,需要做一些設置。     

打開Sublime Text的Tools,選擇Build System中的New Build System...,會出現腳本,我們修改其中的內容如下: 

  1.  
  2.     "cmd": ["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"],  

其中cmd中對應的列表的第一項為Python的安裝路徑。編輯完后,在默認位置保存文件,比如剛才的文件名為Python3.7.sublime-build。

這時候我們再去看Tools中,已經出現了剛才編輯的Python3.7的環境,選擇該項,我們就可以在Sublime Text中運行Python腳本了。

我們示例的Python腳本為test.py,代碼如下: 

  1. import numpy as np  
  2. matrix = np.array([[0, 1, 2],  
  3.                    [2, 4, 5]  
  4.                    ])   
  5. print(matrix[1, 2])  
  6. print("Hello world from Sublime Text.") 

點擊Tools中的Build或者Ctrl+B運行程序,結果如下:

同樣,在Windows系統中也可以這樣設置,方便又使用。     

至于Notepad++是否有相似的功能,還有待研究。

在Mac系統的iTerm2中支持查看圖片

iTerm2是Mac系統很好用的終端工具,本文不過多介紹iTerm2,而是介紹如何直接在iTerm2中查看圖片,這樣可以方便我們在終端直接查看圖片。     

我們使用的工具為imgcat。     

在iTerm2中新建shell腳本imgcat.sh,里面的內容可以參考網址:  https://www.iterm2.com/utilities/imgcat,編輯完文件后保存,并用chmod u+x imgcat.sh賦予執行權限。     

這樣就可以直接查看圖片了。什么,這么簡單?對,就是這么簡單!     

在筆者電腦上的效果如下:

Python中的typing模塊介紹

typing模塊是Python中提供類型支持的模塊,它的主要作用為:

類型檢查,防止運行時出現參數和返回值類型不符合。

作為開發文檔附加說明,方便使用者調用時傳入和返回參數類型。

該模塊加入后并不會影響程序的運行,不會報正式的錯誤,只有提醒。

簡單來說,使用typing模塊我們可以對參數的類型做注釋并檢查,它不會影響程序運行,而這是提醒。總所周知,在Python中調用函數或變量時,不需要對參數或變量進行類型說明,這樣雖然方便程序編寫,但不利于程序閱讀,有了typing模塊,可以增加程序的可閱讀性,同時也能提升代碼的可維護性和健壯性。

舉個簡單的例子,我們實現一個函數digits_sum,輸入參數為字符串,比如"352",輸出該數字上的各個數位上的數字之和,比如10。有了typing模塊,我們的代碼如類似如下: 

  1. from typing import *  
  2. # 創建函數  
  3. def digits_sum(num:str) -> int:  
  4.     digits_arr = map(lambda x: int(x), num) 
  5.     return sum(digits_arr)  
  6. # 測試  
  7. num = "352" 
  8. result = digits_sum(numnum=num)  
  9. print(result) 

輸出結果為10。對上面的程序做點說明,其中第一句中的from typing import *可以不必寫,因為str,int都是Python內置的數據類型。函數聲明為def digits_sum(num:str) -> int,括號內的num類型為str,箭頭后的int表示函數的輸出結果數據類型為int。  我們再給出一個例子。函數dict_multipy,輸入為字典,如果key值對應的value的數據類型為float或者int型,則乘以2,否則跳過,那么輸出也為字典。程序如下: 

  1. from typing import Dict, Any  
  2. # 創建函數  
  3. def dict_multipy(d: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float or int]:  
  4.     new_dict = {}  
  5.     for k, v in d.items():  
  6.         if isinstance(v, (float, int)):  
  7.             new_dict[k] = v * 2  
  8.     return new_dict  
  9. # 測試  
  10. d = {"no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"}  
  11. new_d = dict_multipy(dd=d)  
  12. print(new_d) 

輸出結果為{'age': 24, 'work_year': 6}。在函數聲明中,d為字典,其key值為str,val為任意類型(Any),輸出為字典,key值為str,val值為float或者int。  當然,我們還可以在typing創建別名或者新的數據類型,以下就是一個例子。更多的使用方法可以參考typing模塊的官方網址:https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html 。 

  1. from typing import List  
  2. # 取List[float]別名為Vector  
  3. Vector = List[float]  
  4. def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:  
  5.     return [scalar * num for num in vector]  
  6. new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4]) 

本次分享到此結束,感謝大家閱讀~ 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: 運維派
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