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Python 你可能從未聽說過的五種隱藏技巧

開發 后端
大家好,我是小五。今天給大家分享一下:Python中,你可能從未聽說過的5種隱藏技巧。

人生苦短,快學Python

1. ... 對象

沒錯,你沒看錯,就是 "..."

在Python中 ... 代表著一個名為 Ellipsis 的對象。根據官方說明,它是一個特殊值,通常可以作為空函數的占位符,或是用于Numpy中的切片操作。

如:

def my_awesome_function():
...

等同于:

def my_awesome_function():
Ellipsis

當然,你也可以使用pass或者字符串作為占位符:

def my_awesome_function():
pass
def my_awesome_function():
"An empty, but also awesome function"

他們最終的效果都是相同的。

接下來講講...對象是如何在Numpy中體現出作用的,創建一個 3x3x3 的矩陣數組,然后獲取所有最內層矩陣的第二列:

>>> import numpy as np
>>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)
>>> array
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8]],
[[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]],
[[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26]]])

為了獲取最層矩陣的第二列,傳統方法可能是這樣的:

>>> array[:, :, 1]
array([[ 1, 4, 7],
[10, 13, 16],
[19, 22, 25]])

如果你會用...對象,則是這樣的:

>>> array[..., 1]
array([[ 1, 4, 7],
[10, 13, 16],
[19, 22, 25]])

不過請注意, ... 對象僅可用于Numpy,不適用于Python內置數組。

2.解壓迭代對象

解壓迭代對象是一個非常方便的特性:

>>> a, *b, c = range(1, 11)
>>> a
1
>>> c
10
>>> b
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

或者是:

>>> a, b, c = range(3)
>>> a
0
>>> b
1
>>> c
2

同理,與其寫這樣的代碼:

>>> lst = [1]
>>> a = lst[0]
>>> a
1
>>> (a, ) = lst
>>> a
1

你不如跟解壓迭代對象一樣,進行更優雅的賦值操作:

>>> lst = [1]
>>> [a] = lst
>>> a
1

雖然這看起來有點蠢,但就我個人來看,比前一種寫法更優雅一些。

3.展開的藝術

數組展開有各種千奇百怪的姿勢,比如說:

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist]
>>> flattened
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果你對reduce和lambda有一定了解,建議使用更優雅的方式:

>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x,y: x+y, l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

reduce和lambda組合起來,就能針對 l 數組內的每個子數組做拼接操作。

當然,還有更神奇的方式:

>>> sum(l, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> # 其實相當于 [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9]

沒錯,這樣對二維數組做sum操作,就能使二維數組內的每個元素做“加”法拼接起來。

同樣的道理,如果你對三位數組做sum操作,就能使其變為二維數組,此時再對二維數組做sum操作,就能展開為一維數組。

雖然這個技巧很出色,但我并不推薦使用,因為可讀性太差了。

4.下劃線 _ 變量

每當你在Python解釋器,IPython或Django Console中運行表達式時,Python都會將輸出的值綁定到 _ 變量中:

>>> nums = [1, 3, 7]
>>> sum(nums)
11
>>> _
11
>>>

由于它是一個變量,你可以隨時覆蓋它,或像普通變量一樣操作它:

>>> 9 + _
20
>>> a = _
>>> a
20

5.多種用途的else

很多人都不知道,else 可以被用于許多地方,除了典型的 if else, 我們還可以在循環和異常處理里用到它。

循環

如果需要判斷循環里是否處理了某個邏輯,通常情況下會這么做:

found = False
a = 0
while a < 10:
if a == 12:
found = True
a += 1
if not found:
print("a was never found")

如果引入else,我們可以少用一個變量:

a = 0
while a < 10:
if a == 12:
break
a += 1
else:
print("a was never found")

異常處理

我們可以在 try ... except ... 中使用 else 編寫未捕獲到異常時的邏輯:

In [13]: try:
...: {}['lala']
...: except KeyError:
...: print("Key is missing")
...: else:
...: print("Else here")
...:
Key is missing

這樣,如果程序沒有異常,則會走else分支:

In [14]: try:
...: {'lala': 'bla'}['lala']
...: except KeyError:
...: print("Key is missing")
...: else:
...: print("Else here")
...:
Else here

如果你經常做異常處理,你就會知道這個技巧相當方便。

責任編輯:龐桂玉 來源: 快學Python
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