Python中隐藏的五种实用技巧分享
目录
- 1. ... 对象
- 2.解压迭代对象
- 3.展开的艺术
- 4.下划线 _ 变量
- 5.多种用途的else
- 循环
- 异常处理
1. ... 对象
没错,你没看错,就是 "..."
在Python中 ... 代表着一个名为 Ellipsis 的对象。根据官方说明,它是一个特殊值,通常可以作为空函数的占位符,或是用于Numpy中的切片操作。
如:
def my_awesome_function(): ...
等同于:
def my_awesome_function(): Ellipsis
当然,你也可以使用pass或者字符串作为占位符:
def my_awesome_function(): pass
def my_awesome_function(): "An empty, but also awesome function"
他们最终的效果都是相同的。
接下来讲讲...对象是如何在Numpy中体现出作用的,创建一个 3x3x3 的矩阵数组,然后获取所有最内层矩阵的第二列:
>>> 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]]])
为了获取最层矩阵的第二列,传统方法可能是这样的:
>>> array[:, :, 1] array([[ 1, 4, 7], [10, 13, 16], [19, 22, 25]])
如果你会用...对象,则是这样的:
>>> array[..., 1] array([[ 1, 4, 7], [10, 13, 16], [19, 22, 25]])
不过请注意, ... 对象仅可用于Numpy,不适用于Python内置数组。
2.解压迭代对象
解压迭代对象是一个非常方便的特性:
>>> 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,与其写这样的代码:
>>> lst = [1] >>> a = lst[0] >>> a 1 >>> (a, ) = lst >>> a 1
你不如跟解压迭代对象一样,进行更优雅的赋值操作:
>>> lst = [1] >>> [a] = lst >>> a 1
虽然这看起来有点蠢,但就我个人来看,比前一种写法更优雅一些。
3.展开的艺术
数组展开有各种千奇百怪的姿势,比如说:
>>> 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]
如果你对reduce和lambda有一定了解,建议使用更优雅的方式:
>>> from functools import reduce >>> reduce(lambda x,y: x+y, l) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
reduce和lambda组合起来,就能针对 l 数组内的每个子数组做拼接操作。
当然,还有更神奇的方式:
>>> sum(l, []) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> # 其实相当于 [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9]
没错,这样对二维数组做sum操作,就能使二维数组内的每个元素做“加”法拼接起来。
同样的道理,如果你对三位数组做sum操作,就能使其变为二维数组,此时再对二维数组做sum操作,就能展开为一维数组。
虽然这个技巧很出色,但我并不推荐使用,因为可读性太差了。
4.下划线 _ 变量
每当你在Python解释器,IPython或Django Console中运行表达式时,Python都会将输出的值绑定到 _ 变量中:
>>> nums = [1, 3, 7] >>> sum(nums) 11 >>> _ 11 >>>
由于它是一个变量,你可以随时覆盖它,或像普通变量一样操作它:
>>> 9 + _ 20 >>> a = _ >>> a 20
5.多种用途的else
很多人都不知道,else 可以被用于许多地方,除了典型的 if else, 我们还可以在循环和异常处理里用到它。
循环
如果需要判断循环里是否处理了某个逻辑,通常情况下会这么做:
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,我们可以少用一个变量:
a = 0 while a < 10: if a == 12: break a += 1 else: print("a was never found")
异常处理
我们可以在 try ... except ... 中使用 else 编写未捕获到异常时的逻辑:
In [13]: try: ...: {}['lala'] ...: except KeyError: ...: print("Key is missing") ...: else: ...: print("Else here") ...: Key is missing
这样,如果程序没有异常,则会走else分支:
In [14]: try: ...: {'lala': 'bla'}['lala'] ...: except KeyError: ...: print("Key is missing") ...: else: ...: print("Else here") ...: Else here
如果你经常做异常处理,你就会知道这个技巧相当方便。
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