最流行的编程入门语言Python语句函数与方法的使用技巧总结.docx
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最流行的编程入门语言Python语句函数与方法的使用技巧总结
Python语句、函数与方法的使用技巧总结
显示有限的接口到外部
当发布python第三方package时，并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import，在__init__.py中添加__all__属性，该list中填写可以import的类或者函数名，可以起到限制的import的作用，防止外部import其他函数或者类。
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
frombaseimportAPIBase
fromclientimportClient
fromdecoratorimportinterface,export,stream
fromserverimportServer
fromstorageimportStorage
fromutilimport（LogFormatter,disable_logging_to_stderr,enable_logging_to_kids,info）
__all__=['APIBase','Client','LogFormatter','Server',
'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',
'export','info','interface','stream']
with的魔力
with语句需要支持上下文管理协议的对象，上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。
with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。
其中上下文表达式是跟在with之后的表达式，该表达式返回一个上下文管理对象。
#常见with使用场景
withopen（"test.txt","r"）asmy_file:
#注意,是__enter__（）方法的返回值赋值给了my_file,
forlineinmy_file:
printline
知道具体原理，我们可以自定义支持上下文管理协议的类，类中实现__enter__和__exit__方法。
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
classMyWith（object）:
def__init__（self）:
print"__init__method"
def__enter__（self）:
print"__enter__method"
returnself#返回对象给as后的变量
def__exit__（self,exc_type,exc_value,exc_traceback）:
print"__exit__method"
ifexc_tracebackisNone:
print"ExitedwithoutException"
returnTrue
else:
print"ExitedwithException"
returnFalse
deftest_with（）:
withMyWith（）asmy_with:
print"runningmy_with"
print"------分割线-----"
withMyWith（）asmy_with:
print"runningbeforeException"
raiseException
print"runningafterException"
if__name__=='__main__':
test_with（）
执行结果如下：
__init__method
__enter__method
runningmy_with
__exit__method
ExitedwithoutException
------分割线-----
__init__method
__enter__method
runningbeforeException
__exit__method
ExitedwithException
Traceback（mostrecentcalllast）:
File"bin/python",line34,in
exec（compile（__file__f.read（）,__file__,"exec"））
File"test_with.py",line33,in
test_with（）
File"test_with.py",line28,intest_with
raiseException
Exception
证明了会先执行__enter__方法,然后调用with内的逻辑,最后执行__exit__做退出处理,并且,即使出现异常也能正常退出
filter的用法
相对filter而言，map和reduce使用的会更频繁一些，filter正如其名字，按照某种规则过滤掉一些元素。
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
lst=[1,2,3,4,5,6]
#所有奇数都会返回True,偶数会返回False被过滤掉
printfilter（lambdax:
x%2!
=0,lst）
#输出结果
[1,3,5]
一行作判断
当条件满足时，返回的为等号后面的变量，否则返回else后语句。
lst=[1,2,3]
new_lst=lst[0]iflstisnotNoneelseNone
printnew_lst
#打印结果
1
装饰器之单例
使用装饰器实现简单的单例模式
#单例装饰器
defsingleton（cls）:
instances=dict（）#初始为空
def_singleton（*args,**kwargs）:
ifclsnotininstances:
#如果不存在,则创建并放入字典
instances[cls]=cls（*args,**kwargs）
returninstances[cls]
return_singleton
@singleton
classTest（object）:
pass
if__name__=='__main__':
t1=Test（）
t2=Test（）
#两者具有相同的地址
printt1,t2
staticmethod装饰器
类中两种常用的装饰，首先区分一下他们：
普通成员函数,其中第一个隐式参数为对象
classmethod装饰器,类方法（给人感觉非常类似于OC中的类方法）,其中第一个隐式参数为类
staticmethod装饰器,没有任何隐式参数.python中的静态方法类似与C++中的静态方法
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
classA（object）:
#普通成员函数
deffoo（self,x）:
print"executingfoo（%s,%s）"%（self,x）
@classmethod#使用classmethod进行装饰
defclass_foo（cls,x）:
print"executingclass_foo（%s,%s）"%（cls,x）
@staticmethod#使用staticmethod进行装饰
defstatic_foo（x）:
print"executingstatic_foo（%s）"%x
deftest_three_method（）:
obj=A（）
#直接调用噗通的成员方法
obj.foo（"para"）#此处obj对象作为成员函数的隐式参数,就是self
obj.class_foo（"para"）#此处类作为隐式参数被传入,就是cls
A.class_foo（"para"）#更直接的类方法调用
obj.static_foo（"para"）#静态方法并没有任何隐式参数,但是要通过对象或者类进行调用
A.static_foo（"para"）
if__name__=='__main__':
test_three_method（）
#函数输出
executingfoo（<__main__.Aobjectat0x100ba4e10>,para）
executingclass_foo（,para）
executingclass_foo（,para）
executingstatic_foo（para）
executingstatic_foo（para）
property装饰器
定义私有类属性
将property与装饰器结合实现属性私有化（更简单安全的实现get和set方法）。
#python内建函数
property（fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None）
fget是获取属性的值的函数，fset是设置属性值的函数，fdel是删除属性的函数，doc是一个字符串（_像注释一样）。
从实现来看，这些参数都是可选的。
property有三个方法getter（），setter（）和delete（）来指定fget，fset和fdel。
这表示以下这行：
classStudent（object）:
@property#相当于property.getter（score）或者property（score）
defscore（self）:
returnself._score
@score.setter#相当于score=property.setter（score）
defscore（self,value）:
ifnotisinstance（value,int）:
raiseValueError（'scoremustbeaninteger!
'）
ifvalue<0orvalue>100:
raiseValueError（'scoremustbetween0~100!
'）
self._score=value
iter魔法
通过yield和__iter__的结合，我们可以把一个对象变成可迭代的
通过__str__的重写，可以直接通过想要的形式打印对象
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
classTestIter（object）:
def__init__（self）:
self.lst=[1,2,3,4,5]
defread（self）:
foreleinxrange（len（self.lst））:
yieldele
def__iter__（self）:
returnself.read（）
def__str__（self）:
return','.join（map（str,self.lst））
__repr__=__str__
deftest_iter（）:
obj=TestIter（）
fornuminobj:
printnum
printobj
if__name__=='__main__':
test_iter（）
神奇partial
partial使用上很像C++中仿函数（函数对象）。
在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式：
defpartial（func,*part_args）:
defwrapper（*extra_args）:
args=list（part_args）
args.extend（extra_args）
returnfunc（*args）
returnwrapper
利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数，返回一个可调用的变量，直到真正的调用执行：
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
fromfunctoolsimportpartial
defsum（a,b）:
returna+b
deftest_partial（）:
fun=partial（sum,2）#事先绑定一个参数,fun成为一个只需要一个参数的可调用变量
printfun（3）#实现执行的即是sum（2,3）
if__name__=='__main__':
test_partial（）
#执行结果
5
神秘eval
eval我理解为一种内嵌的python解释器（这种解释可能会有偏差），会解释字符串为对应的代码并执行，并且将执行结果返回。
看一下下面这个例子：
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
deftest_first（）:
return3
deftest_second（num）:
returnnum
action={#可以看做是一个sandbox
"para":
5,
"test_first":
test_first,
"test_second":
test_second
}
deftest_eavl（）:
condition="para==5andtest_second（test_first）>5"
res=eval（condition,action）#解释condition并根据action对应的动作执行
printres
if__name__=='_
exec
exec在Python中会忽略返回值，总是返回None，eval会返回执行代码或语句的返回值
exec和eval在执行代码时，除了返回值其他行为都相同
在传入字符串时，会使用compile（source,'',mode）编译字节码。
mode的取值为exec和eval
#!
/usr/bin/envpython
#-*-coding:
utf-8-*-
deftest_first（）:
print"hello"
deftest_second（）:
test_first（）
print"second"
deftest_third（）:
print"third"
action={
"test_second":
test_second,
"test_third":
test_third
}
deftest_exec（）:
exec"test_second"inaction
if__name__=='__main__':
test_exec（）#无法看到执行结果
getattr
getattr（object,name[,default]）返回对象的命名属性，属性名必须是字符串。
如果字符串是对象的属性名之一，结果就是该属性的值。
例如，getattr（x,‘foobar'）_等价于x.foobar。
如果属性名不存在，如果有默认值则返回默认值，否则触发AttributeError。
#使用范例
classTestGetAttr（object）:
test="testattribute"
defsay（self）:
print"testmethod"
deftest_getattr（）:
my_test=TestGetAttr（）
try:
printgetattr（my_test,"test"）
exceptAttributeError:
print"AttributeError!
"
try:
getattr（my_test,"say"）（）
exceptAttributeError:
#没有该属性,且没有指定返回值的情况下
print"MethodError!
"
if__name__=='__main__':
test_getattr（）
#输出结果
testattribute
testmethod
命令行处理
defprocess_command_line（argv）:
"""
Returna2-tuple:
（settingsobject,argslist）.
`argv`isalistofarguments,or`None`for``sys.argv[1:
]``.
"""
ifargvisNone:
argv=sys.argv[1:
]
#initializetheparserobject:
parser=optparse.OptionParser（
formatter=optparse.TitledHelpFormatter（width=78）,
add_help_option=None）
#defineoptionshere:
parser.add_option（#customizeddescription;put--helplast
'-h','--help',action='help',
help='Showthishelpmessageandexit.'）
settings,args=parser.parse_args（argv）
#checknumberofarguments,verifyvalues,etc.:
ifargs:
parser.error（'programtakesnocommand-linearguments;'
'"%s"ignored.'%（args,））
#furtherprocesssettings&argsifnecessary
returnsettings,args
defmain（argv=None）:
settings,args=process_command_line（argv）
#applicationcodehere,like:
#run（settings,args）
return0#success
if__name__=='__main__':
status=main（）
sys.exit（status）
读写csv文件
#从csv中读取文件,基本和传统文件读取类似
importcsv
withopen（'data.csv','rb'）asf:
reader=csv.reader（f）
forrowinreader:
printrow
#向csv文件写入
importcsv
withopen（'data.csv','wb'）asf:
writer=csv.writer（f）
writer.writerow（['name','address','age']）#单行写入
data=[
（'xiaoming','china','10'）,
（'Lily','USA','12'）]
writer.writerows（data）#多行写入
各种时间形式转换
只发一张网上的图,然后查文档就好了,这个是记不住的
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