5個經常被人忽視的Python實用小技巧

下面我挑選出的這幾個技巧常常會被人們忽略，但它們在日常程式設計中能真正的給我們帶來不少幫助。

大多數的python程式設計師都知道且使用過列表推導(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——乙個list comprehension就是乙個更簡短、簡潔的建立乙個list的方法。

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]

自從python 3.1 (甚至是python 2.7)起，我們可以用同樣的語法來建立集合和字典表：

>>> # set comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
>>> even_set = 
>>> even_set
set([8, 2, 4])
>>> # dict comprehensions
>>> d = 
>>> d

在第乙個例子裡，我們以some_list為基礎，建立了乙個具有不重複元素的集合，而且集合裡只包含偶數。而在字典表的例子裡，我們建立了乙個key是不重複的1到10之間的整數，value是布林型，用來指示key是否是偶數。

這裡另外乙個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法建立乙個集合：

>>> my_set = 
>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不需要使用內建函式set()。

這聽起來顯而易見，但經常被人忘記。對於大多數程式設計師來說，數乙個東西是一項很常見的任務，而且在大多數情況下並不是很有挑戰性的事情——這裡有幾種方法能更簡單的完成這種任務。

python的collections類庫里有個內建的dict類的子類，是專門來幹這種事情的：

>>> from collections import counter
>>> c = counter( hello world )
>>> c
counter()
>>> c.most_common(2)
[( l , 3), ( o , 2)]

json是一種非常好的資料序列化的形式，被如今的各種api和web service大量的使用。使用python內建的json處理，可以使json串具有一定的可讀性，但當遇到大型資料時，它表現成乙個很長的、連續的一行時，人的肉眼就很難**了。

為了能讓json資料表現的更友好，我們可以使用indent引數來輸出漂亮的json。當在控制台互動式程式設計或做日誌時，這尤其有用：

>>> import json
>>> print(json.dumps(data))  # no indention
, ]}
>>> print(json.dumps(data, indent=2))  # with indention
,   
]}

同樣，使用內建的pprint模組，也可以讓其它任何東西列印輸出的更漂亮。

有時候，我們需要在兩台機器或服務之間做一些簡便的、很基礎的rpc之類的互動。我們希望用一種簡單的方式使用b程式呼叫a程式裡的乙個方法——有時是在另一台機器上。僅內部使用。

我並不鼓勵將這裡介紹的方法用在非內部的、一次性的程式設計中。我們可以使用一種叫做xml-rpc的協議 (相對應的是這個python庫)，來做這種事情。

下面是乙個使用******xmlrpcserver模組建立乙個快速的小的檔案讀取伺服器的例子：

from ******xmlrpcserver import ******xmlrpcserver
def file_reader(file_name):
with open(file_name, r ) as f:
return f.read()
server = ******xmlrpcserver(( localhost , 8000))
server.register_introspection_functions()
server.register_function(file_reader)
server.serve_forever()

客戶端：

proxy.file_reader( /tmp/secret.txt )我們這樣就得到了乙個遠端檔案讀取工具，沒有外部的依賴，只有幾句**(當然，沒有任何安全措施，所以只可以在家裡這樣做)。

這裡我提到的幾個東西都是python標準庫里的，如果你安裝了python，你就已經可以這樣使用了。而對於很多其它型別的任務，這裡有大量的社群維護的第三方庫可供你使用。

下面這個清單是我認為的好用且健壯的開源庫的必備條件：

好的開源庫必須…

包含乙個很清楚的許可宣告，能適用於你的使用場景。

開發和維護工作很活躍(或，你能參與開發維護它。)

能夠簡單的使用pip安裝或反覆部署。

有測試套件，具有足夠的測試覆蓋率。

5個經常被人忽視的Python實用小技巧

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面試中經常被問到的18個演算法題

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