分享幾個冷門Python技巧

有很多文章介紹了python中各種很酷的功能（如變數拆包、偏函式、列舉可迭代物件等）。但說到python時，還有很多東西可以談論。今天打算分享我所知道和使用的一些特性，這些我在其他地方很少見人提到過。

整理字串輸入

對使用者輸入進行整理的問題幾乎適用於你編寫的所有程式。通常情況下，將字元轉換為小寫或大寫就足夠了，有時你可以使用regex來完成這項工作，但對於複雜的情況來說，可能有更好的方法:

user_input=
"this\nstring has\tsome whitespaces. .. \r\n"
character_map=
>"
)yield
print
(f""
)with tag(
"h1"):
printc "this is title."
)

上面的**片段使用contextmanager管理器裝飾器實現了內容管理協議。在進入with塊時，tag函式(在yield之前)的第一部分會被執行，然後該with塊被執行，最後，tag函式的其餘部分會被執行。

使用__slots__節省記憶體

如果你曾經編寫過乙個建立某個類的大量例項的程式，你可能會注意到你的程式會突然需要大量記憶體。這是因為python使用字典來表示類例項的屬性，這使得它的速度很快，但是記憶體效率不高，這通常並不是乙個問題。然而，如果它成為你的程式的乙個問題時，你可以嘗試使用__slots__:

'''
'''class
person
:_slots_ =
["first_name"
,"last_name"
,"phone"
]def
_init_
(self, first_name,last_name, phone)
:	self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.phone = phone

這裡的情況是，當我們定義了__slots__屬性時，python會使用小的固定大小的陣列而不是字典來定義屬性，這大大減少了每個例項所需的記憶體。使用__slots__也有一些缺點——我們不能宣告任何新的屬性，並且我們只能使用在__slots__上這些屬性。而且，帶有__slots__的類不能使用多重繼承。

限制cpu和記憶體的使用

如果你不想優化你的程式記憶體或cpu使用，你只想把它限制在某個固定大小的記憶體上，那麼python也有乙個這樣的庫來做到這一點:

import signal
import resource
import os
#to limiecpu time
deftime_exceeded
(signo,frame)
:print
("cpu exceeded..."
)raise systemexit(1)
defset_max_runtime
(seconds)
;#install the signal handler and set a resource limit
soft,hard = resource.getrlimit(resource.rlimit_cpu)
resource.setrlimit(resource.rlimit_cpu,
(seconds,hard)
signal.signal(signal.sigxcpu, time_exceeded)
#to limit memory usage
defset_max_memory
(size)
:	soft,hard = resource.getrlimit(resource.rlimit_as)
resource.setrlimit(resource.rlimit_as,
(size, hard)
)

這裡我們可以看到設定最大cpu執行時間和最大記憶體使用限制的兩個選項。對於cpu限制，我們首先獲取特定資源(rlimit_cpu)的軟限制和硬限制，然後使用引數指定的秒數和前面檢索到的硬限制來設定它。最後，我們註冊訊號，如果cpu時間超過限制，該訊號會導致系統退出。對於記憶體，我們再次檢索軟限制和硬限制，並使用帶有大小引數的setrlimit和檢索的硬限制來設定它。

控制什麼可以匯入，什麼不可以匯入

一些語言有非常明顯的匯出成員(變數、方法、介面)的控制機制，例如golang，其中只有以大寫字母開頭的成員會被匯出。另一方面，在python中，所有東西都可以被匯出，除非我們使用__all__:

'''
'''def
foo():
pass
defbar()
:pass
_all_-=[
"bar"
]

根據上面的**片段，我們知道只有bar函式會被匯出。同樣，我們可以讓__all__為空，這樣，當我們從這個模組匯入的時候，任何東西都不會被匯出，並且會導致attributeerror。

實現比較運算子的簡單方式

考慮到目前已經有相當多的比較操作符——__lt__、__le__、__gt__或__ge___，因此，為乙個類實現所有的比較操作符是相當煩人的。但如果有更簡單的方法可以實現呢？unctools.total_ordering就派上用場了：

from functools import total_ordering
@total_ordering
class
number
:def
_init_
(self, value)
:		self.value = value
def_lt_
(self,other)
:return self.value < other.value
def_eq_
(self,other)
:return self.value == other.value
print
(number(20)
> number(3)
)print
(number(1)
< number(5)
print
(number(15)
>= number(15)
)print
(number(10)
<= number(2)
)

那麼，這到底是怎麼工作的呢？total_ordering裝飾器用於簡化實現類例項排序的過程。我們只需要定義__lt__和__eq__，它們是剩餘操作的對映所需的最小值，裝飾器就會為我們填充空白。

結論

並不是所有這些特性在日常的python程式設計中都是必需和有用的，但是它們中的一些可能會在某個時刻派上用場，而且它們還可能會簡化那些非常冗長和難以實現的任務。所有這些特性都是python標準庫的一部分，雖然其中的一些看起來不是那麼「標準」。所以當你想用python實現某種功能時，不妨先去標準庫里找找看。（即使標準庫里沒找到，那大概率也會有第三方庫提供。）

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