Python 的技巧和方法你瞭解多少？

摘要： 學了這些你的python程式碼將會改善，你的技巧將會提高。 1. 路徑操作 比起os模組的path方法，python3標準庫的pathlib模組的Path處理起路徑更加的容易。 獲取當前檔案路徑 前提匯入os和pathlib包。。 os版： print(o...

學了這些你的python程式碼將會改善，你的技巧將會提高。

1. 路徑操作

比起os模組的path方法，python3標準庫的pathlib模組的Path處理起路徑更加的容易。

獲取當前檔案路徑

前提匯入os和pathlib包。。

os版：

print(os.path.dirname(__file__))
print(os.getcwd())
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pathlib版:

print(pathlib.Path.cwd())
複製程式碼

看著好像沒啥區別，然後看下面這個。

獲取上兩級檔案目錄

os版

print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())))
複製程式碼

pathlib版

print(pathlib.Path.cwd().parent.parent)
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拼接路徑

os版

print(os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())),"yamls","a.yaml"))
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pathlib版

parts=["yamls","a.yaml"]
 print(pathlib.Path.cwd().parent.parent.joinpath(*parts))
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執行時拼接路徑

os版

os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))), 'yamls',f'{site_name}.yaml')
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pathlib版

parts=["yamls","a.yaml"]
print(pathlib.Path(__file__).resolve().parent.parent.joinpath(*parts))
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另外pathlib生成的是個物件，在open檔案操作中可以直接執行的但是如果當作字串操作會出現錯誤，此時需要對其進行轉換，使用os.fspath()即可，不過一般很少有操作路徑字串的習慣。

綜合起來，還是pathlib拼接路徑方便。

2. 儲存標準格式的yaml檔案

程式設計免不了要寫配置檔案，怎麼寫配置也是一門學問。

YAML 是專門用來寫配置檔案的語言，非常簡潔和強大，遠比 JSON 格式方便。

YAML在python語言中有PyYAML安裝包。

前提安裝第三方庫

pip install pyaml
pip install ruamel.yaml
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關於yaml的讀取知識網上一堆了我就不說了，這裡主要說寫入。

from ruamel import yaml
data={"age":23,"sex":"男","name":"牛皮"}
 with open(conf_file, "w", encoding='utf-8') as fs:
yaml.dump(data, fs, Dumper=yaml.RoundTripDumper, allow_unicode=True)
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yaml寫檔案和json一樣也是使用dump。

3. 同時迭代兩個列表

以前的時候我是這麼解決的

a = ["a", "b", "c", "d"]
b = [1, 2, 3]# 空的補充None
for index, a_item in enumerate(a):
b_item = None
if len(b) - 1 <= index:
pass
else:
b_item = b[index]
print({a_item:b_item})
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現在我通過itertools標準庫的zip升級版zip_longest解決，可以通過fillvalue引數補充缺失值。當然如果比較的元素個數相同可以直接用zip。

from itertools import zip_longest

a = ["a", "b", "c", "d","e"]
b = [1, 2, 3]# 空的補充None
for a_item, b_item in zip_longest(a,b,fillvalue=0):
print({a_item:b_item})
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4. 三元表示式還能這麼用？

一般的我們這樣寫

a="hello" if 2>1 else "bye"
print(a)
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我們知道python中false實際式0，true是1，所以對於上面的式子我們就可以這麼寫了。

a=["hello","bye"][2<1]
print(a)
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因為2<1是false也就是0，所以輸出了第一個元素hello。

5.簡單的類使用namedtuple代替

先來一個簡單的例子

import collections
# Person=collections.namedtuple('Person','name age')
# 如果使用python中的關鍵字會出現錯誤,此時使用rename欄位。
# 按照元素在元組中的下標賦值。class就是_2,def是_3
Person = collections.namedtuple('Person', ['name', 'age', 'class', 'def', 'name', 'name'], rename=True)
p = Person(name='lisa', age='12', _2="class2", _3="def", _4="name2", _5="name3")
print(p)
# 如果出現相同的欄位第二次出現的時候也是用其下標，參考上面的例子。
# _fields檢視欄位名,可以發現內建模組和重複的欄位標記為_加下標的形式
print(p._fields)
# 使用_asdict將namedtuple轉為OrderedDict。
od = p._asdict()
print(od)
# 然後可以轉為字典
print(dict(od))
# _replace()方法構建一個新例項，因為namedtuple是不可變型別所以這個方法可以返回一個新的物件。
new_p = p._replace(name="samJ")
print(new_p)
print(new_p is p)# 可以看到不是同一個物件。
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一個實用的例子pyppeteer的例子感受下

import asyncio
import pyppeteer
from collections import namedtuple

Response = namedtuple("rs", "title url html cookies headers history status")


async def get_html(url, timeout=30):
# 預設30s
browser = await pyppeteer.launch(headless=True, args=['--no-sandbox'])
page = awaitbrowser.newPage()
res = await page.goto(url, options={'timeout': int(timeout * 1000)})
data = await page.content()
title = await page.title()
resp_cookies = await page.cookies()
resp_headers = res.headers
resp_history = None
resp_status = res.status
response = Response(title=title, url=url,
html=data,
cookies=resp_cookies,
headers=resp_headers,
history=resp_history,
status=resp_status)
return response


if __name__ == '__main__':
url_list = ["http://www.10086.cn/index/tj/index_220_220.html", "http://www.10010.com/net5/011/",
"http://python.jobbole.com/87541/"]
task = (get_html(url) for url in url_list)

loop = asyncio.get_event_loop()
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*task))
for res in results:
print(res.title)
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6 使用列舉讓數字變得更易懂。

import enum


# 列舉
@enum.unique
class Sex(enum.Enum):
man = 12
woman = 13

# 因為加了唯一值的裝飾器所以下面新增屬性會報錯
# boy=12


print(Sex.man.name)
print(Sex.woman.value)

# 遍歷
for item in Sex:
print(item.name)
print(item.value)
print("-" * 40)
# 其他使用方式
words = enum.Enum(
value='item',
names=('a b c d e f'),
)
# 輸出元素c，必須是上面names裡含有的值
print(words.c)
print(words.f)
# 因為names不含有w所以報錯
try:
print(words.w)
except AttributeError as e:
print(e.args)
print("-" * 40)
for word in words:
print(word.name, word.value)# 預設賦值為、從1開始自增。
print("-" * 40)
# 如果自定義元素的值嘖改為一下元組的形式
words2 = enum.Enum(
value='item2',
names=[('a', 23), ('b', 56), ("c", 12), ("d", 333)]
)
for word2 in words2:
print(word2.name, word2.value)
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7 鏈式合併字典chainmap的使用

from collections import ChainMap

# ChainMap

d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'a2': 3, 'b2': 4}
d3 = {'a3': 5, 'b3': 6}
d4 = {'a4': 7, 'b4': 8}
c = ChainMap(d1, d2, d3, d4)# 多個字典合併為一個
for k, v in c.items():
print(k, v)
print(c.maps)# 要搜尋的索引列表

c.maps = list(reversed(c.maps))# 逆轉對映列表
print(c)

# 因為c和d1-d4對應的索引位置實際是一個所以，修改c的時候會影響到d1到d4其中餓的一個值，同理修改
# d1-d4的時候也會影響到c。
# 所以使用new_child建立一個新的對映。再修改就影響不到底層的資料了。
c2 = c.new_child()
c2["a4"] = 100
print(c)
print(c2)
# 輸出發現c的值沒有發生變化，只要c2變化。
d5 = {"a5": 34, "b5": 78}
c2 = c2.new_child(d5)# 可以在原來的對映基礎上新增新的對映
print(c2)
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8 在不打亂列表順序的基礎上插入元素

import bisect

"""
bisect 模組，用於維護有序列表。
bisect 模組實現了一個演算法用於插入元素到有序列表。
在一些情況下，這比反覆排序列表或構造一個大的列表再排序的效率更高。
Bisect 是二分法的意思，這裡使用二分法來排序，它會將一個元素插入到一個有序列表的合適位置，
這使得不需要每次呼叫 sort 的方式維護有序列表。
"""
values = [14, 85, 77, 26, 50, 45, 66, 79, 10, 3, 84, 77, 1]
print("New Pos Content")
print("--- --- -------")
l = []
for i in values:
postion = bisect.bisect(l, i)# 返回插入的位置
bisect.insort(l, i)# 等於insort_right
print('{:3}{:3}'.format(i, postion), l)

"""
Bisect模組提供的函式有：

bisect.bisect_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) :
查詢在有序列表 a 中插入 x 的index。lo 和 hi 用於指定列表的區間，預設是使用整個列表。如果 x 已經存在，在其左邊插入。返回值為 index。

bisect.bisect_right(a,x, lo=0, hi=len(a))
bisect.bisect(a, x,lo=0, hi=len(a)) ：
這2個函式和 bisect_left 類似，但如果 x 已經存在，在其右邊插入。

bisect.insort_left(a,x, lo=0, hi=len(a)) ：
在有序列表 a 中插入 x。和 a.insert(bisect.bisect_left(a,x, lo, hi), x) 的效果相同。

bisect.insort_right(a,x, lo=0, hi=len(a))
bisect.insort(a, x,lo=0, hi=len(a)) :
和 insort_left 類似，但如果 x 已經存在，在其右邊插入。

Bisect 模組提供的函式可以分兩類： bisect* 只用於查詢 index， 不進行實際的插入；
而 insort* 則用於實際插入。該模組比較典型的應用是計算分數等級：
"""
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8 關於字典的邏輯運算你瞭解多少

# 使用&操作符檢視字典的相同之處
#字典鍵支援常見的集合操作，並集交集差集。
a = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
b = {'w': 2, 'z': 4, 'x': 3, 'z': 3}

# 獲取相同的鍵
c = a.keys() & b.keys()
print(c)
# 獲取相同的鍵值對
d = a.items() & b.items()
print(d)
# 建立一個新的字典並刪除某些鍵

e = {k: a[k] for k in a.keys() - {'z', 'x'}}
print(e)
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9 給切片起個名字

a="safr3.14"
print(a[-4:])
#上面可以改為
pie=slice(len(a)-4,len(a))
print(a)
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10 獲取出現頻率高的元素

from collections import Counter

text = "abcdfegtehto;grgtgjri"# 可迭代物件
lis = ["a", "c", "d", "t", "b"]
dic = {"a": 1, "b": 4, "c": 2, "d": 9}# 字典也可以
c = Counter()# 可以定義空容器然後update
c.update(text)
c2 = Counter()
c2.update(dic)

c3 = Counter(lis)# 也可以直接傳入物件
print(c)
print(c2)
print(c3)

# 使用c.most_comman(n)獲取前n出現頻率最高的元素,列表元組型別
print(c.most_common(4))
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