優雅地解決 Python 的日常問題

Python · 發表 2018-11-09 07:59:07

摘要：什麼是優雅的程式碼，今天大鄧與你一起學習優雅的python程式碼。本文內容根據PyCon2018(克利夫蘭) Nina Zakharenko - Elegant Solutions For Everyday Python Problems - PyCon 2018 大會演講視訊整理而來。...

什麼是優雅的程式碼，今天大鄧與你一起學習優雅的python程式碼。本文內容根據PyCon2018(克利夫蘭) Nina Zakharenko - Elegant Solutions For Everyday Python Problems - PyCon 2018 大會演講視訊整理而來。

python魔術方法-雙下劃線

其實我們平常使用的列表、字串等資料型別的一些方法就用到了莫屬方法，比如

a = 'edf'
b = 'ggg'
print(a+b)

這個字串拼接操作，在字串類的定義中使用了 __add__ 這個魔法。現在我們定義Money類來表示不同的貨幣，並能計算匯率。

class Money:
#這裡我們以美元作為計價單位1，方便理解
current_rates = {'$':1,
'￥':6}

def __init__(self, symbol, amount):
self.symbol = symbol
self.amount = amount
def __str__(self):
#用來將例項化顯示出來
return f'{self.symbol}{self.amount}'

def convert(self, other):
#將rmb轉化為美元計價
new_amount = other.amount/self.current_rates[other.symbol]*self.current_rates[self.symbol]
return Money(self.symbol, new_amount)


dollar = Money('$', 5)rmb = Money('￥', 5)

print(dollar)
print(rmb)
print(rmb.convert(dollar))

執行結果

$5
￥5
￥5.0

現在我們想計算這個人持有的dollar和rmb一共值多少錢，這裡就用到 加法__add__

class Money:
current_rates = {'$':1,
'￥':6}

def __init__(self, symbol, amount):
self.symbol = symbol
self.amount = amount
def __str__(self):
return f'{self.symbol}{self.amount}'

def convert(self, other):
#匯率換算
new_amount = other.amount/self.current_rates[other.symbol]*self.current_rates[self.symbol]
return Money(self.symbol, new_amount)

def __add__(self, other):
#將兩種不同的貨幣進行總價值計算
new_amount = self.amount + self.convert(other).amountreturn Money(self.symbol, new_amount)

dollar = Money('$', 5)rmb = Money('￥', 5)

print(dollar)
print(rmb)
print(dollar+rmb)
print(rmb+dollar)

執行結果

$5
￥5
$5.833333333333333
￥35.0

此外還有 __getitem__ 、__len__ 等更多的魔術方法，比如

class SquareShape:
def __len__(self):
#返回正方向的邊數
return 4
my_square = SquareShape()

len(my_square)

執行結果

可迭代類

為了建立可迭代的（iterable）資料型別，定義時需要用到 __iter__()
__iter__() 必須返回迭代器iterator
為了讓資料是迭代器iterator，必須使用 __next__() , 當迭代器中沒有更多的元素可供迭代，此時raise StopIteration ，iterator不再進行迭代。

比如我們在這裡定義一個可迭代資料型別IterableServer

class IterableServer:
services = [{'protocol':'ftp', 'port':21},
{'protocol':'ssh', 'port':22},
{'protocol':'http', 'port':80}]

def __init__(self):
#初始化伺服器索引位置為第一個
self.current_index = 0

def __iter__(self):
#沒有此方法，IterableServer就不能for迴圈迭代
return self
def __next__(self):
while self.current_index < len(self.services):
service = self.services[self.current_index]
self.current_index+=1
return service['protocol'], service['port']
raise StopIteration
#這是咱們平常使用的for迴圈
servers = IterableServer()
print(servers)
for s in servers:
print(s)

執行結果

<__main__.IterableServer object at 0x1092ece10>
('ftp', 21)
('ssh', 22)
('http', 80)

< main .IterableServer object at 0x1092a5898>說明我們是迭代器物件，可以使用for迴圈，這個有點像列表。每次for迴圈，我們都要iter自己本身。所以比較消耗記憶體空間。

現在我們將IterableServer中的 iter 重新定義，使用yield，讓IterableServer變成生成器，每次迴圈只迭代當前位置的元素，而不是將本身全部迭代。

class IterableServer2:
services = [{'protocol':'ftp', 'port':21},
{'protocol':'ssh', 'port':22},
{'protocol':'http', 'port':80}]

def __init__(self):
#初始化伺服器索引位置為第一個
self.current_index = 0

def __iter__(self):
for service in self.services:
yield service
def __next__(self):
while self.current_index < len(self.services):
service = self.services[self.current_index]
self.current_index+=1
return service['protocol'], service['port']
raise StopIteration
#這是咱們平常使用的for迴圈
servers2 = IterableServer2()
print(servers2)
for s in servers2:
print(s)

執行結果

<__main__.IterableServer2 object at 0x1092ecc88>
{'protocol': 'ftp', 'port': 21}
{'protocol': 'ssh', 'port': 22}
{'protocol': 'http', 'port': 80}

檢驗下執行速度（時間）

def s1():
servers = IterableServer()
for s in servers:
sdef s2():
servers2 = IterableServer2()
for s in servers2:
s%timeit s1()

1.06 µs ± 48.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit s2()

996 ns ± 39.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

從上面的執行時間看，IterableServer2比IterableServer快，大家可以以此來理解同樣的資料，使用列表與生成器的速度是不同的。

getattr(object, name, default)

舉例這是我們正常的方法呼叫

class Dog:
sound = 'Bark'
def speak(self):
print(self.sound +'!',self.sound+'!')

my_dog = Dog()
my_dog.speak()

執行結果

Bark! Bark!

使用getattr可以讓我們通過使用字串去呼叫例項中的方法

speak_method = getattr(my_dog, 'speak')
speak_method()

執行結果

Bark! Bark!

現在可能覺得區別不大，好像沒必要學getattr。但是假設定義的類中有很多種方法，在某種情況下我們需要輸入一個命令的名字，並執行這個方法，就用到getattr

class Operations:
def say_hi(self, name):
print('hello, ', name)
def say_bye(self, name):
print('Goodbye, ', name)
def default(self, arg):
print('Operations不存在這個方法')

operations = Operations()
getattr(operations, 'say_hi', operations.default)('David')

執行結果

hello,David

getattr(operations, 'say_hiiii', operations.default)('David')

執行結果

Operations不存在這個方法

裝飾器

裝飾器可以用來讓我們的程式碼更簡潔美觀，我們看一個例子。比如我們要舉行一個會議，只讓授權的人蔘加。

class User:
def __init__(self, name, is_authenticated=False):
self.name = name
self.is_authenticated = is_authenticated
def __str__(self):
return '<User {}>'.format(self.name)



user1 = User('david')
user2 = User('smith', True)
user3 = User('sam', True)
users = [user1, user2, user3]
for u in users:
if u.is_authenticated == True:
print(u,'已授權，可以參加會議')

執行結果

<User smith> 已授權，可以參加會議
<User sam> 已授權，可以參加會議

但是涉及到檢驗某人是否有許可權部分的程式碼不美觀簡潔，

def check(func):
def wrapper(user):
if not user.is_authenticated:
raise Exception('抱歉，{}先生您未註冊會議，無權進入會場'.format(user.name))
return func(user)
return wrapper

@check
def display_authenticated_user(user):
print(user.name, '有權進入會場')


user1 = User('david')
user2 = User('smith', True)
user3 = User('sam', True)
users = [user2, user3, user1]
for u in users:
display_authenticated_user(u)

執行結果

smith 有權進入會場
sam 有權進入會場



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ExceptionTraceback (most recent call last)

<ipython-input-106-c6d3c0348559> in <module>()
17 
18 for u in users:
---> 19display_authenticated_user(u)


<ipython-input-106-c6d3c0348559> in wrapper(user)
2def wrapper(user):
3if not user.is_authenticated:
----> 4raise Exception('抱歉，{}先生您未註冊會議，無權進入會場'.format(user.name))
5return func(user)
6return wrapper


Exception: 抱歉，david先生您未註冊會議，無權進入會場