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Python3(十二) Pythonic与Python杂记

发表于:2020-02-13 19:40:09 点击: 栏目:

Python

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一.用字典映射代替switch case语句

if/else可以代替switch但是非常不合适。

用字典代替switch:

day = 5

switcher = {

    0:'Sunday',

    1:'Monday',

    2:'Tuesday'

}
day_name = switcher.get(day,'Unknow')

print(day_name)

 

利用get()完整模拟。

在字典中模拟带函数的switch:

 

day = 6


def get_sunday():

    return 'Sunday'

 

def get_monday():

    return 'Monday'

 

def get_tuesday():

    return 'Tuesday'
 

def get_default():

    return 'Unknow'
 

switcher = {

    0:get_sunday,

    1:get_monday,

    2:get_tuesday

}

day_name = switcher.get(day,get_default)()

print(day_name)

二.列表推导式

 

根据已经存在的列表创建新的列表:

a = [1,2,3,4,5,6,7,8]

 

b = [i * i for i in a]

print(b)

#[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

或者i**2也事代表i的平方。

 

条件筛选:用列表推导式

a = [1,2,3,4,5,6,7,8]

 

b = [i**2 for i in a if i >= 5]

print(b)

 

#[25, 36, 49, 64]

map要结合filter才能实现。

a是集合、字典、元组也可以被推导:

a = {1,2,3,4,5,6,7,8}

 

b = {i**2 for i in a if i >= 5}

print(b)

 

三. 字典如何编写列表推导式

 

tudents = {

    'tai':18,

    'park':32,

    'a':12

}

b = [key for key,value in students.items()]

print(b)

 

students = {

    'tai':18,

    'park':32,

    'a':12

}

b = {value:key for key,value in students.items()}

print(b)

students = {

    'tai':18,

    'park':32,

    'a':12

}

b = (key for key,value in students.items())

for x in b:

print(x)

四. iterator与generator

迭代器:

可迭代对象和迭代器

可迭代对象(iterable):可被for in循环遍历的对象

迭代器(iterator):是一个对象,可被for in循环遍历。一定是个可迭代对象。

普通对象变成迭代器需要实现__iter__()和__next__():

class BookCollection:

    def __init__(self):

        self.data = ['《往事》','《只能》','《回味》']

        self.cur = 0


    def __iter__(self):

        return self


    def __next__(self):

        if self.cur >= len(self.data):

            raise StopIteration()

        r = self.data[self.cur]

        self.cur += 1

        return r


books = BookCollection()

for book in books:

print(book)

除了for in 遍历,还可以调用next方法:

books = BookCollection()

print(next(books))

print(next(books))

print(next(books))

 

迭代器具有一次性,只能遍历一次。若想再次遍历需要实例化一个新的对象。或者:

import copy

books = BookCollection()

books_copy = copy.copy(books)    #浅拷贝

若想实现深拷贝的话:

books = BookCollection()

books_copy = copy.deepcopy(books)    #生成器

 

生成器:

打印从0-10000的数字:

n = [i for i in range(0,10001)]

for i in n :

    print(i)

可以实现但是太消耗内存。n是一个列表,列表存储需要消耗内存的。

更好的方法:生成器

迭代器是针对一个对象的,生成器是针对一个函数的。

函数实现法:

def gen(max):

    n = 0

    while n <= max:

        print(n)

        n += 1

gen(100000)

 

每次打印的都是实时计算出来的结果,不是都存储起来再打印。

不应该在函数内部实现如print这样的操作。

生成器:

def gen(max):

    n = 0

    while n <= max:

        n += 1

        yield n

 

g = gen(100000)

next(g)

next(g)

for i in g:

    print(i)

yield会接着返回的地方继续执行。

n = (i for i in range(0,10001))

此时n也为生成器。

 

五. None

None 空,不等于空字符串、空列表、0、False

不仅在类型上不同,而且在值的比较上也不相同。

class NoneType

判空操作:

def fun():

    return None

 

a = fun()

if not a:

    print('s')

else:

    print('f')

 

if a is None:

    print('s')

else:

    print('f')

#s

#s

如果 a = []则会进入到不同的分支中去。

 

推荐if a/if not a来判空。

 

None 不存在,False 假 

 

14-7 对象存在并不一定是True

 

None永远对应False

自定义的对象:

class Test():

    def __len__(self):

        return 0

 

test = Test()

if test:

    print('s')

else:

    print('f')

#f    #进的是False分支

test存在也有可能是False,需要考虑__len__与__bool__方法。

 

14-8 __len__与__bool__内置方法

如果没有定义__len__与__bool__方法则默认为True。

__len__返回0则为False,__len__代表长度,只能用int返回。

例外:__len__可返回True和False

调用len()时,则会调用__len__,如果没有__len__,求长度的时候会报错。

 

一旦加入了__bool__则由__bool__来控制对象的取值。

__bool__只能返回布尔型。

六.装饰器的副作用

 

import time

def decorator(func):

    def wrapper():

        print(time.time())

        func()

    return wrapper

#@decorator

def f1():

    print(f1.__name__)


f1()

#f1            #不加装饰器的函数名字
import time

def decorator(func):

    def wrapper():

        print(time.time())

        func()

    return wrapper

@decorator

def f1():

    print(f1.__name__)

f1()

#1532492964.0116718

#wrapper    #加装饰器的函数名字

wrapper来字闭包函数。

 

python->help(len)->打印出内置说明

我们可以通过注释书写help()的内容

加了装饰器之后就无法找到函数的help()了

 

保证名字不改变:

import time

from functools import wraps

 

def decorator(func):

    @wraps(func)

    def wrapper():

        print(time.time())

        func()

    return wrapper

 

@decorator

def f1():

    print(f1.__name__)

 

f1()

#1532493245.2623913

#f1

wraps传入了原有函数,所以得知了原函数的信息,然后复制到闭包函数上,则信息得以保存。

 

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