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Python有哪些隐藏技巧

1....对象没错,你没看错,就是"..."在Python中...代表着一个名为Ellipsis的对象。根据官方说明,它是一个特殊值,通常可以作为空函数的占位符,或是用于Numpy中的切片操作。如:defmy_awesome_function():...等同于:defmy_awesome_function():Ellipsis当然,你也可以使用pass或者字符串作为占位符:defmy_awesome_function():passdefmy_awesome_function():"Anempty,buta

本文目录

    1. ... 对象

    没错,你没看错,就是 "..."

    在Python中 ... 代表着一个名为 Ellipsis 的对象。根据官方说明,它是一个特殊值,通常可以作为空函数的占位符,或是用于Numpy中的切片操作。

    如:

    def my_awesome_function():
    ...

    等同于:

    def my_awesome_function():
    Ellipsis

    当然,你也可以使用pass或者字符串作为占位符:

    def my_awesome_function():
    pass
    def my_awesome_function():
    "An empty, but also awesome function"

    他们最终的效果都是相同的。

    接下来讲讲...对象是如何在Numpy中体现出作用的,创建一个 3x3x3 的矩阵数组,然后获取所有最内层矩阵的第二列:

    >>> import numpy as np
    >>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)
    >>> array
    array([[[ 0, 1, 2],
    [ 3, 4, 5],
    [ 6, 7, 8]],
     [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],
     [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]])

    为了获取最层矩阵的第二列,传统方法可能是这样的:

    >>> array[:, :, 1]
    array([[ 1, 4, 7],
     [10, 13, 16],
     [19, 22, 25]])

    如果你会用...对象,则是这样的:

    >>> array[..., 1]
    array([[ 1, 4, 7],
     [10, 13, 16],
     [19, 22, 25]])

    不过请注意, ... 对象仅可用于Numpy,不适用于Python内置数组。

    2.解压迭代对象

    解压迭代对象是一个非常方便的特性:

    >>> a, *b, c = range(1, 11)
    >>> a
    1
    >>> c
    10
    >>> b
    [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    或者是:

    >>> a, b, c = range(3)
    >>> a
    0
    >>> b
    1
    >>> c
    2

    同理,与其写这样的代码:

    >>> lst = [1]
    >>> a = lst[0]
    >>> a
    1
    >>> (a, ) = lst
    >>> a
    1

    你不如跟解压迭代对象一样,进行更优雅的赋值操作:

    >>> lst = [1]
    >>> [a] = lst
    >>> a
    1

    虽然这看起来有点蠢,但就我个人来看,比前一种写法更优雅一些。

    3.展开的艺术

    数组展开有各种千奇百怪的姿势,比如说:

    >>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    >>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist]
    >>> flattened
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    如果你对reduce和lambda有一定了解,建议使用更优雅的方式:

    >>> from functools import reduce
    >>> reduce(lambda x,y: x+y, l)
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    reduce和lambda组合起来,就能针对 l 数组内的每个子数组做拼接操作。

    当然,还有更神奇的方式:

    >>> sum(l, [])
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> # 其实相当于 [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9]

    没错,这样对二维数组做sum操作,就能使二维数组内的每个元素做“加”法拼接起来。

    同样的道理,如果你对三位数组做sum操作,就能使其变为二维数组,此时再对二维数组做sum操作,就能展开为一维数组。

    虽然这个技巧很出色,但我并不推荐使用,因为可读性太差了。

    4.下划线 _ 变量

    每当你在Python解释器,IPython或Django Console中运行表达式时,Python都会将输出的值绑定到 _ 变量中:

    >>> nums = [1, 3, 7]
    >>> sum(nums)
    11
    >>> _
    11
    >>>

    由于它是一个变量,你可以随时覆盖它,或像普通变量一样操作它:

    >>> 9 + _
    20
    >>> a = _
    >>> a
    20

    5.多种用途的else

    很多人都不知道,else 可以被用于许多地方,除了典型的 if else, 我们还可以在循环和异常处理里用到它。

    循环

    如果需要判断循环里是否处理了某个逻辑,通常情况下会这么做:

    found = False
    a = 0
    while a < 10:
    if a == 12:
    found = True
    a += 1
    if not found:
    print("a was never found")

    如果引入else,我们可以少用一个变量:

    a = 0
    while a < 10:
    if a == 12:
    break
    a += 1
    else:
    print("a was never found")
    异常处理

    我们可以在 try ... except ... 中使用 else 编写未捕获到异常时的逻辑:

    In [13]: try:
    ...: {}['lala']
    ...: except KeyError:
    ...: print("Key is missing")
    ...: else:
    ...: print("Else here")
    ...:
    Key is missing

    这样,如果程序没有异常,则会走else分支:

    In [14]: try:
    ...: {'lala': 'bla'}['lala']
    ...: except KeyError:
    ...: print("Key is missing")
    ...: else:
    ...: print("Else here")
    ...:
    Else here
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