Python 中的5种隐藏技巧
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：
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
如果你经常做异常处理，你就会知道这个技巧相当方便。
-
字符串
+关注
关注
1文章
578浏览量
20506 -
python
+关注
关注
56文章
4792浏览量
84624 -
数组
+关注
关注
1文章
417浏览量
25939 -
Lambda
+关注
关注
0文章
28浏览量
9870
发布评论请先 登录
相关推荐
工商网监
评论