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Python有哪些基础使用技巧

这篇文章主要讲解了“Python有哪些基础使用技巧”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python有哪些基础使用技巧”吧！

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1、

  • >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]  

  • >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]  

  • >>> another_list 

  • [2, 3, 4, 5, 6] 

    • 自从python 3.1 (甚至是Python 2.7)起，我们可以用同样的语法来创建集合和字典表：

    >>> # Set Comprehensions >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]  >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }  >>> even_set set([8, 2, 4])  >>> # Dict Comprehensions  >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }  >>> d {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

    在上边的例子里，我们以some_list为基础，创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。

    这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合：

    >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}  >>> my_set set([1, 2, 3, 4])

    而不需要使用内置函数set()。

    2. 计数时使用Counter计数对象

    这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

    Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

    >>> from collections import Counter >>> c = Counter('hello world')  >>> c Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})  >>> c.most_common(2) [('l', 3), ('o', 2)]

    3. 漂亮的打印出JSON

    JSON是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web  service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。

    为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：

    >>> import json  >>> print(json.dumps(data))  # No indention {"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}  >>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention  {   "status": "OK",   "count": 2,   "results": [      {       "age": 27,       "name": "Oz",        "lactose_intolerant": true     },     {       "age": 29,        "name": "Joe",       "lactose_intolerant": false     }   ]  }

    同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

    4. 创建一次性的、快速的小型web服务

    有时候，我们需要在两台机器或服务之间做一些简便的、很基础的RPC之类的交互。我们希望用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另一台机器上。仅内部使用。

    我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库)，来做这种事情。

    下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块建立一个快速的小的文件读取服务器的例子：

    from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer  def file_reader(file_name):      with open(file_name, 'r') as f:         return f.read()  server = SimpleXMLRPCServer(('localhost', 8000)) server.register_introspection_functions()  server.register_function(file_reader)  server.serve_forever()

    客户端：

    import xmlrpclib proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000/')  proxy.file_reader('/tmp/secret.txt')

    我们这样就得到了一个远程文件读取工具，没有外部的依赖，只有几句代码(当然，没有任何安全措施，所以只可以在家里这样做)。

    5. Python神奇的开源社区

    这里我提到的几个东西都是Python标准库里的，如果你安装了Python，你就已经可以这样使用了。而对于很多其它类型的任务，这里有大量的社区维护的第三方库可供你使用。

    下面这个清单是我认为的好用且健壮的开源库的必备条件：

    好的开源库必须…

    • 包含一个很清楚的许可声明，能适用于你的使用场景。

    • 开发和维护工作很活跃(或，你能参与开发维护它。)

    • 能够简单的使用pip安装或反复部署。

    • 有测试套件，具有足够的测试覆盖率。

感谢各位的阅读，以上就是“Python有哪些基础使用技巧”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python有哪些基础使用技巧这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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