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显示有限的接口到外部

当发布python第三方package时，并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import，在__init__.py中添加__all__属性，该list中填写可以import的类或者函数名， 可以起到限制的import的作用， 防止外部import其他函数或者类。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from base import apibase from client import client from decorator import interface, export, stream from server import server from storage import storage from util import (logformatter, disable_logging_to_stderr,                        enable_logging_to_kids, info) __all__ = ['apibase', 'client', 'logformatter', 'server',            'storage', 'disable_logging_to_stderr', 'enable_logging_to_kids',            'export', 'info', 'interface', 'stream']

with的魔力

with语句需要支持上下文管理协议的对象， 上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。 with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。

其中上下文表达式是跟在with之后的表达式， 该表达式返回一个上下文管理对象。

# 常见with使用场景 with open("test.txt", "r") as my_file:  # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,     for line in my_file:         print line

详细原理可以查看这篇文章， 浅谈 python 的 with 语句。

知道具体原理，我们可以自定义支持上下文管理协议的类，类中实现__enter__和__exit__方法。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class mywith(object):     def __init__(self):         print "__init__ method"     def __enter__(self):         print "__enter__ method"         return self  # 返回对象给as后的变量     def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):         print "__exit__ method"         if exc_traceback is none:             print "exited without exception"             return true         else:             print "exited with exception"             return false def test_with():     with mywith() as my_with:         print "running my_with"     print "------分割线-----"     with mywith() as my_with:         print "running before exception"         raise exception         print "running after exception" if __name__ == '__main__':     test_with()

执行结果如下：

__init__ method __enter__ method running my_with __exit__ method exited without exception ------分割线----- __init__ method __enter__ method running before exception __exit__ method exited with exception traceback (most recent call last):   file "bin/python", line 34, in      exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))   file "test_with.py", line 33, in      test_with()   file "test_with.py", line 28, in test_with     raise exception exception

证明了会先执行__enter__方法, 然后调用with内的逻辑, 最后执行__exit__做退出处理, 并且, 即使出现异常也能正常退出

filter的用法

相对filter而言， map和reduce使用的会更频繁一些， filter正如其名字， 按照某种规则过滤掉一些元素。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 所有奇数都会返回true, 偶数会返回false被过滤掉 print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst) #输出结果 [1, 3, 5]

一行作判断

当条件满足时， 返回的为等号后面的变量， 否则返回else后语句。

lst = [1, 2, 3] new_lst = lst[0] if lst is not none else none print new_lst # 打印结果 1

装饰器之单例

使用装饰器实现简单的单例模式

# 单例装饰器 def singleton(cls):     instances = dict()  # 初始为空     def _singleton(*args, **kwargs):         if cls not in instances:  #如果不存在, 则创建并放入字典             instances[cls] = cls(*args, **kwargs)         return instances[cls]     return _singleton @singleton class test(object):     pass if __name__ == '__main__':     t1 = test()     t2 = test()     # 两者具有相同的地址     print t1, t2

staticmethod装饰器

类中两种常用的装饰， 首先区分一下他们：

• 普通成员函数, 其中第一个隐式参数为对象
• classmethod装饰器, 类方法(给人感觉非常类似于oc中的类方法), 其中第一个隐式参数为类
• staticmethod装饰器, 没有任何隐式参数. python中的静态方法类似与c 中的静态方法

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class a(object):     # 普通成员函数     def foo(self, x):         print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)     @classmethod   # 使用classmethod进行装饰     def class_foo(cls, x):         print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)     @staticmethod  # 使用staticmethod进行装饰     def static_foo(x):         print "executing static_foo(%s)" % x def test_three_method():     obj = a()     # 直接调用噗通的成员方法     obj.foo("para")  # 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self     obj.class_foo("para")  # 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls     a.class_foo("para")  #更直接的类方法调用     obj.static_foo("para")  # 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用     a.static_foo("para") if __name__ == '__main__':     test_three_method()  # 函数输出 executing foo(<__main__.a object at 0x100ba4e10>, para) executing class_foo(, para) executing class_foo(, para) executing static_foo(para) executing static_foo(para)

property装饰器

• 定义私有类属性

将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)。

#python内建函数 property(fget=none, fset=none, fdel=none, doc=none)

fget是获取属性的值的函数，fset是设置属性值的函数，fdel是删除属性的函数，doc是一个字符串(像注释一样)。从实现来看，这些参数都是可选的。

property有三个方法getter()， setter()和delete() 来指定fget， fset和fdel。 这表示以下这行：

class student(object):     @property  #相当于property.getter(score) 或者property(score)     def score(self):         return self._score     @score.setter #相当于score = property.setter(score)     def score(self, value):         if not isinstance(value, int):             raise valueerror('score must be an integer!')         if value < 0 or value > 100:             raise valueerror('score must between 0 ~ 100!')         self._score = value

iter魔法

• 通过yield和__iter__的结合，我们可以把一个对象变成可迭代的
• 通过__str__的重写， 可以直接通过想要的形式打印对象

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class testiter(object):     def __init__(self):         self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]     def read(self):         for ele in xrange(len(self.lst)):             yield ele     def __iter__(self):         return self.read()     def __str__(self):         return ','.join(map(str, self.lst))      __repr__ = __str__ def test_iter():     obj = testiter()     for num in obj:         print num     print obj if __name__ == '__main__':     test_iter()

神奇partial

partial使用上很像c 中仿函数(函数对象)。

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式：

def partial(func, *part_args):     def wrapper(*extra_args):         args = list(part_args)         args.extend(extra_args)         return func(*args)     return wrapper

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数，返回一个可调用的变量， 直到真正的调用执行：

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from functools import partial def sum(a, b):     return a   b def test_partial():     fun = partial(sum, 2)   # 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量     print fun(3)  # 实现执行的即是sum(2, 3) if __name__ == '__main__':     test_partial()  # 执行结果 5

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差)， 会解释字符串为对应的代码并执行， 并且将执行结果返回。

看一下下面这个例子：

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def test_first():     return 3 def test_second(num):     return num action = {  # 可以看做是一个sandbox         "para": 5,         "test_first" : test_first,         "test_second": test_second         } def test_eavl():       condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"     res = eval(condition, action)  # 解释condition并根据action对应的动作执行     print res if __name__ == '_

exec

• exec在python中会忽略返回值， 总是返回none， eval会返回执行代码或语句的返回值
• exec和eval在执行代码时， 除了返回值其他行为都相同
• 在传入字符串时， 会使用compile(source, ‘’, mode)编译字节码。 mode的取值为exec和eval

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def test_first():     print "hello" def test_second():     test_first()     print "second" def test_third():     print "third" action = {         "test_second": test_second,         "test_third": test_third         } def test_exec():     exec "test_second" in action if __name__ == '__main__':     test_exec()  # 无法看到执行结果

getattr

getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性，属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一，结果就是该属性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在，如果有默认值则返回默认值，否则触发 attributeerror 。

# 使用范例 class testgetattr(object):     test = "test attribute"     def say(self):         print "test method" def test_getattr():     my_test = testgetattr()     try:         print getattr(my_test, "test")     except attributeerror:         print "attribute error!"     try:         getattr(my_test, "say")()     except attributeerror: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下         print "method error!" if __name__ == '__main__':     test_getattr()  # 输出结果 test attribute test method

命令行处理

def process_command_line(argv):     """     return a 2-tuple: (settings object, args list).     `argv` is a list of arguments, or `none` for ``sys.argv[1:]``.     """     if argv is none:         argv = sys.argv[1:]     # initialize the parser object:     parser = optparse.optionparser(         formatter=optparse.titledhelpformatter(width=78),         add_help_option=none)     # define options here:     parser.add_option(      # customized description; put --help last         '-h', '--help', action='help',         help='show this help message and exit.')     settings, args = parser.parse_args(argv)     # check number of arguments, verify values, etc.:     if args:         parser.error('program takes no command-line arguments; '                      '"%s" ignored.' % (args,))     # further process settings & args if necessary     return settings, args def main(argv=none):     settings, args = process_command_line(argv)     # application code here, like:     # run(settings, args)     return 0        # success if __name__ == '__main__':     status = main()     sys.exit(status)

读写csv文件

# 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似 import csv with open('data.csv', 'rb') as f:     reader = csv.reader(f)     for row in reader:         print row # 向csv文件写入 import csv with open( 'data.csv', 'wb') as f:     writer = csv.writer(f)     writer.writerow(['name', 'address', 'age'])  # 单行写入     data = [             ( 'xiaoming ','china','10'),             ( 'lily', 'usa', '12')]     writer.writerows(data)  # 多行写入

各种时间形式转换

只发一张网上的图, 然后查文档就好了, 这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用, 很多人又不知道的功能：

>>> name = "andrew" >>> "my name is {name}".format(name=name) 'my name is andrew'

参考链接

• what is the difference between @staticmethod and @classmethod in python?
• python @property versus getters and setters
• how does the @property decorator work?
• how does the functools partial work in python?
• what’s the difference between eval, exec, and compile in python?
• be careful with exec and eval in python
• python (and python c api): new versus init
• python ‘self’ keyword self不是关键字, 是一个约定的变量名
• python进阶必读汇总
• 使python类可以判断真值
• best python resources
• python安全编码指南