Python有哪些开发技巧

这篇文章主要讲解了“Python有哪些开发技巧”，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有哪些开发技巧”吧！

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 1. 如何在运行状态查看源代码?

查看函数的源代码，我们通常会使用 IDE 来完成。

比如在 PyCharm 中，你可以 Ctrl + 鼠标点击 进入函数的源代码。

那如果没有 IDE 呢?

当我们想使用一个函数时，如何知道这个函数需要接收哪些参数呢?

当我们在使用函数时出现问题的时候，如何通过阅读源代码来排查问题所在呢?

这时候，我们可以使用 inspect 来代替 IDE 帮助你完成这些事

# demo.py import inspect   def add(x, y):     return x + y  print("===================") print(inspect.getsource(add))

运行结果如下

$ python demo.py =================== def add(x, y):     return x + y

2. 如何关闭异常自动关联上下文?

当你在处理异常时，由于处理不当或者其他问题，再次抛出另一个异常时，往外抛出的异常也会携带原始的异常信息。

就像这样子。

try:     print(1 / 0) except Exception as exc:     raise RuntimeError("Something bad happened")

从输出可以看到两个异常信息

Traceback (most recent call last):   File "demo.py", line 2, in      print(1 / 0) ZeroDivisionError: division by zero  During handling of the above exception, another exception occurred:  Traceback (most recent call last):   File "demo.py", line 4, in      raise RuntimeError("Something bad happened") RuntimeError: Something bad happened

如果在异常处理程序或 finally 块中引发异常，默认情况下，异常机制会隐式工作会将先前的异常附加为新异常的 __context__属性。这就是  Python 默认开启的自动关联异常上下文。

如果你想自己控制这个上下文，可以加个 from 关键字(from  语法会有个限制，就是第二个表达式必须是另一个异常类或实例。)，来表明你的新异常是直接由哪个异常引起的。

try:     print(1 / 0) except Exception as exc:     raise RuntimeError("Something bad happened") from exc

输出如下

Traceback (most recent call last):   File "demo.py", line 2, in      print(1 / 0) ZeroDivisionError: division by zero  The above exception was the direct cause of the following exception:  Traceback (most recent call last):   File "demo.py", line 4, in      raise RuntimeError("Something bad happened") from exc RuntimeError: Something bad happened

当然，你也可以通过with_traceback()方法为异常设置上下文__context__属性，这也能在traceback更好的显示异常信息。

try:     print(1 / 0) except Exception as exc:     raise RuntimeError("bad thing").with_traceback(exc)

最后，如果我想彻底关闭这个自动关联异常上下文的机制?有什么办法呢?

可以使用 raise...from None，从下面的例子上看，已经没有了原始异常

$ cat demo.py try:     print(1 / 0) except Exception as exc:     raise RuntimeError("Something bad happened") from None $ $ python demo.py Traceback (most recent call last):   File "demo.py", line 4, in      raise RuntimeError("Something bad happened") from None RuntimeError: Something bad happened (PythonCodingTime)

03. 最快查看包搜索路径的方式

当你使用 import 导入一个包或模块时，Python 会去一些目录下查找，而这些目录是有优先级顺序的，正常人会使用  sys.path 查看。

>>> import sys >>> from pprint import pprint    >>> pprint(sys.path) ['',  '/usr/local/Python3.7/lib/python37.zip',  '/usr/local/Python3.7/lib/python3.7',  '/usr/local/Python3.7/lib/python3.7/lib-dynload',  '/home/wangbm/.local/lib/python3.7/site-packages',  '/usr/local/Python3.7/lib/python3.7/site-packages'] >>>

那有没有更快的方式呢?

我这有一种连 console 模式都不用进入的方法呢?

你可能会想到这种，但这本质上与上面并无区别

[wangbm@localhost ~]$ python -c "print('\n'.join(__import__('sys').path))"  /usr/lib/python2.7/site-packages/pip-18.1-py2.7.egg /usr/lib/python2.7/site-packages/redis-3.0.1-py2.7.egg /usr/lib64/python27.zip /usr/lib64/python2.7 /usr/lib64/python2.7/plat-linux2 /usr/lib64/python2.7/lib-tk /usr/lib64/python2.7/lib-old /usr/lib64/python2.7/lib-dynload /home/wangbm/.local/lib/python2.7/site-packages /usr/lib64/python2.7/site-packages /usr/lib64/python2.7/site-packages/gtk-2.0 /usr/lib/python2.7/site-packages

这里我要介绍的是比上面两种都方便的多的方法，一行命令即可解决

[wangbm@localhost ~]$ python3 -m site sys.path = [     '/home/wangbm',     '/usr/local/Python3.7/lib/python37.zip',     '/usr/local/Python3.7/lib/python3.7',     '/usr/local/Python3.7/lib/python3.7/lib-dynload',     '/home/wangbm/.local/lib/python3.7/site-packages',     '/usr/local/Python3.7/lib/python3.7/site-packages', ] USER_BASE: '/home/wangbm/.local' (exists) USER_SITE: '/home/wangbm/.local/lib/python3.7/site-packages' (exists) ENABLE_USER_SITE: True

从输出你可以发现，这个列的路径会比 sys.path 更全，它包含了用户环境的目录。

4. 将嵌套 for 循环写成单行

我们经常会如下这种嵌套的 for 循环代码

list1 = range(1,3) list2 = range(4,6) list3 = range(7,9) for item1 in list1:     for item2 in list2:        for item3 in list3:            print(item1+item2+item3)

这里仅仅是三个 for 循环，在实际编码中，有可能会有更层。

这样的代码，可读性非常的差，很多人不想这么写，可又没有更好的写法。

这里介绍一种我常用的写法，使用 itertools 这个库来实现更优雅易读的代码。

from itertools import product list1 = range(1,3) list2 = range(4,6) list3 = range(7,9) for item1,item2,item3 in product(list1, list2, list3):     print(item1+item2+item3)

输出如下

$ python demo.py 12 13 13 14 13 14 14 15

5. 如何使用 print 输出日志

初学者喜欢使用 print 来调试代码，并记录程序运行过程。

但是 print 只会将内容输出到终端上，不能持久化到日志文件中，并不利于问题的排查。

如果你热衷于使用 print 来调试代码(虽然这并不是最佳做法)，记录程序运行过程，那么下面介绍的这个 print 用法，可能会对你有用。

Python 3 中的 print 作为一个函数，由于可以接收更多的参数，所以功能变为更加强大，指定一些参数可以将 print  的内容输出到日志文件中

代码如下：

>>> with open('test.log', mode='w') as f: ...     print('hello, python', file=f, flush=True) >>> exit()  $ cat test.log hello, python

6. 如何快速计算函数运行时间

计算一个函数的运行时间，你可能会这样子做

import time  start = time.time()  # run the function  end = time.time() print(end-start)

你看看你为了计算函数运行时间，写了几行代码了。

有没有一种方法可以更方便的计算这个运行时间呢?

有。

有一个内置模块叫 timeit

使用它，只用一行代码即可

import time import timeit  def run_sleep(second):     print(second)     time.sleep(second)  # 只用这一行 print(timeit.timeit(lambda :run_sleep(2), number=5))

运行结果如下

2 2 2 2 2 10.020059824

7. 利用自带的缓存机制提高效率

缓存是一种将定量数据加以保存，以备迎合后续获取需求的处理方式，旨在加快数据获取的速度。

数据的生成过程可能需要经过计算，规整，远程获取等操作，如果是同一份数据需要多次使用，每次都重新生成会大大浪费时间。所以，如果将计算或者远程请求等操作获得的数据缓存下来，会加快后续的数据获取需求。

为了实现这个需求，Python 3.2 + 中给我们提供了一个机制，可以很方便的实现，而不需要你去写这样的逻辑代码。

这个机制实现于 functool 模块中的 lru_cache 装饰器。

@functools.lru_cache(maxsize=None, typed=False)

参数解读：

• maxsize：最多可以缓存多少个此函数的调用结果，如果为None，则无限制，设置为 2 的幂时，性能最佳

• typed：若为 True，则不同参数类型的调用将分别缓存。

举个例子

from functools import lru_cache  @lru_cache(None) def add(x, y):     print("calculating: %s + %s" % (x, y))     return x + y  print(add(1, 2)) print(add(1, 2)) print(add(2, 3))

输出如下，可以看到第二次调用并没有真正的执行函数体，而是直接返回缓存里的结果

calculating: 1 + 2 3 3 calculating: 2 + 3 5

下面这个是经典的斐波那契数列，当你指定的 n 较大时，会存在大量的重复计算

def fib(n):     if n < 2:         return n     return fib(n - 2) + fib(n - 1)

第六点介绍的 timeit，现在可以用它来测试一下到底可以提高多少的效率。

不使用 lru_cache 的情况下，运行时间 31 秒

import timeit  def fib(n):     if n < 2:         return n     return fib(n - 2) + fib(n - 1)    print(timeit.timeit(lambda :fib(40), number=1)) # output: 31.2725698948

由于使用了 lru_cache 后，运行速度实在太快了，所以我将 n 值由 30 调到 500，可即使是这样，运行时间也才 0.0004  秒。提高速度非常显著。

import timeit from functools import lru_cache  @lru_cache(None) def fib(n):     if n < 2:         return n     return fib(n - 2) + fib(n - 1)  print(timeit.timeit(lambda :fib(500), number=1)) # output: 0.0004921059880871326

8. 在程序退出前执行代码的技巧

使用 atexit 这个内置模块，可以很方便的注册退出函数。

不管你在哪个地方导致程序崩溃，都会执行那些你注册过的函数。

示例如下

如果clean()函数有参数，那么你可以不用装饰器，而是直接调用atexit.register(clean_1, 参数1, 参数2,  参数3='xxx')。

可能你有其他方法可以处理这种需求，但肯定比上不使用 atexit 来得优雅，来得方便，并且它很容易扩展。

但是使用 atexit 仍然有一些局限性，比如：

• 如果程序是被你没有处理过的系统信号杀死的，那么注册的函数无法正常执行。

• 如果发生了严重的 Python 内部错误，你注册的函数无法正常执行。

• 如果你手动调用了os._exit()，你注册的函数无法正常执行。

9. 实现类似 defer 的延迟调用

在 Golang 中有一种延迟调用的机制，关键字是 defer，例如下面的示例

import "fmt"  func myfunc() {     fmt.Println("B") }  func main() {     defer myfunc()     fmt.Println("A") }

输出如下，myfunc 的调用会在函数返回前一步完成，即使你将 myfunc 的调用写在函数的第一行，这就是延迟调用。

A B

那么在 Python 中否有这种机制呢?

当然也有，只不过并没有 Golang 这种简便。

在 Python 可以使用 上下文管理器 达到这种效果

import contextlib  def callback():     print('B')  with contextlib.ExitStack() as stack:     stack.callback(callback)     print('A')

输出如下

A B

10. 如何流式读取数G超大文件

使用 with...open... 可以从一个文件中读取数据，这是所有 Python 开发者都非常熟悉的操作。

但是如果你使用不当，也会带来很大的麻烦。

比如当你使用了 read 函数，其实 Python 会将文件的内容一次性的全部载入内存中，如果文件有 10  个G甚至更多，那么你的电脑就要消耗的内存非常巨大。

# 一次性读取 with open("big_file.txt", "r") as fp:     content = fp.read()

对于这个问题，你也许会想到使用 readline 去做一个生成器来逐行返回。

def read_from_file(filename):     with open(filename, "r") as fp:         yield fp.readline()

可如果这个文件内容就一行呢，一行就 10个G，其实你还是会一次性读取全部内容。

最优雅的解决方法是，在使用 read 方法时，指定每次只读取固定大小的内容，比如下面的代码中，每次只读取 8kb 返回。

def read_from_file(filename, block_size = 1024 * 8):     with open(filename, "r") as fp:         while True:             chunk = fp.read(block_size)             if not chunk:                 break              yield chunk

上面的代码，功能上已经没有问题了，但是代码看起来代码还是有些臃肿。

借助偏函数 和 iter 函数可以优化一下代码

from functools import partial  def read_from_file(filename, block_size = 1024 * 8):     with open(filename, "r") as fp:         for chunk in iter(partial(fp.read, block_size), ""):             yield chunk

感谢各位的阅读，以上就是“Python有哪些开发技巧”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python有哪些开发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！