你需要知道的、有用的 Python 功能和特点

在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。考虑到这一点，我编辑了一些的你应该了解的Pyghon功能特色。

带任意数量参数的函数

你可能已经知道了Python允许你定义可选参数。但还有一个方法，可以定义函数任意数量的参数。

首先，看下面是一个只定义可选参数的例子

01	deffunction(arg1="",arg2=""):

02	print"arg1:{0}".format(arg1)

03	print"arg2:{0}".format(arg2)

04

05	function("Hello","World")

06	#printsargs1:Hello

07	#printsargs2:World

08

09	function()

10	#printsargs1:

11	#printsargs2:

现在，让我们看看怎么定义一个可以接受任意参数的函数。我们利用元组来实现。

01	deffoo(*args):#justuse"*"tocollectallremaining argumentsintoatuple

02	numargs=len(args)

03	print"Numberofarguments:{0}".format(numargs)

04	fori,xinenumerate(args):

05	print"Argument{0}is:{1}".format(i,x)

06

07

foo()

08	#Numberofarguments:0

09

10	foo("hello")

11	#Numberofarguments:1

12	#Argument0is:hello

13

14	foo("hello","World","Again")

15	#Numberofarguments:3

16	#Argument0is:hello

17	#Argument1is:World

18	#Argument2is:Again

使用Glob()查找文件

大多Python函数有着长且具有描述性的名字。但是命名为glob()的函数你可能不知道它是干什么的除非你从别处已经熟悉它了。
它像是一个更强大版本的listdir()函数。它可以让你通过使用模式匹配来搜索文件。

1	importglob

2

3	#getallpyfiles

4	files=glob.glob('*.py')

5	printfiles

6

7

#Output

8	#['arg.py','g.py','shut.py','test.py']

你可以像下面这样查找多个文件类型：

01	importitertoolsasit,glob

02

03	defmultiple_file_types(*patterns):

04	returnit.chain.from_iterable(glob.glob(pattern)forpatterninpatterns)

05

06	forfilenameinmultiple_file_types("*.txt","*.py"):#addasmanyfiletypearguements

07	printfilename

08

09

#output

10	#=========#

11

#test.txt

12

#arg.py

13

#g.py

14

#shut.py

15

#test.py

如果你想得到每个文件的绝对路径，你可以在返回值上调用realpath()函数：

01	importitertoolsasit,glob,os

02

03	defmultiple_file_types(*patterns):

04	returnit.chain.from_iterable(glob.glob(pattern)forpatterninpatterns)

05

06	forfilenameinmultiple_file_types("*.txt","*.py"):#addasmanyfiletypearguements

07	realpath=os.path.realpath(filename)

08	printrealpath

09

10

#output

11	#=========#

12	#C:\xxx\pyfunc\test.txt

13	#C:\xxx\pyfunc\arg.py

14	#C:\xxx\pyfunc\g.py

15	#C:\xxx\pyfunc\shut.py

16	#C:\xxx\pyfunc\test.py

调试

下面的例子使用inspect模块。该模块用于调试目的时是非常有用的，它的功能远比这里描述的要多。

这篇文章不会覆盖这个模块的每个细节，但会展示给你一些用例。

01	importlogging,inspect

02

logging.basicConfig(level=logging.INFO,

03

04	format='%(asctime)s%(levelname)-8s%(filename)s:%(lineno)-4d:%(message)s',

05	datefmt='%m-%d%H:%M',

06

)

07	logging.debug('Adebugmessage')

08	logging.info('Someinformation')

09	logging.warning('Ashotacrossthebow')

10

11	deftest():

12	frame,filename,line_number,function_name,lines,index=\

13	inspect.getouterframes(inspect.currentframe())[1]

14	print(frame,filename,line_number,function_name,lines,index)

15

16

test()

17

18	#Shouldprintthefollowing(withcurrentdate/timeofcourse)

19	#10-1919:57INFOtest.py:9:Someinformation

20	#10-1919:57WARNINGtest.py:10:Ashotacrossthebow

21	#(,'C:/xxx/pyfunc/magic.py',16,'',['test()\n'],0)

生成唯一ID

在有些情况下你需要生成一个唯一的字符串。我看到很多人使用md5()函数来达到此目的，但它确实不是以此为目的。
其实有一个名为uuid()的Python函数是用于这个目的的。

1	importuuid

2	result=uuid.uuid1()

3	printresult

4

5	#output=>variousattempts

6	#9e177ec0-65b6-11e3-b2d0-e4d53dfcf61b

7	#be57b880-65b6-11e3-a04d-e4d53dfcf61b

8	#c3b2b90f-65b6-11e3-8c86-e4d53dfcf61b

你可能会注意到，即使字符串是唯一的，但它们后边的几个字符看起来很相似。这是因为生成的字符串与电脑的MAC地址是相联系的。

为了减少重复的情况，你可以使用这两个函数。

01	importhmac,hashlib

02

key='1'

03

data='a'

04	printhmac.new(key,data,hashlib.sha256).hexdigest()

05

06	m=hashlib.sha1()

07	m.update("Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog")

08	printm.hexdigest()

09

10	#c6e693d0b35805080632bc2469e1154a8d1072a86557778c27a01329630f8917

11	#2fd4e1c67a2d28fced849ee1bb76e7391b93eb12

序列化

你曾经需要将一个复杂的变量存储在数据库或文本文件中吧？你不需要想一个奇特的方法将数组或对象格转化为式化字符串，因为Python已经提供了此功能。

01	importpickle

02

03	variable=['hello',42,[1,'two'],'apple']

04

05	#serializecontent

06	file=open('serial.txt','w')

07	serialized_obj=pickle.dumps(variable)

08	file.write(serialized_obj)

09	file.close()

10

11	#unserializetoproduceoriginalcontent

12	target=open('serial.txt','r')

13	myObj=pickle.load(target)

14

15	printserialized_obj

16	printmyObj

17

18

#output

19

#(lp0

20

#S'hello'

21

#p1

22

#aI42

23

#a(lp2

24

#I1

25

#aS'two'

26

#p3

27	#aaS'apple'

28

#p4

29

#a.

30	#['hello',42,[1,'two'],'apple']

这是一个原生的Python序列化方法。然而近几年来JSON变得流行起来，Python添加了对它的支持。现在你可以使用JSON来编解码。

01	importjson

02

7fe0

03	variable=['hello',42,[1,'two'],'apple']

04	print"Original{0}-{1}".format(variable,type(variable))

05

06

#encoding

07	encode=json.dumps(variable)

08	print"Encoded{0}-{1}".format(encode,type(encode))

09

10	#deccoding

11	decoded=json.loads(encode)

12	print"Decoded{0}-{1}".format(decoded,type(decoded))

13

14

#output

15

16	#Original['hello',42,[1,'two'],'apple']-<type'list'=""style="word-wrap:break-word;">

17	#Encoded["hello",42,[1,"two"],"apple"]-<type'str'=""style="word-wrap:break-word;">

18	#Decoded[u'hello',42,[1,u'two'],u'apple']-<type'list'=""style="word-wrap:break-word;">

这样更紧凑，而且最重要的是这样与JavaScript和许多其他语言兼容。然而对于复杂的对象，其中的一些信息可能丢失。

压缩字符

当谈起压缩时我们通常想到文件，比如ZIP结构。在Python中可以压缩长字符，不涉及任何档案文件。

01	importzlib

02

03	string="""Loremipsumdolorsitamet,consectetur

04	adipiscingelit.Nuncutelitidmiultricies

05	adipiscing.Nullafacilisi.Praesentpulvinar,

06	sapienvelfeugiatvestibulum,nulladuipretiumorci,

07	nonultricieselitlacusquisante.Loremipsumdolor

08	sitamet,consecteturadipiscingelit.Aliquam

09	pretiumullamcorperurnaquisiaculis.Etiamacmassa

10	sedturpistemporluctus.Curabitursednibheuelit

11	molliscongue.Praesentipsumdiam,consecteturvitae

12	ornarea,aliquamanunc.Inidmagnapellentesque

13	tellusposuereadipiscing.Sednonmimetus,atlacinia

14	augue.Sedmagnanisi,ornareinmollisin,mollis

15	sednunc.Etiamatjustoinleoconguemollis.

16	Nullaminnequeegetmetushendreritscelerisque

17	eunonenim.Utmalesuadalacuseunullabibendum

18	ideuismodurnasodales."""

19

20	print"OriginalSize:{0}".format(len(string))

21

22	compressed=zlib.compress(string)

23	print"CompressedSize:{0}".format(len(compressed))

24

25	decompressed=zlib.decompress(compressed)

26	print"DecompressedSize:{0}".format(len(decompressed))

27

28

#output

29

30	#OriginalSize:1022

31	#CompressedSize:423

32	#DecompressedSize:1022

注册Shutdown函数

有可模块叫atexit，它可以让你在脚本运行完后立马执行一些代码。

假如你想在脚本执行结束时测量一些基准数据，比如运行了多长时间：

01	importatexit

02	importtime

03	importmath

04

05	defmicrotime(get_as_float=False):

06	ifget_as_float:

07	returntime.time()

08

else:

09	return'%f%d'%math.modf(time.time())

10	start_time=microtime(False)

11	atexit.register(start_time)

12

13	defshutdown():

14	globalstart_time

15	print"Executiontook:{0}seconds".format(start_time)

16

17	atexit.register(shutdown)

18

19	#Executiontook:0.2970001387135607seconds

20	#Errorinatexit._run_exitfuncs:

21	#Traceback(mostrecentcalllast):

22	#File"C:\Python27\lib\atexit.py",line24,in_run_exitfuncs

23	#func(*targs,**kargs)

24	#TypeError:'str'objectisnotcallable

25	#Errorinsys.exitfunc:

26	#Traceback(mostrecentcalllast):

27	#File"C:\Python27\lib\atexit.py",line24,in_run_exitfuncs

28	#func(*targs,**kargs)

29	#TypeError:'str'objectisnotcallable

打眼看来很简单。只需要将代码添加到脚本的最底层，它将在脚本结束前运行。但如果脚本中有一个致命错误或者脚本被用户终止，它可能就不运行了。

当你使用atexit.register()时，你的代码都将执行，不论脚本因为什么原因停止运行