5 个Python高级特性让你在不知不觉中成为Python高手

Posted 2023-03-29 局外人一枚

你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。

从闭包（closure）到上下文管理器（context managers），本文给出一个Python高级特性的列表。你或许会发现，“我一直在使用它！”。

即使这些东西对你来说是新的，这份出色的列表也可以将你的技术提升到一个新的水平。

作用域

高级 Python 编程的一个关键方面是深入熟悉作用域的概念。

作用域定义了 Python 解释器在程序中查找名称（它可以指代任何东西，变量、函数或类）定义的顺序。Python 作用域遵循 LEGB 规则（本地、闭包、全局和内置作用域）。根据规则，当您访问一个名称时，解释器将按顺序在局部、封闭、全局和内置作用域中查找它。

让我们看一些例子来更好地理解每个层级。

例1：本地作用域

此处只在func函数中局部定义了x，在脚本的其他位置无法访问到x的定义。

例2：闭包作用域

闭包定义域介于局部定义和全局定义之间，是嵌套函数中出现的作用域。在上述例子中，x在outer_func函数本地定义，但嵌套其中的inner_func函数仍然可以访问到x变量。但需要注意，inner_func对于x变量只有只读权限，即使重新为x赋值也只在inner_func内部产生作用，在outer_func函数中x的赋值并不会改变。

例3：全局作用域

此处，变量x和函数func都在全局定义，此二者可以在脚本的任何位置被访问。但如果要在更小的作用域修改全局变量，需要用global关键字指定全局变量，示例如下。

例4：内置作用域

内置作用域包括所有不需要显式导入语句的已定义的库、类、函数和变量。例如Python中的内置函数：print, len, range等；以及内置变量：str, int, float等。

函数闭包

作用域的定义决定了函数的闭包特性。默认情况下，函数运行完后会并不会有返回值，这意味着函数占用的内存都会被抹去 。


上面，我们将值3赋给x，但函数在执行后忘记了它。如果我们不想让它忘记x的值呢?

这就是函数闭包发挥作用的地方。通过在某个内部函数的封闭范围内定义变量，即使在函数返回之后，也可以将其存储在内部函数的内存中。

下面是一个简单的示例函数，用于计算它被执行的次数。

根据Python规则，我们应该在第一次执行后失去count变量。但由于它在内部函数的闭包中定义，它将一直保留在那里，直到关闭会话为止。

装饰器

除了count变量，函数闭包还有更多重要作用，其中之一是创建装饰器。装饰器是一种嵌套函数，可以添加到其他函数以增强甚至修改它们的行为。

如下所示，我们创建了一个缓存装饰器，它记住了函数的每个位置参数和关键字参数的状态。

stateful_function装饰器可以添加到需要在相同参数上重复使用的计算密集型函数中。例如，下面的斐波那契递归函数会返回序列中的第n个数字，如果我们调用刚才的装饰器，代码和结果如下：

第1000位数字仅耗时不到2秒！

如果我们不使用装饰器呢？就用第40位数字小试牛刀。


计算第40个数就用了21秒，在没有缓存的情况下，计算第1000个数字将花费几天时间。

生成器

生成器是Python中功能强大的构造，可以高效地处理大量数据。假设你有一个10GB的日志文件，记录了某个软件崩溃时的情况。为了找出问题所在，你必须在Python中高效地对其进行筛选。

最糟糕的方法是读取整个文件，但由于你一行一行地查看日志，所以不需要一次性读取全部10GB的数据，只需一次读取一小部分。这就是你可以使用生成器的地方

在上面，我们定义了一个生成器，每次只迭代日志文件中的1024行，因此最后的for循环非常高效。在for循环的每次迭代中，内存中只有1024行文件，先前的块在内存中用完即弃，而其余的块只在需要时加载。

生成器的另一个特性是能够使用next函数一次生成一个元素，即使是在循环之外。下面，我们将定义一个快速生成斐波那契数列的函数。

要创建生成器，只需调用一次该函数并在生成的对象上调用next函数。

上下文管理器

您一定已经使用上下文管理器很长时间了。它们允许开发人员有效地管理资源，如文件、数据库和网络连接。它们自动打开和关闭资源，从而生成清晰且无错误的代码。

但是，使用上下文管理器和编写自己的上下文管理器之间有很大的区别。如果处理得当，它们允许您在原始功能的基础上抽象出大量样板代码。

一个常见的自定义上下文管理器的例子是计时器，代码如下：

上面，我们定义了一个TimerContextManager类，它将作为未来的上下文管理器。它的__enter__方法定义了使用with关键字进入上下文时发生的情况。在本例中，__enter__方法 用于启动计时器；在__exit__中，我们离开上下文，停止计时器，并报告经过的时间。


以下是一个更复杂的示例，它可以锁定资源，使它们一次只能被一个进程使用。

90%人不知道的Python炫技操作：合并字典的七种方法

Python 语言里有许多（而且是越来越多）的高级特性，是 Python 发烧友们非常喜欢的。在这些人的眼里，能够写出那些一般开发者看不懂的高级特性，就是高手，就是大神。

但你要知道，在团队合作里，炫技是大忌。

为什么这么说呢？我说下自己的看法：

1. 越简洁的代码，越清晰的逻辑，就越不容易出错；
2. 在团队合作中，你的代码不只有你在维护，降低别人的阅读/理解代码逻辑的成本是一个良好的品德
3. 简单的代码，只会用到最基本的语法糖，复杂的高级特性，会有更多的依赖（如语言的版本）

该篇是「炫技系列」的第二篇内容，在这个系列里，我将总结盘点一下，我所见过的那些炫技操作。在这里，如果你是 Python 发烧友，你可以学到一些写出超酷的代码书写技巧。同时，看了这些内容，对你在阅读别人的代码时，也许会有些帮助。
顺便提醒大家：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你缺新项目练习或者没有python精讲教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

1. 最简单的原地更新

字典对象内置了一个 update 方法，用于把另一个字典更新到自己身上。

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> profile.update(ext_info)
>>> print(profile)
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

如果想使用 update 这种最简单、最地道原生的方法，但又不想更新到自己身上，而是生成一个新的对象，那请使用深拷贝。

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> from copy import deepcopy
>>>
>>> full_profile = deepcopy(profile)
>>> full_profile.update(ext_info)
>>>
>>> print(full_profile)
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
>>> print(profile)
{"name": "xiaoming", "age": 27}
复制代码

2. 先解包再合并字典

使用 ** 可以解包字典，解包完后再使用 dict 或者 {} 就可以合并。

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> full_profile01 = {**profile, **ext_info}
>>> print(full_profile01)
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
>>>
>>> full_profile02 = dict(**profile, **ext_info)
>>> print(full_profile02)
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

若你不知道 dict(**profile, **ext_info) 做了啥，你可以将它等价于

>>> dict((("name", "xiaoming"), ("age", 27), ("gender", "male")))
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

3. 借助 itertools

在 Python 里有一个非常强大的内置模块，它专门用于操作可迭代对象。

正好我们字典也是可迭代对象，自然就可以想到，可以使用 itertools.chain() 函数先将多个字典（可迭代对象）串联起来，组成一个更大的可迭代对象，然后再使用 dict 转成字典。

>>> import itertools
>>>
>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>>
>>> dict(itertools.chain(profile.items(), ext_info.items()))
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

4. 借助 ChainMap

如果可以引入一个辅助包，那我就再提一个， ChainMap 也可以达到和 itertools 同样的效果。

>>> from collections import ChainMap
>>>
>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> dict(ChainMap(profile, ext_info))
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

使用 ChainMap 有一点需要注意，当字典间有重复的键时，只会取第一个值，排在后面的键值并不会更新掉前面的（使用 itertools 就不会有这个问题）。

>>> from collections import ChainMap
>>>
>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info={"age": 30}
>>> dict(ChainMap(profile, ext_info))
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27}
复制代码

5. 使用dict.items() 合并

在 Python 3.9 之前，其实就已经有 | 操作符了，只不过它通常用于对集合（set）取并集。

利用这一点，也可以将它用于字典的合并，只不过得绕个弯子，有点不好理解。

你得先利用 items 方法将 dict 转成 dict_items，再对这两个 dict_items 取并集，最后利用 dict 函数，转成字典。

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> full_profile = dict(profile.items() | ext_info.items())
>>> full_profile
{‘gender‘: ‘male‘, ‘age‘: 27, ‘name‘: ‘xiaoming‘}
复制代码

当然了，你如果嫌这样太麻烦，也可以简单点，直接使用 list 函数再合并（示例为 Python 3.x ）

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> dict(list(profile.items()) + list(ext_info.items()))
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

若你在 Python 2.x 下，可以直接省去 list 函数。

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> dict(profile.items() + ext_info.items())
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

6. 最酷炫的字典解析式

Python 里对于生成列表、集合、字典，有一套非常 Pythonnic 的写法。

那就是列表解析式，集合解析式和字典解析式，通常是 Python 发烧友的最爱，那么今天的主题：字典合并，字典解析式还能否胜任呢？

当然可以，具体示例代码如下：

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> {k:v for d in [profile, ext_info] for k,v in d.items()}
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

7. Python 3.9 新特性

在 2 月份发布的 Python 3.9.04a 版本中，新增了一个抓眼球的新操作符操作符： |， PEP584 将它称之为合并操作符（Union Operator），用它可以很直观地合并多个字典。

>>> profile = {"name": "xiaoming", "age": 27}
>>> ext_info = {"gender": "male"}
>>>
>>> profile | ext_info
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
>>>
>>> ext_info | profile
{‘gender‘: ‘male‘, ‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27}
>>>
>>>
复制代码

除了 | 操作符之外，还有另外一个操作符 |=，类似于原地更新。

>>> ext_info |= profile
>>> ext_info
{‘gender‘: ‘male‘, ‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27}
>>>
>>>
>>> profile |= ext_info
>>> profile
{‘name‘: ‘xiaoming‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘}
复制代码

看到这里，有没有涨姿势了，学了这么久的 Python ，没想到合并字典还有这么多的方法。本篇文章的主旨，并不在于让你全部掌握这 7 种合并字典的方法，实际在工作中，你只要选用一种最顺手的方式即可，但是在协同工作中，或者在阅读他人代码时，你不可避免地会碰到各式各样的写法，这时候你能下意识的知道这是在做合并字典的操作，那这篇文章就是有意义的。最后提醒大家：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你缺新项目练习或者没有python精讲教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

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