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python使用數字與字符串方法技巧_python

作者：Steven迪文 ? 更新時間： 2022-05-20 編程語言

1. 少使用數字字面量

下面的代碼使用數字來作為判斷條件的語句，如果你從別人手里接手過這部分代碼，很難第一時間理解它的意義。

def mark_trip_as_featured(trip):
? ? """將某個旅程添加到推薦欄目
? ? """
? ? if trip.source == 11:
? ? ? ? do_some_thing(trip)
? ? elif trip.source == 12:
? ? ? ? do_some_other_thing(trip)
? ? ... ...
? ? return

我們可以使用枚舉的方式，對這些數字部分做一些說明。

from enum import IntEnum

class TripSource(IntEnum):
? ? FROM_WEBSITE = 11
? ? FROM_IOS_CLIENT = 12


def mark_trip_as_featured(trip):
? ? if trip.source == TripSource.FROM_WEBSITE:
? ? ? ? do_some_thing(trip)
? ? elif trip.source == TripSource.FROM_IOS_CLIENT:
? ? ? ? do_some_other_thing(trip)
? ? ... ...
? ? return

將重復出現的數字定義成枚舉類型，不僅改善了代碼的可讀性，還降低了代碼出現 Bug 的機率。

當然不是所有的數字都需要用到枚舉說明，像常見數字下標 0 和 -1
就不需要。

2. 裸字符串處理的問題

“ 裸字符串處理 ” 這里指只使用基本的加減乘除和循環、配合內置函數/方法來操作字符串，獲得我們需要的結果。

def fetch_users(conn, min_level=None, gender=None, has_membership=False, sort_field="created"):
? ? """獲取用戶列表
? ?
? ? :param int min_level: 要求的最低用戶級別，默認為所有級別
? ? :param int gender: 篩選用戶性別，默認為所有性別
? ? :param int has_membership: 篩選所有會員/非會員用戶，默認非會員
? ? :param str sort_field: 排序字段，默認為按 created "用戶創建日期"
? ? :returns: 列表：[(User ID, User Name), ...]
? ? """
? ? # 一種古老的 SQL 拼接技巧，使用 "WHERE 1=1" 來簡化字符串拼接操作
? ? # 區分查詢 params 來避免 SQL 注入問題
? ? statement = "SELECT id, name FROM users WHERE 1=1"
? ? params = []
? ? if min_level is not None:
? ? ? ? statement += " AND level >= ?"
? ? ? ? params.append(min_level)
? ? if gender is not None:
? ? ? ? statement += " AND gender >= ?"
? ? ? ? params.append(gender)
? ? if has_membership:
? ? ? ? statement += " AND has_membership == true"
? ? else:
? ? ? ? statement += " AND has_membership == false"
? ??
? ? statement += " ORDER BY ?"
? ? params.append(sort_field)
? ? return list(conn.execute(statement, params))

這樣做雖然看起來簡單，符合直覺，但是隨著函數邏輯變得復雜，這段代碼會變得容易出錯。

更好的選擇是利用一些開源的對象化模塊來操作他們。
這里使用了 SQLAlchemy。

def fetch_users_v2(conn, min_level=None, gender=None, has_membership=False, sort_field="created"):
? ? """獲取用戶列表
? ? """
? ? query = select([users.c.id, users.c.name])
? ? if min_level is not None:
? ? ? ? query = query.where(users.c.level >= min_level)
? ? if gender is not None:
? ? ? ? query = query.where(users.c.gender == gender)
? ? query = query.where(users.c.has_membership == has_membership).order_by(users.c[sort_field])
? ? return list(conn.execute(query))

其它的替換思路：

Q: 目標/源字符串是結構化的，遵循某種格式嗎？

其它的開源的對象化模塊。

  • SQL：SQLAlchemy
  • XML：lxml
  • JSON、YAML …

嘗試使用模板引擎而不是復雜字符串處理邏輯來達到目的。

  • Jinja2
  • Mako
  • Mustache

3. 展開復雜的計算字面量表達式

def f1(delta_seconds):
? ? # 如果時間已經過去了超過 11 天，不做任何事
? ? if delta_seconds > 950400:
? ? ? ? return?
? ? ...

“為什么我們不直接把代碼寫成 if delta_seconds < 11 * 24 * 3600: 呢？”

“性能”，答案一定會是“性能”。 Python 是一門解釋型語言，所以預先計算出 950400 正是因為我們不想讓每次對函數 f1 的調用都帶上這部分的計算開銷。

不過事實是：即使我們把代碼改成 if delta_seconds < 11 * 24 * 3600:，函數也不會多出任何額外的開銷。

當我們的代碼中需要出現復雜計算的字面量時，請保留整個算式吧。它對性能沒有任何影響，而且會增加代碼的可讀性。

def f1(delta_seconds):
? ? if delta_seconds < 11 * 24 * 3600:
? ? ? ? return

4.實用技巧

4.1布爾值也是數字

True 和 False 可以當成 1 和 0 使用

>>> True + 1
2
>>> 1 / False
Traceback (most recent call last):
? File "", line 1, in 
ZeroDivisionError: division by zero

計數簡化操作。

>>> l = [1, 2, 4, 5, 7]
>>> sum(i % 2 == 0 for i in l)
2

如果將某個布爾值表達式作為列表的下標使用，可以實現類似三元表達式的目的：

# 類似的三元表達式："Javascript" if 2 > 1 else "Python"
>>> ["Python", "Javascript"][2 > 1]
'Javascript'

4.2改善字符串的可讀性。

對于字符串我們常使用 \ 和 + 來講字符串拆分成好幾段。

還有一種簡單的方法是用 （）。
用 （）括起來就可以隨意拆行了。

s = (
? ? "There is something really bad happened during the process. "
? ? "Please contact your administrator."
)

對于多級縮進字符串:

可以調用其他的標準庫來達到簡化效果。

from textwrap import dedent

def main():
? ? if user.is_active:
? ? ? ? # dedent 將會縮進掉整段文字最左邊的空字符串
? ? ? ? message = dedent("""\
? ? ? ? ? ? Welcome, today's movie list:
? ? ? ? ? ? - Jaw (1975)
? ? ? ? ? ? - The Shining (1980)
? ? ? ? ? ? - Saw (2004)""")

大數字也可以變得更加可閱讀:

在數字之間加入下劃線。

>>> 10_000_000.0 ?# 以“千”為單位劃分數字
10000000.0
>>> 0xCAFE_F00D ?# 16進制數字同樣有效，4個一組更易讀
3405705229
>>> 0b_0011_1111_0100_1110 ?# 二進制也有效
16206
>>> int('0b_1111_0000', 2) ?# 處理字符串的時候也會正確處理下劃線
240

4.3以 r 開頭的內建字符串函數。

例如 : .split() 和 .rsplit() 的區別是，一個從左到右分割字符串，另一個是從右到左處理字符串。

合理使用一些現成 string 操作函數可以讓工作事半功倍。

4.4 float (" inf ")

float ( " inf " ) 和 float ( " -inf ") ，對應著無窮大和無窮小。

float( " -inf ") < 任意數值 < float( " inf ")

一些可以用上的場合。

# A. 根據年齡升序排序，沒有提供年齡放在最后邊
>>> users = {"tom": 19, "jenny": 13, "jack": None, "andrew": 43}
>>> sorted(users.keys(), key=lambda user: users.get(user) or float('inf'))
['jenny', 'tom', 'andrew', 'jack']

# B. 作為循環初始值，簡化第一次判斷邏輯
>>> max_num = float('-inf')
>>> # 找到列表中最大的數字
>>> for i in [23, 71, 3, 21, 8]:
...: ? ?if i > max_num:
...: ? ? ? ? max_num = i
...:
>>> max_num
71

5.常見誤區

5.1“value += 1” 并非線程安全

如下:這個操作并不是線程安全的。

這個簡單的累加語句，會被編譯成包括取值和保存在內的好幾個不同步驟。

而在多線程環境下，任意一個其他線程都有可能在其中某個步驟切入進來，阻礙你獲得正確的結果。

def incr(value):
? ? value += 1


# 使用 dis 模塊查看字節碼
import dis

dis.dis(incr)
? ? ? 0 LOAD_FAST ? ? ? ? ? ? ? ?0 (value)
? ? ? 2 LOAD_CONST ? ? ? ? ? ? ? 1 (1)
? ? ? 4 INPLACE_ADD
? ? ? 6 STORE_FAST ? ? ? ? ? ? ? 0 (value)
? ? ? 8 LOAD_CONST ? ? ? ? ? ? ? 0 (None)
? ? ?10 RETURN_VALUE

常用 dis 模塊去驗證自己的操作，有時候，結果和我們預想的并不一樣。

5.2字符串拼接并不慢

Python 的字符串拼接（+=）在 2.2 以及之前的版本確實很慢。
但之后的版本做了更新，效率已經大大提升，所有字符串的拼接還是可以使用的。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_46442179/article/details/123559908

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