Python 2.7終結(jié)于7個(gè)月后,這是你需要了解的3.X炫酷新特性
許多人在了解到 Python 2.7 即將停止維護(hù)后,都開始將他們的 Python 版本從 2 切換到 3。截止到 5 月 19 號(hào)上午 10 點(diǎn),Python 2.7 將終結(jié)于...
在這一段時(shí)間中,很多優(yōu)秀開源項(xiàng)目與庫已經(jīng)停止了對 2.7 的支持。例如到今年 1 月份,NumPy 將停止支持 Python 2;到今年年末,Ipython、Cython 和 Pandas 等等都將陸續(xù)停止支持 Python 2。
雖然我們都往 3.X 遷移,但許多人編寫的 Python 3 代碼仍然看起來像 Python 2 一樣,只不過加入了一些括號(hào)或改了些 API。在本文中,作者將展示一些令人激動(dòng)的 Python 3.X 新特性。這些特性或方法都是 Python 3 各個(gè)版本中新加的,它們相比傳統(tǒng)的 Python 方法,更容易解決實(shí)踐中的一些問題。
所有的示例都是在 Python 3.7 的環(huán)境下編寫的,每個(gè)特性示例都給出了其正常工作所需的***的 Python 版本。
格式化字符串 f-string(*** Python 版本為 3.6)
在任何的編程語言中,不使用字符串都是寸步難行的。而為了保持思路清晰,你會(huì)希望有一種結(jié)構(gòu)化的方法來處理字符串。大多數(shù)使用 Python 的人會(huì)偏向于使用「format」方法。
- user = "Jane Doe"
- action = "buy"
- log_message = 'User {} has logged in and did an action {}.'.format(
- user,
- action
- )
- print(log_message)
- # User Jane Doe has logged in and did an action buy.
除了「format」,Python 3 還提供了一種通過「f-string」進(jìn)行字符串插入的靈活方法。使用「f-string」編寫的與上面功能相同的代碼是這樣的:
- user = "Jane Doe"
- action = "buy"
- log_message = f'User {user} has logged in and did an action {action}.'
- print(log_message)
- # User Jane Doe has logged in and did
相比于常見的字符串格式符 %s 或 format 方法,f-strings 直接在占位符中插入變量顯得更加方便,也更好理解。
路徑管理庫 Pathlib(*** Python 版本為 3.4)
f-string 非常強(qiáng)大,但是有些像文件路徑這樣的字符串有他們自己的庫,這些庫使得對它們的操作更加容易。Python 3 提供了一種處理文件路徑的抽象庫「pathlib」。如果你不知道為什么應(yīng)該使用 pathlib,請參閱下面這篇 Trey Hunner 編寫的炒雞棒的博文:
「https://treyhunner.com/2018/12/why-you-should-be-using-pathlib/」
- from pathlib import Path
- root = Path('post_sub_folder')
- print(root)
- # post_sub_folder
- path = root / 'happy_user'
- # Make the path absolute
- print(path.resolve())
- # /home/weenkus/Workspace/Projects/DataWhatNow-Codes/how_your_python3_should_look_like/post_sub_folder/happy_user
如上所示,我們可以直接對路徑的字符串進(jìn)行「/」操作,并在絕對與相對地址間做轉(zhuǎn)換。
類型提示 Type hinting(*** Python 版本為 3.5)
靜態(tài)和動(dòng)態(tài)類型是軟件工程中一個(gè)熱門的話題,幾乎每個(gè)人 對此有自己的看法。讀者應(yīng)該自己決定何時(shí)應(yīng)該編寫何種類型,因此你至少需要知道 Python 3 是支持類型提示的。
- def sentence_has_animal(sentence: str) -> bool:
- return "animal" in sentence
- sentence_has_animal("Donald had a farm without animals")
- # True
枚舉(*** Python 版本為 3.4)
Python 3 支持通過「Enum」類編寫枚舉的簡單方法。枚舉是一種封裝常量列表的便捷方法,因此這些列表不會(huì)在結(jié)構(gòu)性不強(qiáng)的情況下隨機(jī)分布在代碼中。
- from enum import Enum, auto
- class Monster(Enum):
- ZOMBIE = auto()
- WARRIOR = auto()
- BEAR = auto()
- print(Monster.ZOMBIE)
- # Monster.ZOMBIE
枚舉是符號(hào)名稱(成員)的集合,這些符號(hào)名稱與唯一的常量值綁定在一起。在枚舉中,可以通過標(biāo)識(shí)對成員進(jìn)行比較操作,枚舉本身也可以被遍歷。
參考:https://docs.python.org/3/library/enum.html
- for monster in Monster:
- print(monster)
- # Monster.ZOMBIE
- # Monster.WARRIOR
- # Monster.BEAR
原生 LRU 緩存(*** Python 版本為 3.2)
目前,幾乎所有層面上的軟件和硬件中都需要緩存。Python 3 將 LRU(最近最少使用算法)緩存作為一個(gè)名為「lru_cache」的裝飾器,使得對緩存的使用非常簡單。
下面是一個(gè)簡單的斐波那契函數(shù),我們知道使用緩存將有助于該函數(shù)的計(jì)算,因?yàn)樗鼤?huì)通過遞歸多次執(zhí)行相同的工作。
- import time
- def fib(number: int) -> int:
- if number == 0: return 0
- if number == 1: return 1
- return fib(number-1) + fib(number-2)
- start = time.time()
- fib(40)
- print(f'Duration: {time.time() - start}s')
- # Duration: 30.684099674224854s
現(xiàn)在,我們可以使用「lru_cache」來優(yōu)化它(這種優(yōu)化技術(shù)被稱為「memoization」)。通過這種優(yōu)化,我們將執(zhí)行時(shí)間從幾秒降低到了幾納秒。
- from functools import lru_cache
- @lru_cache(maxsize=512)
- def fib_memoization(number: int) -> int:
- if number == 0: return 0
- if number == 1: return 1
- return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2)
- start = time.time()
- fib_memoization(40)
- print(f'Duration: {time.time() - start}s')
- # Duration: 6.866455078125e-05s
擴(kuò)展的可迭代對象解包(*** Python 版本為 3.0)
對于這個(gè)特性,代碼就說明了一切。
參考:https://www.python.org/dev/peps/pep-3132/
- head, *body, tail = range(5)
- print(head, body, tail)
- # 0 [1, 2, 3] 4
- py, filename, *cmds = "python3.7 script.py -n 5 -l 15".split()
- print(py)
- print(filename)
- print(cmds)
- # python3.7
- # script.py
- # ['-n', '5', '-l', '15']
- first, _, third, *_ = range(10)
- print(first, third)
- # 0 2
Data class 裝飾器(*** Python 版本為 3.7)
Python 3 引入了「data class」,它們沒有太多的限制,可以用來減少對樣板代碼的使用,因?yàn)檠b飾器會(huì)自動(dòng)生成諸如「__init__()」和「__repr()__」這樣的特殊方法。在官方的文檔中,它們被描述為「帶有缺省值的可變命名元組」。
- class Armor:
- def __init__(self, armor: float, description: str, level: int = 1):
- self.armor = armor
- self.level = level
- self.description = description
- def power(self) -> float:
- return self.armor * self.level
- armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)
- armor.power()
- # 10.4
- print(armor)
- # <__main__.Armor object at 0x7fc4800e2cf8
使用「Data class」實(shí)現(xiàn)相同的 Armor 類。
- from dataclasses import dataclass
- @dataclass
- class Armor:
- armor: float
- description: str
- level: int = 1
- def power(self) -> float:
- return self.armor * self.level
- armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)
- armor.power()
- # 10.4
- print(armor)
- # Armor(armor=5.2, description='Common armor.', level=2)
隱式命名空間包(*** Python 版本為 3.3)
一種組織 Python 代碼文件的方式是將它們封裝在程序包中(包含一個(gè)「__init__.py」的文件夾)。下面是官方文檔提供的示例。
- sound/ Top-level package
- __init__.py Initialize the sound package
- formats/ Subpackage for file format conversions
- __init__.py
- wavread.py
- wavwrite.py
- aiffread.py
- aiffwrite.py
- auread.py
- auwrite.py
- ...
- effects/ Subpackage for sound effects
- __init__.py
- echo.py
- surround.py
- reverse.py
- ...
- filters/ Subpackage for filters
- __init__.py
- equalizer.py
- vocoder.py
- karaoke.py
- ...
在 Python 2 中,上面每個(gè)文件夾都必須包含將文件夾轉(zhuǎn)化為 Python 程序包的「__init__.py」文件。在 Python 3 中,隨著隱式命名空間包的引入,這些文件不再是必須的了。
- sound/ Top-level package
- __init__.py Initialize the sound package
- formats/ Subpackage for file format conversions
- wavread.py
- wavwrite.py
- aiffread.py
- aiffwrite.py
- auread.py
- auwrite.py
- ...
- effects/ Subpackage for sound effects
- echo.py
- surround.py
- reverse.py
- ...
- filters/ Subpackage for filters
- equalizer.py
- vocoder.py
- karaoke.py
- ...
正如有些人說的那樣,這項(xiàng)工作并沒有像這篇文章說的那么簡單,官方文檔「PEP 420 Specification」指出,常規(guī)的程序包仍然需要「__init__.py」,把它從一個(gè)文件夾中刪除會(huì)將該文件夾變成一個(gè)本地命名空間包,這會(huì)帶來一些額外的限制。本地命名空間包的官方文檔給出了一個(gè)很好的示例,并且明確指出了所有的限制。
結(jié)語
和網(wǎng)上幾乎所有的技術(shù)列表一樣,本文給出的列表也并不完整。希望這篇文章至少向你展示了一些以前不知道的 Python 3 功能,它將幫助你編寫出更加干凈、 直觀的代碼。
***,本文中給出的所有代碼都可以在作者的 GitHub 上找到:
https://github.com/Weenkus/DataWhatNow-Codes/blob/master/things_you_are_probably_not_using_in_python_3_but_should/python%203%20examples.ipynb
原文鏈接:https://datawhatnow.com/things-you-are-probably-not-using-in-python-3-but-should/
【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)“機(jī)器之心”的原創(chuàng)譯文,微信公眾號(hào)“機(jī)器之心( id: almosthuman2014)”】