1. 如何在運(yùn)行狀態(tài)查看源代碼?

[[329219]]

查看函數(shù)的源代碼，我們通常會使用 IDE 來完成。

比如在 PyCharm 中，你可以 Ctrl + 鼠標(biāo)點(diǎn)擊 進(jìn)入函數(shù)的源代碼。

那如果沒有 IDE 呢?

當(dāng)我們想使用一個函數(shù)時，如何知道這個函數(shù)需要接收哪些參數(shù)呢?

當(dāng)我們在使用函數(shù)時出現(xiàn)問題的時候，如何通過閱讀源代碼來排查問題所在呢?

這時候，我們可以使用 inspect 來代替 IDE 幫助你完成這些事

 

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

運(yùn)行結(jié)果如下

 

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

2. 如何關(guān)閉異常自動關(guān)聯(lián)上下文?

當(dāng)你在處理異常時，由于處理不當(dāng)或者其他問題，再次拋出另一個異常時，往外拋出的異常也會攜帶原始的異常信息。

就像這樣子。

 

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

從輸出可以看到兩個異常信息

 

Traceback (most recent call last): 
  File "demo.py", line 2, in <module> 
    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 <module> 
    raise RuntimeError("Something bad happened") 
RuntimeError: Something bad happened 

如果在異常處理程序或 finally 塊中引發(fā)異常，默認(rèn)情況下，異常機(jī)制會隱式工作會將先前的異常附加為新異常的 __context__屬性。這就是 Python 默認(rèn)開啟的自動關(guān)聯(lián)異常上下文。

如果你想自己控制這個上下文，可以加個 from 關(guān)鍵字(from 語法會有個限制，就是第二個表達(dá)式必須是另一個異常類或?qū)嵗?，來表明你的新異常是直接由哪個異常引起的。

 

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

輸出如下

 

Traceback (most recent call last): 
  File "demo.py", line 2, in <module> 
    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 <module> 
    raise RuntimeError("Something bad happened") from exc 
RuntimeError: Something bad happened 

當(dāng)然，你也可以通過with_traceback()方法為異常設(shè)置上下文__context__屬性，這也能在traceback更好的顯示異常信息。

 

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

最后，如果我想徹底關(guān)閉這個自動關(guān)聯(lián)異常上下文的機(jī)制?有什么辦法呢?

可以使用 raise...from None，從下面的例子上看，已經(jīng)沒有了原始異常

 

$ 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 <module> 
    raise RuntimeError("Something bad happened") from None 
RuntimeError: Something bad happened 
(PythonCodingTime) 

03. 最快查看包搜索路徑的方式

當(dāng)你使用 import 導(dǎo)入一個包或模塊時，Python 會去一些目錄下查找，而這些目錄是有優(yōu)先級順序的，正常人會使用 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'] 
>>>  

那有沒有更快的方式呢?

我這有一種連 console 模式都不用進(jìn)入的方法呢?

你可能會想到這種，但這本質(zhì)上與上面并無區(qū)別

 

[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 

這里我要介紹的是比上面兩種都方便的多的方法，一行命令即可解決

 

[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 

從輸出你可以發(fā)現(xiàn)，這個列的路徑會比 sys.path 更全，它包含了用戶環(huán)境的目錄。

4. 將嵌套 for 循環(huán)寫成單行

我們經(jīng)常會如下這種嵌套的 for 循環(huán)代碼

 

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) 

這里僅僅是三個 for 循環(huán)，在實(shí)際編碼中，有可能會有更層。

這樣的代碼，可讀性非常的差，很多人不想這么寫，可又沒有更好的寫法。

這里介紹一種我常用的寫法，使用 itertools 這個庫來實(shí)現(xiàn)更優(yōu)雅易讀的代碼。

 

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) 

輸出如下

 

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

5. 如何使用 print 輸出日志

初學(xué)者喜歡使用 print 來調(diào)試代碼，并記錄程序運(yùn)行過程。

但是 print 只會將內(nèi)容輸出到終端上，不能持久化到日志文件中，并不利于問題的排查。

如果你熱衷于使用 print 來調(diào)試代碼(雖然這并不是最佳做法)，記錄程序運(yùn)行過程，那么下面介紹的這個 print 用法，可能會對你有用。

Python 3 中的 print 作為一個函數(shù)，由于可以接收更多的參數(shù)，所以功能變?yōu)楦訌?qiáng)大，指定一些參數(shù)可以將 print 的內(nèi)容輸出到日志文件中

代碼如下：

 

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

6. 如何快速計算函數(shù)運(yùn)行時間

計算一個函數(shù)的運(yùn)行時間，你可能會這樣子做

 

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

你看看你為了計算函數(shù)運(yùn)行時間，寫了幾行代碼了。

有沒有一種方法可以更方便的計算這個運(yùn)行時間呢?

有。

有一個內(nèi)置模塊叫 timeit

使用它，只用一行代碼即可

 

import time 
import timeit 
 
def run_sleep(second): 
    print(second) 
    time.sleep(second) 
 
# 只用這一行 
print(timeit.timeit(lambda :run_sleep(2), number=5)) 

運(yùn)行結(jié)果如下

 

2 
2 
2 
2 
2 
10.020059824 

7. 利用自帶的緩存機(jī)制提高效率

緩存是一種將定量數(shù)據(jù)加以保存，以備迎合后續(xù)獲取需求的處理方式，旨在加快數(shù)據(jù)獲取的速度。

數(shù)據(jù)的生成過程可能需要經(jīng)過計算，規(guī)整，遠(yuǎn)程獲取等操作，如果是同一份數(shù)據(jù)需要多次使用，每次都重新生成會大大浪費(fèi)時間。所以，如果將計算或者遠(yuǎn)程請求等操作獲得的數(shù)據(jù)緩存下來，會加快后續(xù)的數(shù)據(jù)獲取需求。

為了實(shí)現(xiàn)這個需求，Python 3.2 + 中給我們提供了一個機(jī)制，可以很方便的實(shí)現(xiàn)，而不需要你去寫這樣的邏輯代碼。

這個機(jī)制實(shí)現(xiàn)于 functool 模塊中的 lru_cache 裝飾器。

 

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

參數(shù)解讀：

• maxsize：最多可以緩存多少個此函數(shù)的調(diào)用結(jié)果，如果為None，則無限制，設(shè)置為 2 的冪時，性能最佳
• typed：若為 True，則不同參數(shù)類型的調(diào)用將分別緩存。

舉個例子

 

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)) 

輸出如下，可以看到第二次調(diào)用并沒有真正的執(zhí)行函數(shù)體，而是直接返回緩存里的結(jié)果

 

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

下面這個是經(jīng)典的斐波那契數(shù)列，當(dāng)你指定的 n 較大時，會存在大量的重復(fù)計算

 

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

第六點(diǎn)介紹的 timeit，現(xiàn)在可以用它來測試一下到底可以提高多少的效率。

不使用 lru_cache 的情況下，運(yùn)行時間 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，運(yùn)行速度實(shí)在太快了，所以我將 n 值由 30 調(diào)到 500，可即使是這樣，運(yùn)行時間也才 0.0004 秒。提高速度非常顯著。

 

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. 在程序退出前執(zhí)行代碼的技巧

使用 atexit 這個內(nèi)置模塊，可以很方便的注冊退出函數(shù)。

不管你在哪個地方導(dǎo)致程序崩潰，都會執(zhí)行那些你注冊過的函數(shù)。

示例如下

 

如果clean()函數(shù)有參數(shù)，那么你可以不用裝飾器，而是直接調(diào)用atexit.register(clean_1, 參數(shù)1, 參數(shù)2, 參數(shù)3='xxx')。

可能你有其他方法可以處理這種需求，但肯定比上不使用 atexit 來得優(yōu)雅，來得方便，并且它很容易擴(kuò)展。

但是使用 atexit 仍然有一些局限性，比如：

• 如果程序是被你沒有處理過的系統(tǒng)信號殺死的，那么注冊的函數(shù)無法正常執(zhí)行。
• 如果發(fā)生了嚴(yán)重的 Python 內(nèi)部錯誤，你注冊的函數(shù)無法正常執(zhí)行。
• 如果你手動調(diào)用了os._exit()，你注冊的函數(shù)無法正常執(zhí)行。

9. 實(shí)現(xiàn)類似 defer 的延遲調(diào)用

在 Golang 中有一種延遲調(diào)用的機(jī)制，關(guān)鍵字是 defer，例如下面的示例

 

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

輸出如下，myfunc 的調(diào)用會在函數(shù)返回前一步完成，即使你將 myfunc 的調(diào)用寫在函數(shù)的第一行，這就是延遲調(diào)用。

 

A 
B 

那么在 Python 中否有這種機(jī)制呢?

當(dāng)然也有，只不過并沒有 Golang 這種簡便。

在 Python 可以使用 上下文管理器 達(dá)到這種效果

 

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

輸出如下

 

A 
B 

10. 如何流式讀取數(shù)G超大文件

使用 with...open... 可以從一個文件中讀取數(shù)據(jù)，這是所有 Python 開發(fā)者都非常熟悉的操作。

但是如果你使用不當(dāng)，也會帶來很大的麻煩。

比如當(dāng)你使用了 read 函數(shù)，其實(shí) Python 會將文件的內(nèi)容一次性的全部載入內(nèi)存中，如果文件有 10 個G甚至更多，那么你的電腦就要消耗的內(nèi)存非常巨大。

 

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

對于這個問題，你也許會想到使用 readline 去做一個生成器來逐行返回。

 

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

可如果這個文件內(nèi)容就一行呢，一行就 10個G，其實(shí)你還是會一次性讀取全部內(nèi)容。

最優(yōu)雅的解決方法是，在使用 read 方法時，指定每次只讀取固定大小的內(nèi)容，比如下面的代碼中，每次只讀取 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 

上面的代碼，功能上已經(jīng)沒有問題了，但是代碼看起來代碼還是有些臃腫。

借助偏函數(shù) 和 iter 函數(shù)可以優(yōu)化一下代碼

 

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