介绍 Python 炫酷功能(例如，变量解包，偏函数，枚举可迭代对象等)的文章层出不穷。但是还有很多 Python 的编程小技巧鲜被提及。因此，本文会试着介绍一些其它文章没有提到的小技巧，这些小技巧也是我平时会用到的的。让我们一探究竟吧!
整理字符串输入
整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下，将字符转换为小写或大写就够了，有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂，可能有更好的方法来解决：
1. user_input = "This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"
3. character_map = {
4. ord('\n') : ' ',
5. ord('\t') : ' ',
6. ord('\r') : None
7. }
8. user_input.translate(character_map) # This string has some whitespaces...
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在本例中，你可以看到空格符「\ n」和「\ t」都被替换成了单个空格，「\ r」都被删掉了。这只是个很简单的例子，我们可以更进一步，使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表，并使用其中的「combining()」进行生成和映射，我们可以
迭代器切片(Slice)
如果对迭代器进行切片操作，会返回一个「TypeError」，提示生成器对象没有下标，但是我们可以用一个简单的方案来解决这个问题：
1. import itertools
3. s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>
4. for val in s:
5. ...
我们可以使用「itertools.islice」创建一个「islice」对象，该对象是一个迭代器，可以产生我们想要的项。但需要注意的是，该操作要使用切片之前的所有生成器项，以及「islice」对象中的所有项。
跳过可迭代对象的开头
有时你要处理一些以不需要的行(如注释)开头的文件。「itertools」再次提供了一种简单的解决方案：
1. string_from_file = """
2. // Author: ...
3. // License: ...
4. //
5. // Date: ...
6. Actual content...
7. """
9. import itertools
11. for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split("\n")):
12. print(line)
这段代码只打印初始注释部分之后的内容。如果我们只想舍弃可迭代对象的开头部分(本示例中为开头的注释行)，而又不知道要这部分有多长时，这种方法就很有用了。
只包含关键字参数的函数 (kwargs)
当我们使用下面的函数时，创建仅仅需要关键字参数作为输入的函数来提供更清晰的函数定义，会很有帮助：
1. def test(*, a, b):
2. pass
4. test("value for a", "value for b") # TypeError: test() takes 0 positional arguments...
5. test(a="value", b="value 2") # Works...
如你所见，在关键字参数之前加上一个「」就可以解决这个问题。如果我们将某些参数放在「」参数之前，它们显然是位置参数。
创建支持「with」语句的对象
举例而言，我们都知道如何使用「with」语句打开文件或获取锁，但是我们可以实现自己上下文表达式吗?是的，我们可以使用「enter」和「exit」来实现上下文管理协议:
1. class Connection:
2. def __init__(self):
3. ...
5. def __enter__(self):
6. # Initialize connection...
8. def __exit__(self, type, value, traceback):
9. # Close connection...
11. with Connection() as c:
12. # __enter__() executes
13. ...
14. # conn.__exit__() executes
这是在 Python 中最常见的实现上下文管理的方法，但是还有更简单的方法:
1. from contextlib import contextmanager
3. @contextmanager
4. def tag(name):
5. print(f"<{name}>")
6. yield
7. print(f"</{name}>")
9. with tag("h1"):
10. print("This is Title.")
上面这段代码使用 contextmanager 的 manager 装饰器实现了内容管理协议。在进入 with 块时 tag 函数的第一部分(在 yield 之前的部分)就已经执行了，然后 with 块才被执行，最后执行 tag 函数的其余部分。
用「slots」节省内存
如果你曾经编写过一个创建了某种类的大量实例的程序，那么你可能已经注意到，你的程序突然需要大量的内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性，这使其速度很快，但内存使用效率却不是很高。通常情况下，这并不是一个严重的问题。但是，如果你的程序因此受到严重的影响，不妨试一下「slots」：
1. class Person:
2. __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"]
3. def __init__(self, first_name, last_name, phone):
4. self.first_name = first_name
5. self.last_name = last_name
6. self.phone = phone
当我们定义了「slots」属性时，Python 没有使用字典来表示属性，而是使用小的固定大小的数组，这大大减少了每个实例所需的内存。使用「slots」也有一些缺点：我们不能声明任何新的属性，我们只能使用「slots」上现有的属性。而且，带有「slots」的类不能使用多重继承。
限制「CPU」和内存使用量
如果不是想优化程序对内存或 CPU 的使用率，而是想直接将其限制为某个确定的数字，Python 也有一个对应的库可以做到：
1. import signal
2. import resource
3. import os
5. # To Limit CPU time
6. def time_exceeded(signo, frame):
7. print("CPU exceeded...")
8. raise SystemExit(1)
10. def set_max_runtime(seconds):
11. # Install the signal handler and set a resource limit
12. soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)
13. resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))
14. signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)
16. # To limit memory usage
17. def set_max_memory(size):
18. soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
19. resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))
我们可以看到，在上面的代码片段中，同时包含设置最大 CPU 运行时间和最大内存使用限制的选项。在限制 CPU 的运行时间时，我们首先获得该特定资源(RLIMIT_CPU)的软限制和硬限制，然后使用通过参数指定的秒数和先前检索到的硬限制来进行设置。最后，如果 CPU 的运行时间超过了限制，我们将发出系统退出的信号。在内存使用方面，我们再次检索软限制和硬限制，并使用带「size」参数的「setrlimit」和先前检索到的硬限制来设置它。
控制可以/不可以导入什么
有些语言有非常明显的机制来导出成员(变量、方法、接口)，例如在 Golang 中只有以大写字母开头的成员被导出。然而，在 Python 中，所有成员都会被导出(除非我们使用了「all」)：
1. def foo():
2. pass
4. def bar():
5. pass
7. __all__ = ["bar"]
在上面这段代码中，我们知道只有「bar」函数被导出了。同样，我们可以让「all」为空，这样就不会导出任何东西，当从这个模块导入的时候，会造成「AttributeError」。
实现比较运算符的简单方法
为一个类实现所有的比较运算符(如 lt , le , gt , ge)是很繁琐的。有更简单的方法可以做到这一点吗?这种时候，「functools.total_ordering」就是一个很好的帮手：
1. from functools import total_ordering
3. @total_ordering
4. class Number:
5. def __init__(self, value):
6. self.value = value
8. def __lt__(self, other):
9. return self.value < other.value
11. def __eq__(self, other):
12. return self.value == other.value
14. print(Number(20) > Number(3))
15. print(Number(1) < Number(5))
16. print(Number(15) >= Number(15))
17. print(Number(10) <= Number(2))
这里的工作原理究竟是怎样的呢?我们用「total_ordering」装饰器简化实现对类实例排序的过程。我们只需要定义「lt」和「eq」就可以了，它们是实现其余操作所需要的最小的操作集合(这里也体现了装饰器的作用——为我们填补空白)。
结语
并非本文中所有提到的功能在日常的 Python 编程中都是必需或有用的，但是其中某些功能可能会不时派上用场，而且它们也可能简化一些原本就很冗长且令人烦恼的任务。还需指出的是，所有这些功能都是 Python 标准库的一部分。而在我看来，其中一些功能似乎并不像标准库中包含的标准内容，所以当你使用 Python 实现本文提到的某些功能时，请先参阅 Python 的标准库，如果你不能找到想要的功能，可能只是因为你还没有尽力查找(如果真的没有，那它肯定也存在于一些第三方库)。
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