显示有限的接口到外部

当发布python第三方package时，并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import，在__init__.py中添加__all__属性，该list中填写可以import的类或者函数名， 可以起到限制的import的作用， 防止外部import其他函数或者类。

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
from base import APIBase

   
   
from client import Client

   
   
from decorator import interface, export, stream

   
   
from server import Server

   
   
from storage import Storage

   
   
from util import (LogFormatter, disable_logging_to_stderr,

   
   
                       enable_logging_to_kids, info)

   
   
__all__ = ['APIBase', 'Client', 'LogFormatter', 'Server',

   
   
           'Storage', 'disable_logging_to_stderr', 'enable_logging_to_kids',

   
   
           'export', 'info', 'interface', 'stream']
  
  

with的魔力

with语句需要支持上下文管理协议的对象， 上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。 with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。

其中上下文表达式是跟在with之后的表达式， 该表达式返回一个上下文管理对象。

  
  


   
   
# 常见with使用场景

   
   
with open("test.txt", "r") as my_file:  # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,

   
   
    for line in my_file:

   
   
        print line
  
  

详细原理可以查看这篇文章， 浅谈 Python 的 with 语句。

知道具体原理，我们可以自定义支持上下文管理协议的类，类中实现__enter__和__exit__方法。

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
class MyWith(object):

   
   
    def __init__(self):

   
   
        print "__init__ method"

   
   
    def __enter__(self):

   
   
        print "__enter__ method"

   
   
        return self  # 返回对象给as后的变量

   
   
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):

   
   
        print "__exit__ method"

   
   
        if exc_traceback is None:

   
   
            print "Exited without Exception"

   
   
            return True

   
   
        else:

   
   
            print "Exited with Exception"

   
   
            return False

   
   
def test_with():

   
   
    with MyWith() as my_with:

   
   
        print "running my_with"

   
   
    print "------分割线-----"

   
   
    with MyWith() as my_with:

   
   
        print "running before Exception"

   
   
        raise Exception

   
   
        print "running after Exception"

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    test_with()
  
  

执行结果如下：

  
  


   
   
__init__ method

   
   
__enter__ method

   
   
running my_with

   
   
__exit__ method

   
   
Exited without Exception

   
   
------分割线-----

   
   
__init__ method

   
   
__enter__ method

   
   
running before Exception

   
   
__exit__ method

   
   
Exited with Exception

   
   
Traceback (most recent call last):

   
   
  File "bin/python", line 34, in <module>

   
   
    exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))

   
   
  File "test_with.py", line 33, in <module>

   
   
    test_with()

   
   
  File "test_with.py", line 28, in test_with

   
   
    raise Exception

   
   
Exception
  
  

证明了会先执行__enter__方法, 然后调用with内的逻辑, 最后执行__exit__做退出处理, 并且, 即使出现异常也能正常退出

filter的用法

相对filter而言， map和reduce使用的会更频繁一些， filter正如其名字， 按照某种规则过滤掉一些元素。

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

   
   
# 所有奇数都会返回True, 偶数会返回False被过滤掉

   
   
print filter(lambda x: x % 2 != 0, lst)

   
   
#输出结果

   
   
[1, 3, 5]
  
  

一行作判断

当条件满足时， 返回的为等号后面的变量， 否则返回else后语句。

  
  


   
   
lst = [1, 2, 3]

   
   
new_lst = lst[0] if lst is not None else None

   
   
print new_lst

   
   
# 打印结果

   
   
1
  
  

装饰器之单例

使用装饰器实现简单的单例模式

  
  


   
   
# 单例装饰器

   
   
def singleton(cls):

   
   
    instances = dict()  # 初始为空

   
   
    def _singleton(*args, **kwargs):

   
   
        if cls not in instances:  #如果不存在, 则创建并放入字典

   
   
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)

   
   
        return instances[cls]

   
   
    return _singleton

   
   
@singleton

   
   
class Test(object):

   
   
    pass

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    t1 = Test()

   
   
    t2 = Test()

   
   
    # 两者具有相同的地址

   
   
    print t1, t2
  
  

staticmethod装饰器

类中两种常用的装饰， 首先区分一下他们：

• 普通成员函数, 其中第一个隐式参数为对象
• classmethod装饰器, 类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法), 其中第一个隐式参数为类
• staticmethod装饰器, 没有任何隐式参数. python中的静态方法类似与C++中的静态方法

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
class A(object):

   
   
    # 普通成员函数

   
   
    def foo(self, x):

   
   
        print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)

   
   
    @classmethod   # 使用classmethod进行装饰

   
   
    def class_foo(cls, x):

   
   
        print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)

   
   
    @staticmethod  # 使用staticmethod进行装饰

   
   
    def static_foo(x):

   
   
        print "executing static_foo(%s)" % x

   
   
def test_three_method():

   
   
    obj = A()

   
   
    # 直接调用噗通的成员方法

   
   
    obj.foo("para")  # 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self

   
   
    obj.class_foo("para")  # 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls

   
   
    A.class_foo("para")  #更直接的类方法调用

   
   
    obj.static_foo("para")  # 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用

   
   
    A.static_foo("para")

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    test_three_method()

   
   
    

   
   
# 函数输出

   
   
executing foo(<__main__.A object at 0x100ba4e10>, para)

   
   
executing class_foo(<class '__main__.A'>, para)

   
   
executing class_foo(<class '__main__.A'>, para)

   
   
executing static_foo(para)

   
   
executing static_foo(para)
  
  

property装饰器

• 定义私有类属性

将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)。

  
  


   
   
#python内建函数

   
   
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
  
  

fget是获取属性的值的函数，fset是设置属性值的函数，fdel是删除属性的函数，doc是一个字符串(像注释一样)。从实现来看，这些参数都是可选的。

property有三个方法getter()， setter()和delete() 来指定fget， fset和fdel。 这表示以下这行：

  
  


   
   
class Student(object):

   
   
    @property  #相当于property.getter(score) 或者property(score)

   
   
    def score(self):

   
   
        return self._score

   
   
    @score.setter #相当于score = property.setter(score)

   
   
    def score(self, value):

   
   
        if not isinstance(value, int):

   
   
            raise ValueError('score must be an integer!')

   
   
        if value < 0 or value > 100:

   
   
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

   
   
        self._score = value
  
  

iter魔法

• 通过yield和__iter__的结合，我们可以把一个对象变成可迭代的
• 通过__str__的重写， 可以直接通过想要的形式打印对象

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
class TestIter(object):

   
   
    def __init__(self):

   
   
        self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]

   
   
    def read(self):

   
   
        for ele in xrange(len(self.lst)):

   
   
            yield ele

   
   
    def __iter__(self):

   
   
        return self.read()

   
   
    def __str__(self):

   
   
        return ','.join(map(str, self.lst))

   
   
    

   
   
    __repr__ = __str__

   
   
def test_iter():

   
   
    obj = TestIter()

   
   
    for num in obj:

   
   
        print num

   
   
    print obj

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    test_iter()
  
  

神奇partial

partial使用上很像C++中仿函数(函数对象)。

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式：

  
  


   
   
def partial(func, *part_args):

   
   
    def wrapper(*extra_args):

   
   
        args = list(part_args)

   
   
        args.extend(extra_args)

   
   
        return func(*args)

   
   
    return wrapper
  
  

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数，返回一个可调用的变量， 直到真正的调用执行：

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
from functools import partial

   
   
def sum(a, b):

   
   
    return a + b

   
   
def test_partial():

   
   
    fun = partial(sum, 2)   # 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量

   
   
    print fun(3)  # 实现执行的即是sum(2, 3)

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    test_partial()

   
   
    

   
   
# 执行结果

   
   
5
  
  

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差)， 会解释字符串为对应的代码并执行， 并且将执行结果返回。

看一下下面这个例子：

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
def test_first():

   
   
    return 3

   
   
def test_second(num):

   
   
    return num

   
   
action = {  # 可以看做是一个sandbox

   
   
        "para": 5,

   
   
        "test_first" : test_first,

   
   
        "test_second": test_second

   
   
        }

   
   
def test_eavl():  

   
   
    condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"

   
   
    res = eval(condition, action)  # 解释condition并根据action对应的动作执行

   
   
    print res

   
   
if __name__ == '_
  
  

exec

• exec在Python中会忽略返回值， 总是返回None， eval会返回执行代码或语句的返回值
• exec和eval在执行代码时， 除了返回值其他行为都相同
• 在传入字符串时， 会使用compile(source, '<string>', mode)编译字节码。 mode的取值为exec和eval

  
  


   
   
#!/usr/bin/env python

   
   
# -*- coding: utf-8 -*-

   
   
def test_first():

   
   
    print "hello"

   
   
def test_second():

   
   
    test_first()

   
   
    print "second"

   
   
def test_third():

   
   
    print "third"

   
   
action = {

   
   
        "test_second": test_second,

   
   
        "test_third": test_third

   
   
        }

   
   
def test_exec():

   
   
    exec "test_second" in action

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    test_exec()  # 无法看到执行结果
  
  

getattr

getattr(object, name[, default])返回对象的命名属性，属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一，结果就是该属性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等价于 x.foobar。 如果属性名不存在，如果有默认值则返回默认值，否则触发 AttributeError 。

  
  


   
   
# 使用范例

   
   
class TestGetAttr(object):

   
   
    test = "test attribute"

   
   
    def say(self):

   
   
        print "test method"

   
   
def test_getattr():

   
   
    my_test = TestGetAttr()

   
   
    try:

   
   
        print getattr(my_test, "test")

   
   
    except AttributeError:

   
   
        print "Attribute Error!"

   
   
    try:

   
   
        getattr(my_test, "say")()

   
   
    except AttributeError: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下

   
   
        print "Method Error!"

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    test_getattr()

   
   
    

   
   
# 输出结果

   
   
test attribute

   
   
test method
  
  

命令行处理

  
  


   
   
def process_command_line(argv):

   
   
    """

   
   
    Return a 2-tuple: (settings object, args list).

   
   
    `argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.

   
   
    """

   
   
    if argv is None:

   
   
        argv = sys.argv[1:]

   
   
    # initialize the parser object:

   
   
    parser = optparse.OptionParser(

   
   
        formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),

   
   
        add_help_option=None)

   
   
    # define options here:

   
   
    parser.add_option(      # customized description; put --help last

   
   
        '-h', '--help', action='help',

   
   
        help='Show this help message and exit.')

   
   
    settings, args = parser.parse_args(argv)

   
   
    # check number of arguments, verify values, etc.:

   
   
    if args:

   
   
        parser.error('program takes no command-line arguments; '

   
   
                     '"%s" ignored.' % (args,))

   
   
    # further process settings & args if necessary

   
   
    return settings, args

   
   
def main(argv=None):

   
   
    settings, args = process_command_line(argv)

   
   
    # application code here, like:

   
   
    # run(settings, args)

   
   
    return 0        # success

   
   
if __name__ == '__main__':

   
   
    status = main()

   
   
    sys.exit(status)
  
  

读写csv文件

  
  


   
   
# 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似

   
   
import csv

   
   
with open('data.csv', 'rb') as f:

   
   
    reader = csv.reader(f)

   
   
    for row in reader:

   
   
        print row

   
   
# 向csv文件写入

   
   
import csv

   
   
with open( 'data.csv', 'wb') as f:

   
   
    writer = csv.writer(f)

   
   
    writer.writerow(['name', 'address', 'age'])  # 单行写入

   
   
    data = [

   
   
            ( 'xiaoming ','china','10'),

   
   
            ( 'Lily', 'USA', '12')]

   
   
    writer.writerows(data)  # 多行写入
  
  

各种时间形式转换

只发一张网上的图, 然后查文档就好了, 这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用, 很多人又不知道的功能：

  
  


   
   
>>> name = "andrew"

   
   
>>> "my name is {name}".format(name=name)

   
   
'my name is andrew'
  
  

参考链接

• What is the difference between @staticmethod and @classmethod in Python?
• Python @property versus getters and setters
• How does the @property decorator work?
• How does the functools partial work in Python?
• What’s the difference between eval, exec, and compile in Python?
• Be careful with exec and eval in Python
• Python (and Python C API): new versus init
• Python ‘self’ keyword self不是关键字, 是一个约定的变量名
• Python进阶必读汇总
• 使python类可以判断真值
• Best Python Resources
• Python安全编码指南