Python 你可能从未听说过的五种隐藏技巧

人生苦短，从未藏技快学Python

1. ... 对象

没错，听说你没看错，种隐就是从未藏技 "..."

在Python中 ... 代表着一个名为 Ellipsis 的对象。根据官方说明，听说它是种隐一个特殊值，通常可以作为空函数的从未藏技占位符，或是听说用于Numpy中的切片操作。

如：

def my_awesome_function():

...

等同于：

def my_awesome_function():

Ellipsis

当然，种隐你也可以使用pass或者字符串作为占位符：

def my_awesome_function():

pass

def my_awesome_function():

"An empty,从未藏技 but also awesome function"

他们最终的效果都是相同的。

接下来讲讲...对象是听说如何在Numpy中体现出作用的，创建一个 3x3x3 的种隐矩阵数组，然后获取所有最内层矩阵的从未藏技第二列：

>>> import numpy as np

>>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)

>>> array

array([[[ 0, 1, 2],

[ 3, 4, 5],

[ 6, 7, 8]],

[[ 9, 10, 11],

[12, 13, 14],

[15, 16, 17]],

[[18, 19, 20],

[21, 22, 23],

[24, 25, 26]]])

为了获取最层矩阵的第二列，传统方法可能是听说这样的：

>>> array[:, :, 1]

array([[ 1, 4, 7],

[10, 13, 16],

[19, 22, 25]])

如果你会用...对象，站群服务器则是种隐这样的：

>>> array[..., 1]

array([[ 1, 4, 7],

[10, 13, 16],

[19, 22, 25]])

不过请注意， ... 对象仅可用于Numpy，不适用于Python内置数组。

2.解压迭代对象

解压迭代对象是一个非常方便的特性：

>>> a, *b, c = range(1, 11)

>>> a

1

>>> c

10

>>> b

[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

或者是：

>>> a, b, c = range(3)

>>> a

0

>>> b

1

>>> c

2

同理，与其写这样的代码：

>>> lst = [1]

>>> a = lst[0]

>>> a

1

>>> (a, ) = lst

>>> a

1

你不如跟解压迭代对象一样，进行更优雅的赋值操作：

>>> lst = [1]

>>> [a] = lst

>>> a

1

虽然这看起来有点蠢，但就我个人来看，比前一种写法更优雅一些。

3.展开的艺术

数组展开有各种千奇百怪的姿势，比如说：

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

>>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist]

>>> flattened

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果你对reduce和lambda有一定了解，建议使用更优雅的方式：

>>> from functools import reduce

>>> reduce(lambda x,y: x+y, l)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

reduce和lambda组合起来，就能针对 l 数组内的每个子数组做拼接操作。

当然，还有更神奇的方式：

>>> sum(l, [])

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> # 其实相当于 [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9]

没错，这样对二维数组做sum操作，就能使二维数组内的每个元素做“加”法拼接起来。亿华云计算

同样的道理，如果你对三位数组做sum操作，就能使其变为二维数组，此时再对二维数组做sum操作，就能展开为一维数组。

虽然这个技巧很出色，但我并不推荐使用，因为可读性太差了。

4.下划线 _ 变量

每当你在Python解释器，IPython或Django Console中运行表达式时，Python都会将输出的值绑定到 _ 变量中：

>>> nums = [1, 3, 7]

>>> sum(nums)

11

>>> _

11

>>>

由于它是一个变量，你可以随时覆盖它，或像普通变量一样操作它：

>>> 9 + _

20

>>> a = _

>>> a

20

5.多种用途的else

很多人都不知道，else 可以被用于许多地方，除了典型的 if else, 我们还可以在循环和异常处理里用到它。

循环

如果需要判断循环里是否处理了某个逻辑，通常情况下会这么做：

found = False

a = 0

while a < 10:

if a == 12:

found = True

a += 1

if not found:

print("a was never found")

如果引入else，我们可以少用一个变量：

a = 0

while a < 10:

if a == 12:

break

a += 1

else:

print("a was never found")

异常处理

我们可以在 try ... except ... 中使用 else 编写未捕获到异常时的逻辑：

In [13]: try:

...: { }[lala]

...: except KeyError:

...: print("Key is missing")

...: else:

...: print("Else here")

...:

Key is missing

这样，如果程序没有异常，则会走else分支：

In [14]: try:

...: { lala: bla}[lala]

...: except KeyError:

...: print("Key is missing")

...: else:

...: print("Else here")

...:

Else here

如果你经常做异常处理，你就会知道这个技巧相当方便。

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