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：

user_input = "This 
string has some whitespaces... 
" 
character_map = { 
  ord(  
 ) :  , 
  ord(   ) :  , 
  ord(  
 ) : None
} 

user_input.translate(character_map) # This string has some whitespaces...
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：

import itertools 
s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138> 
for val in s: 
  ...

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：

string_from_file = """ 
// Author: ... 
// License: ... 
// 
// Date: ... 
Actual content... 
 """
import itertools 
for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split(" 
")): 
  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：

def test(*, a, b): 
  pass
test("value for a", "value for b") # TypeError: test() takes 0 positional arguments... 
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:

class Connection: 
  def __init__(self): 
    ... 
  def __enter__(self): 
    # Initialize connection... 
  def __exit__(self, type, value, traceback): 
    # Close connection... 
with Connection() as c: 
  # __enter__() executes 
  ... 
  # 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:

from contextlib import contextmanager 
@contextmanager
def tag(name): 
  print(f"<{name}>") 
  yield
  print(f"</{name}>") 
with tag("h1"): 
  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」：

class Person: 
  __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"] 
  def __init__(self, first_name, last_name, phone): 
    self.first_name = first_name 
    self.last_name = last_name 
    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：

import signal 
import resource 
import os 
# To Limit CPU time 
def time_exceeded(signo, frame): 
  print("CPU exceeded...") 
  raise SystemExit(1) 
def set_max_runtime(seconds): 
  # Install the signal handler and set a resource limit 
  soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU) 
  resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard)) 
  signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded) 
# To limit memory usage 
def set_max_memory(size): 
  soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) 
  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」）：

def foo(): 
  pass
def bar(): 
  pass
__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：

from functools import total_ordering 
@total_ordering
class Number: 
  def __init__(self, value): 
    self.value = value 
  def __lt__(self, other): 
    return self.value < other.value 
  def __eq__(self, other): 
    return self.value == other.value 
print(Number(20) > Number(3)) 
print(Number(1) < Number(5)) 
print(Number(15) >= Number(15)) 
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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原文链接：https://www.tuicool.com/articles/MjmE7nE