内容简介：什么是优雅的代码，今天大邓与你一起学习优雅的python代码。本文内容根据PyCon2018(克利夫兰)其实我们平常使用的列表、字符串等数据类型的一些方法就用到了莫属方法，比如这个字符串拼接操作，在字符串类的定义中使用了
什么是优雅的代码，今天大邓与你一起学习优雅的 python 代码。本文内容根据PyCon2018(克利夫兰) Nina Zakharenko - Elegant Solutions For Everyday Python Problems - PyCon 2018 大会演讲视频整理而来。
python魔术方法-双下划线
其实我们平常使用的列表、字符串等数据类型的一些方法就用到了莫属方法，比如
a = 'edf' b = 'ggg' print(a+b)
这个字符串拼接操作，在字符串类的定义中使用了 __add__ 这个魔法。现在我们定义Money类来表示不同的货币，并能计算汇率。
class Money:
#这里我们以美元作为计价单位1，方便理解
current_rates = {'$':1,
'￥':6}
def __init__(self, symbol, amount):
self.symbol = symbol
self.amount = amount
def __str__(self):
#用来将实例化显示出来
return f'{self.symbol}{self.amount}'
def convert(self, other):
#将rmb转化为美元计价
new_amount = other.amount/self.current_rates[other.symbol]*self.current_rates[self.symbol]
return Money(self.symbol, new_amount)
dollar = Money('$', 5)rmb = Money('￥', 5)
print(dollar)
print(rmb)
print(rmb.convert(dollar))
运行结果
$5 ￥5 ￥5.0
现在我们想计算这个人持有的dollar和rmb一共值多少钱，这里就用到 加法__add__
class Money:
current_rates = {'$':1,
'￥':6}
def __init__(self, symbol, amount):
self.symbol = symbol
self.amount = amount
def __str__(self):
return f'{self.symbol}{self.amount}'
def convert(self, other):
#汇率换算
new_amount = other.amount/self.current_rates[other.symbol]*self.current_rates[self.symbol]
return Money(self.symbol, new_amount)
def __add__(self, other):
#将两种不同的货币进行总价值计算
new_amount = self.amount + self.convert(other).amount return Money(self.symbol, new_amount)
dollar = Money('$', 5)rmb = Money('￥', 5)
print(dollar)
print(rmb)
print(dollar+rmb)
print(rmb+dollar)
运行结果
$5 ￥5 $5.833333333333333 ￥35.0
此外还有 __getitem__ 、__len__ 等更多的魔术方法，比如
class SquareShape:
def __len__(self):
#返回正方向的边数
return 4
my_square = SquareShape()
len(my_square)
运行结果
-
为了创建可迭代的（iterable）数据类型，定义时需要用到
__iter__() -
__iter__()必须返回迭代器iterator -
为了让数据是迭代器iterator，必须使用
__next__(), 当迭代器中没有更多的元素可供迭代，此时raiseStopIteration，iterator不再进行迭代。
比如我们在这里定义一个可迭代数据类型IterableServer
class IterableServer:
services = [{'protocol':'ftp', 'port':21},
{'protocol':'ssh', 'port':22},
{'protocol':'http', 'port':80}]
def __init__(self):
#初始化服务器索引位置为第一个
self.current_index = 0
def __iter__(self):
#没有此方法，IterableServer就不能for循环迭代
return self
def __next__(self):
while self.current_index < len(self.services):
service = self.services[self.current_index]
self.current_index+=1
return service['protocol'], service['port']
raise StopIteration
#这是咱们平常使用的for循环
servers = IterableServer()
print(servers)
for s in servers:
print(s)
运行结果
<__main__.IterableServer object at 0x1092ece10>
('ftp', 21)
('ssh', 22)
('http', 80)
< main .IterableServer object at 0x1092a5898>说明我们是迭代器对象，可以使用for循环，这个有点像列表。每次for循环，我们都要iter自己本身。所以比较消耗内存空间。
现在我们将IterableServer中的 iter 重新定义，使用yield，让IterableServer变成生成器，每次循环只迭代当前位置的元素，而不是将本身全部迭代。
class IterableServer2:
services = [{'protocol':'ftp', 'port':21},
{'protocol':'ssh', 'port':22},
{'protocol':'http', 'port':80}]
def __init__(self):
#初始化服务器索引位置为第一个
self.current_index = 0
def __iter__(self):
for service in self.services:
yield service
def __next__(self):
while self.current_index < len(self.services):
service = self.services[self.current_index]
self.current_index+=1
return service['protocol'], service['port']
raise StopIteration
#这是咱们平常使用的for循环
servers2 = IterableServer2()
print(servers2)
for s in servers2:
print(s)
运行结果
<__main__.IterableServer2 object at 0x1092ecc88>
{'protocol': 'ftp', 'port': 21}
{'protocol': 'ssh', 'port': 22}
{'protocol': 'http', 'port': 80}
检验下运行速度（时间）
def s1():
servers = IterableServer()
for s in servers:
s def s2():
servers2 = IterableServer2()
for s in servers2:
s%timeit s1()
1.06 µs ± 48.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
%timeit s2()
996 ns ± 39.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
从上面的运行时间看，IterableServer2比IterableServer快，大家可以以此来理解同样的数据，使用列表与生成器的速度是不同的。
getattr(object, name, default)
举例这是我们正常的方法调用
class Dog:
sound = 'Bark'
def speak(self):
print(self.sound +'!',self.sound+'!')
my_dog = Dog()
my_dog.speak()
运行结果
Bark! Bark!
使用getattr可以让我们通过使用字符串去调用实例中的方法
speak_method = getattr(my_dog, 'speak') speak_method()
运行结果
Bark! Bark!
现在可能觉得区别不大，好像没必要学getattr。但是假设定义的类中有很多种方法，在某种情况下我们需要输入一个命令的名字，并执行这个方法，就用到getattr
class Operations:
def say_hi(self, name):
print('hello, ', name)
def say_bye(self, name):
print('Goodbye, ', name)
def default(self, arg):
print('Operations不存在这个方法')
operations = Operations()
getattr(operations, 'say_hi', operations.default)('David')
运行结果
hello, David
getattr(operations, 'say_hiiii', operations.default)('David')
运行结果
Operations不存在这个方法
装饰器
装饰器可以用来让我们的代码更简洁美观，我们看一个例子。比如我们要举行一个会议，只让授权的人参加。
class User:
def __init__(self, name, is_authenticated=False):
self.name = name
self.is_authenticated = is_authenticated
def __str__(self):
return '<User {}>'.format(self.name)
user1 = User('david')
user2 = User('smith', True)
user3 = User('sam', True)
users = [user1, user2, user3]
for u in users:
if u.is_authenticated == True:
print(u,'已授权，可以参加会议')
运行结果
<User smith> 已授权，可以参加会议 <User sam> 已授权，可以参加会议
但是涉及到检验某人是否有权限部分的代码不美观简洁，
def check(func):
def wrapper(user):
if not user.is_authenticated:
raise Exception('抱歉，{}先生您未注册会议，无权进入会场'.format(user.name))
return func(user)
return wrapper
@check
def display_authenticated_user(user):
print(user.name, '有权进入会场')
user1 = User('david')
user2 = User('smith', True)
user3 = User('sam', True)
users = [user2, user3, user1]
for u in users:
display_authenticated_user(u)
运行结果
smith 有权进入会场
sam 有权进入会场
---------------------------------------------------------------------------
Exception Traceback (most recent call last)
<ipython-input-106-c6d3c0348559> in <module>()
17
18 for u in users:
---> 19 display_authenticated_user(u)
<ipython-input-106-c6d3c0348559> in wrapper(user)
2 def wrapper(user):
3 if not user.is_authenticated:
----> 4 raise Exception('抱歉，{}先生您未注册会议，无权进入会场'.format(user.name))
5 return func(user)
6 return wrapper
Exception: 抱歉，david先生您未注册会议，无权进入会场
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深度学习之 图解LSTM
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