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30个Python优秀实践和技巧，你值得拥有~

 1. 使用Python3

创新互联公司于2013年开始，先为浑江等服务建站，浑江等地企业，进行企业商务咨询服务。为浑江企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

温馨提示：官方宣布自2020年1月一日起将不再支持Python2。这份指南里的大多数例子也只在Python3中适用。如果您还在使用Python2.7，赶快更新吧。如果您使用的是苹果电脑，可以使用Homebrew轻松升级。

2. 检查Python的最低要求版本

您可以直接使用代码来查看Python版本，确保将来不会出现脚本和Python版本不兼容的情况发生。请看示例：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ifnot  sys.version_info > (2, 7): 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.    # berate your user for running a  10 year 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5.    # python version 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. elifnot  sys.version_info >= (3, 5): 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9.    # Kindly tell your user (s)he  needs to upgrade 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11.    # because you're using 3.5  features 
    12.

viewrawcheck_python_version.py hosted with by GitHub

3. 使用IPython

作者截图

实际上，IPython是一个增强的shell。自动完成功能已足以令人惊叹，但它还有更多功能。我非常喜欢内置的魔术命令。以下是一些例子:

  • %cd -用于更改当前工作目录
  • 编辑-打开编辑器，并执行您在关闭编辑器后键入的代码
  • %env — 展示当前环境变量
  • %pip install [pkgs] — 在交互环境下安装包
  • %time 和 %timeit — 计算Python代码的执行时间

另一个有用的功能是引用前一个命令的输出。In和Out是实际的对象。您可以通过使用Out[3]来进行第三个命令的输出。

下载Python命令安装Ipython:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip3install ipython 
    2.

4. 列表推导

列表推导可以替换丑陋的用于填充列表的for循环。列表推导的基本语法是:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. [expression for item in list if conditional ] 
    2.

这是一个最基本的例子，使用数字序列填充列表：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. mylist = [i for i inrange(10)] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(mylist) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. # [0, 1,  2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    6.

viewrawlist_comprehensions_1.py hostedwith by GitHub

同时你还可以用这种表达进行数学运算：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. squares = [x**2for x inrange(10)] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(squares) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. # [0, 1,  4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 
    6.

viewrawlist_comprehensions_2.py hostedwith by GitHub

甚至额外创建一个新函数：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. defsome_function(a): 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.     return (a +5) /2 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. my_formula  = [some_function(i) for i inrange(10)] 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(my_formula) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # [2, 3,  3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7] 
    10.

viewrawlist_comprehensions_3.py hostedwith by GitHub

最终，你可以使用“if”来过滤列表。在这个例子中，只保留了能被2整除的值

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. filtered  = [i for i inrange(20) if i%2==0] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(filtered) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. # [0, 2,  4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 
    6.

viewrawlist_comprehensions_4.py hosted with by GitHub

5.检查对象的内存使用

使用 sys.getsizeof()，可以检查对象的记忆内存：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import sys 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. mylist =range(0, 10000) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print(sys.getsizeof(mylist)) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. # 48 
    8.

viewrawcheck_memory_usage_1.py hostedwith by GitHub

为什么这样一个巨大的列表仅占48字节内存? 这是因为range函数返回的类只表现为一个列表。范围比使用实际的数字列表更节省内存。 你可以自己使用列表推导创建同一范围内的实际数字列表:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import sys 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. myreallist  = [x for x inrange(0, 10000)] 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print(sys.getsizeof(myreallist)) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. # 87632 
    8.

viewrawcheck_memory_usage_2.py hosted with by GitHub

6. 返回多个值

Python中的函数可以返回多个变量，而无需字典、列表或类。它的工作原理如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. defget_user(id): 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.     # fetch user from database 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5.     # .... 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7.     return name,  birthdate 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. name,  birthdate = get_user(4) 
    10.

viewrawreturn_multiple_variables.py hosted with by GitHub

对于有限数量的返回值，这是可以的。但是任何超过3个值的内容都应该放到一个(data)类中。

7. 使用数据类

从3.7版开始，Python提供了数据类。与常规类或其他替代方法(如返回多个值或字典)相比，有几个优点:

  • 一个数据类需要最少的代码
  • 可以比较数据类，因为已经实现了_eq__
  • 您以轻易打印一个数据类进行调试，因为也实现了_repr__
  • 数据类需要类型提示，减少了出错几率 下面是一个数据类的例子:
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from  dataclasses import dataclass 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. @dataclass 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. classCard: 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7.     rank: str 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9.     suit: str 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. card = Card("Q", "hearts") 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. print(card == card) 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. # True 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. print(card.rank) 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19. # 'Q' 
    20.   
  
  
  
  20.  
    21.   
  
  
  
  21. print(card) 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. Card(rank='Q', suit='hearts' 
    24.

viewrawdataclass.py hosted with by GitHub

点击这里查看高阶指南 。

8. 变量交换

一个小技巧就可以省略数行代码。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. a =1 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. b =2 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. a, b = b, a 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print (a) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # 2 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. print (b) 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. # 1 
    14.

viewrawin_place_variable_swapping.py hosted with by GitHub

9. 合并字典(Python3.5+)

自Python3.5 以来，合并字典更为简便

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. dict1 = { 'a': 1, 'b': 2 } 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. dict2 = { 'b': 3, 'c': 4 } 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. merged = { **dict1, **dict2 } 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print  (merged) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # {'a':  1, 'b': 3, 'c': 4} 
    10.

viewrawmerging_dicts.py hostedwith by GitHub

如果有重叠的值，来自第一个字典的值将被覆盖。

10. 标题大小写

这只是其中一种有趣的玩法:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. mystring  ="10  awesome python tricks" 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(mystring.title()) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. '10  Awesome Python Tricks' 
    6.

viewrawstring_to_titlecase.py hosted with by GitHub

11. 切割字符串至列表

可以将字符串拆分为字符串列表。在下例中，根据空格切割

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. mystring  ="The  quick brown fox" 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. mylist =  mystring.split(' ') 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print(mylist) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. #  ['The', 'quick', 'brown', 'fox'] 
    8.

viewrawstring_to_list.py hosted with by GitHub

12. 从字符串列表中创建一个字符串

与上一个技巧正好相反，在本例中，从字符串列表中创建一个字符串，并在单词间输入空格：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. mylist = ['The', 'quick', 'brown', 'fox'] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. mystring  ="  ".join(mylist) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print(mystring) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. # 'The  quick brown fox' 
    8.

viewrawlist_to_string.py hostedwith by GitHub

你或许在想为什么不用mylist.join(" ") ，好问题!

归根结底，String.join()函数不仅可以连接列表，还可以连接任何可迭代的列表。将它放在String中会阻止在多个位置实现相同的功能。

13. 表情

表情要么是欢喜，要么是讨厌，这依表情而定。更重要的是，这在分析社交媒体数据时尤其有用。 首先，下载表情模块

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip3install emoji 
    2.

下载完之后，就可以按如下操作：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import emoji 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. result =  emoji.emojize('Python is :thumbs_up:') 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print(result) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. #  'Python is ' 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # You  can also reverse this: 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. result =  emoji.demojize('Python is ') 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. print(result) 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. #  'Python is :thumbs_up:' 
    16.

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14. 制作列表切片

列表切片的句法：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. a[start:stop:step] 
    2.

Start, stop 和 step 都是可选项. 如果未设置，默认值会是

  • Start值为0
  • End为字符串末尾
  • step值为1

以下是一个例子：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # We can  easily create a new list from 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. # the  first two elements of a list: 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. first_two  = [1, 2, 3, 4, 5][0:2] 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(first_two) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # [1, 2] 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # And if  we use a step value of 2, 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. # we can  skip over every second number 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. # like  this: 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. steps = [1, 2, 3, 4, 5][0:5:2] 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19. print(steps) 
    20.   
  
  
  
  20.  
    21.   
  
  
  
  21. # [1, 3,  5] 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. # This  works on strings too. In Python, 
    24.   
  
  
  
  24.  
    25.   
  
  
  
  25. # you  can treat a string like a list of 
    26.   
  
  
  
  26.  
    27.   
  
  
  
  27. #  letters: 
    28.   
  
  
  
  28.  
    29.   
  
  
  
  29. mystring  ="abcdefdn  nimt"[::2] 
    30.   
  
  
  
  30.  
    31.   
  
  
  
  31. print(mystring) 
    32.   
  
  
  
  32.  
    33.   
  
  
  
  33. # 'aced  it' 
    34.

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15. 反转字符串和列表

使用上面的切片符号来反转字符串或列表。通过使用负的步进值-1，从而反转元素:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. revstring  ="abcdefg"[::-1] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(revstring) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. #  'gfedcba' 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. revarray  = [1, 2, 3, 4, 5][::-1] 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. print(revarray) 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # [5, 4,  3, 2, 1] 
    12.

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16. 展示小猫

首先，安装Pillow(Python图像库的一个分支):

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip3install Pillow 
    2.

下载这张图片，并把它命名为kittens.jpg:

图源 TheDigitalArtist Pixabay

可以使用以下代码来显示Python代码中的图像: 或者直接使用IPython:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. fromPILimport Image 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. im =  Image.open("kittens.jpg") 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. im.show() 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(im.format,  im.size, im.mode) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # JPEG  (1920, 1357) RGB 
    10.

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除了显示图像，Pillow还可以分析、调整大小、过滤、增强、变形等等。有关它的所有特性，请参阅文档。

17. 使用map()

Python的一个内置函数是map()。map()的语法是: map(function, something_iterable) 给定一个要执行的函数，和一些要运行的变量。它可以是任何可迭代的元素。在下面的例子中，我将使用一个列表。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. defupper(s): 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.     return  s.upper() 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. mylist =list(map(upper,  ['sentence', 'fragment'])) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(mylist) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. #  ['SENTENCE', 'FRAGMENT'] 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. #  Convert a string representation of 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. # a  number into a list of ints. 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. list_of_ints  =list(map(int, "1234567"))) 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. print(list_of_ints) 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19. # [1, 2,  3, 4, 5, 6, 7] 
    20.

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看看自己的代码，看看是否可以在某处使用map()而不是循环!

18. 从列表和字符串中提取独特元素

通过使用set()函数创建一个集合，可以从一个列表或类似列表的对象中获得所有独特的元素:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print (set(mylist)) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. # {1, 2,  3, 4, 5, 6} 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. # And  since a string can be treated like a 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # list  of letters, you can also get the 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # unique  letters from a string this way: 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. print (set("aaabbbcccdddeeefff")) 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. # {'a',  'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 
    16.

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19. 找到频率出现最高的值

查找列表或字符串中最常出现的值:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(max(set(test), key=  test.count)) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. # 4 
    6.

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你明白为什么会这样吗?在继续阅读之前，试着自己找出答案。还没尝试吗?我要告诉你答案了。

  • max()将返回列表中的最大值。key参数接受单个参数函数来定制排序顺序，在本例中，它是test.count。该函数应用于iterable上的每个项目。
  • 测试。count是一个内置的列表函数。它接受一个参数，并将计算该参数的出现次数。因此test.count(1)将返回2，而test.count(4)将返回4。
  • set(test)返回test中所有的唯一值，因此{1,2,3,4} 因此，我们在这一行代码中所做的就是获取test的所有唯一值，即{1,2,3,4}。接下来，max将应用list.count 函数，并返回最大值。

20. 创建一个进度条

创建自己的进度条，这很有趣。但是使用进度包更快:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip3install progress 
    2.

现在可以花费更少的时间创建进度条

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from  progress.bar import Bar 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. bar = Bar('Processing', max=20) 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. for i inrange(20): 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7.     # Do some work 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9.     bar.next() 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. bar.finish() 
    12.

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21. 在交互式窗口中使用_

可以用下划线运算符得到最后一个表达式的结果，例如，在IPython中，如下所示:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In [1]:3 * 3 
    2.   
  
  
  
  2. Out[1]: 9In [2]: _ + 3 
    3.   
  
  
  
  3. Out[2]: 12 
    4.

这也适用于Pythonshell。此外，IPython shell允许使用Out[n]来获取[n]中的表达式的值。例如，Out[1]会给出数字9。

22. 快速创建一个web服务器

快速启动web服务器，提供当前目录的内容:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3-m http.server 
    2.

如果您想与同事共享一些内容，或者想测试一个简单的HTML站点，这是非常有用的。

23. 多行字符串

尽管可以在代码中使用三引号将多行字符串包括在内，但这并不理想。放在三引号之间的所有内容都将成为字符串，包括格式，如下所示。

我更喜欢第二种方法，该方法将多行连接在一起，使您可以很好地格式化代码。唯一的缺点是您需要显式添加换行符。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. s1 ="""Multi  line strings can be put 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.         between triple quotes. It's not ideal 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5.         when formatting your code  though""" 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print (s1) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # Multi  line strings can be put 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. #         between triple quotes. It's not  ideal 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. #         when formatting your code though 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. s2 = ("You  can also concatenate multiple\n"+ 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17.         "strings  this way, but you'll have to\n" 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19.         "explicitly  put in the newlines") 
    20.   
  
  
  
  20.  
    21.   
  
  
  
  21. print(s2) 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. # You  can also concatenate multiple 
    24.   
  
  
  
  24.  
    25.   
  
  
  
  25. #  strings this way, but you'll have to 
    26.   
  
  
  
  26.  
    27.   
  
  
  
  27. #  explicitly put in the newlines 
    28.

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24.三元运算符，用于条件赋值

这是使代码兼具简洁性与可读性的另一种方法：[on_true] if [expression] else[on_false] 例子：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. x = "Success!" if (y== 2) else "Failed!" 
    2.

25. 计算频率

使用集合库中的Counter来获取包含列表中所有唯一元素计数的字典：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from  collections import Counter 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6] 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. c =  Counter(mylist) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(c) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. #  Counter({1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 3, 6: 2}) 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # And it  works on strings too: 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. print(Counter("aaaaabbbbbccccc")) 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. #  Counter({'a': 5, 'b': 5, 'c': 5}) 
    16.

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26. 链接比较运算符

在Python中链接比较运算符，以创建更易读和简洁的代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. x =10 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. #  Instead of: 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. if x >5and x <15: 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7.     print("Yes") 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. # yes 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # You  can also write: 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. if5< x <15: 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15.     print("Yes") 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. # Yes 
    18.

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27. 添加一些颜色

使用Colorama,在终端添加点颜色.

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from  colorama import Fore, Back, Style 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. print(Fore.RED+'some  red text') 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. print(Back.GREEN+'and  with a green background') 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(Style.DIM+'and in  dim text') 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. print(Style.RESET_ALL) 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. print('back to  normal now') 
    12.

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28. 添加日期

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。 通过以下方式安装：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip3 install python-dateutil 
    2.

您可以使用此库做很多很棒的事情。我只会重点介绍对我来说特别有用的例子：如模糊分析日志文件中的日期等。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from  dateutil.parser import parse 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. logline ='INFO  2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.' 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. timestamp  = parse(log_line, fuzzy=True) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. print(timestamp) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. #  2020-01-01 00:00:01 
    10.

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只需记住：常规的Python日期时间功能不奏效时，python-dateutil就派上用场了!

29. 整数除法

在Python 2中，除法运算符(/)默认为整数除法，除非操作数之一是浮点数。因此，有以下操作：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # Python 2 
    2.   
  
  
  
  2. 5 / 2 = 2 
    3.   
  
  
  
  3. 5 / 2.0 = 2.5 
    4.

在Python 3中，除法运算符默认为浮点除法，并且//运算符已成为整数除法。这样我们得到：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Python 3 
    2.   
  
  
  
  2. 5 / 2 = 2.5 
    3.   
  
  
  
  3. 5 // 2 = 2 
    4.

30. 使用chardet进行字符集检测

使用chardet模块来检测文件的字符集。在分析大量随机文本时，这很有用。

安装方式：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip install chardet 
    2.

现在，有了一个名为chardetect的额外命令行工具，可以像这样使用：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. chardetect somefile.txt 
    2.   
  
  
  
  2. somefile.txt: ascii with confidence 1.0 
    3.

以上就是2020年30条优秀的代码技巧。我希望您能像享受创建列表一样，享受这些内容。


新闻名称：30个Python优秀实践和技巧，你值得拥有~
文章地址：http://wtcwzsj.com/article/cohipsj.html

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