探索一些未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。

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这是Python 3.x 首发特性系列文章中的第三篇。其中一些 Python 版本已经推出了一段时间。例如，Python 3.2 是在 2011 年首次发布的，但其中引入的一些很酷、很有用的特性仍然没有被使用。下面是其中的三个。

argparse 子命令

argparse 模块首次出现在 Python 3.2 中。有许多用于命令行解析的第三方模块。但是内置的 argparse 模块比许多人认为的要强大。

要记录所有的 argparse 的特性，那需要专门写系列文章。下面是一个例子，说明如何用 argparse 做子命令。

想象一下，一个命令有两个子命令：negate，需要一个参数，multiply，需要两个参数：

 
 
 
  
  
  
$ computebot negate 5
  
  
  
-5
  
  
  
$ computebot multiply 2 3
  
  
  
6
 
 

 
 
 
  
  
  
import argparse
  
  
  
 
  
  
  
parser = argparse.ArgumentParser()
  
  
  
subparsers = parser.add_subparsers()
 
 

add_subparsers() 方法创建一个对象，你可以向其添加子命令。唯一需要记住的技巧是，你需要添加通过 set_defaults() 调用的子命令：

 
 
 
  
  
  
negate = subparsers.add_parser("negate")
  
  
  
negate.set_defaults(subcommand="negate")
  
  
  
negate.add_argument("number", type=float)
 
 

 
 
 
  
  
  
multiply = subparsers.add_parser("multiply")
  
  
  
multiply.set_defaults(subcommand="multiply")
  
  
  
multiply.add_argument("number1", type=float)
  
  
  
multiply.add_argument("number2", type=float)
 
 

我最喜欢的一个 argparse 功能是，因为它把解析和运行分开，测试解析逻辑特别令人愉快。

 
 
 
  
  
  
parser.parse_args(["negate", "5"])
 
 

 
 
 
  
  
  
 Namespace(number=5.0, subcommand='negate')
 
 

 
 
 
  
  
  
parser.parse_args(["multiply", "2", "3"])
 
 

 
 
 
  
  
  
 Namespace(number1=2.0, number2=3.0, subcommand='multiply')
 
 

contextlib.contextmanager

上下文是 Python 中一个强大的工具。虽然很多人 使用 它们，但编写一个新的上下文常常看起来像一门黑暗艺术。有了 contextmanager 装饰器，你所需要的只是一个一次性的生成器。

编写一个打印出做某事所需时间的上下文，就像这样简单：

 
 
 
  
  
  
import contextlib, timeit
  
  
  
 
  
  
  
@contextlib.contextmanager
  
  
  
def timer():
  
  
  
 before = timeit.default_timer()
  
  
  
 try:
  
  
  
 yield
  
  
  
 finally:
  
  
  
 after = timeit.default_timer()
  
  
  
 print("took", after - before)
 
 

你可以这样使用：

 
 
 
  
  
  
import time
  
  
  
 
  
  
  
with timer():
  
  
  
 time.sleep(10.5)
 
 

 
 
 
  
  
  
 took 10.511025413870811`
 
 

functools.lru_cache

有时，在内存中缓存一个函数的结果是有意义的。例如，想象一下经典的问题：“有多少种方法可以用 25 美分、1 美分、2 美分和 3 美分可以来换取 1 美元？”

这个问题的代码可以说是非常简单：

 
 
 
  
  
  
def change_for_a_dollar():
  
  
  
 def change_for(amount, coins):
  
  
  
 if amount == 0:
  
  
  
 return 1
  
  
  
 if amount < 0 or len(coins) == 0:
  
  
  
 return 0
  
  
  
 some_coin = next(iter(coins))
  
  
  
 return (
  
  
  
 change_for(amount, coins - set([some_coin]))
  
  
  
 +
  
  
  
 change_for(amount - some_coin, coins)
  
  
  
 )
  
  
  
 return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))
 
 

在我的电脑上，这需要 13ms 左右：

 
 
 
  
  
  
with timer():
  
  
  
 change_for_a_dollar()
 
 

 
 
 
  
  
  
 took 0.013737603090703487`
 
 

事实证明，当你计算有多少种方法可以做一些事情，比如用 50 美分找钱，你会重复使用相同的硬币。你可以使用 lru_cache 来避免重复计算。

 
 
 
  
  
  
import functools
  
  
  
 
  
  
  
def change_for_a_dollar():
  
  
  
 @functools.lru_cache
  
  
  
 def change_for(amount, coins):
  
  
  
 if amount == 0:
  
  
  
 return 1
  
  
  
 if amount < 0 or len(coins) == 0:
  
  
  
 return 0
  
  
  
 some_coin = next(iter(coins))
  
  
  
 return (
  
  
  
 change_for(amount, coins - set([some_coin]))
  
  
  
 +
  
  
  
 change_for(amount - some_coin, coins)
  
  
  
 )
  
  
  
 return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))
 
 

 
 
 
  
  
  
with timer():
  
  
  
 change_for_a_dollar()
 
 

 
 
 
  
  
  
 took 0.004180959425866604`
 
 

一行的代价是三倍的改进。不错。

欢迎来到 2011 年

尽管 Python 3.2 是在 10 年前发布的，但它的许多特性仍然很酷，而且没有得到充分利用。如果你还没使用，那么将他们添加到你的工具箱中。

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转载来源：http://www.jxjierui.cn/article/dpggsce.html