被人工智能捧紅的 Python 已是一種發展完善且非常多樣化的語言，其中肯定有一些你尚未發現的功能。本文或許能夠讓你學到一些新技巧。

Python 是世界上***、熱門的編程語言之一，原因很多，比如：

• 易于學習
• 超高的通用性
• 具備大量模塊和庫

本文將分享一些使用 Python 的技巧，順序按照 A-Z 排列。

all or any

Python 非常受歡迎的原因之一是其可讀性和表達性。

人們還經常把 Python 笑稱為「可執行偽碼（executable pseudocode）」。但是，當你可以編寫這樣的代碼時，很難去反駁這種言論：

x = [True, True, False] 
if any(x): 
 print("At least one True") 
if all(x): 
 print("Not one False") 
if any(x) and not all(x): 
 print("At least one True and one False") 

bashplotlib

想在控制臺中繪圖嗎？

$ pip install bashplotlib 

使用上面的行，即可在控制臺中繪圖。

collections

Python 有一些很棒的默認數據類型，但有時候它們可能不會盡如你意。

不過，Python 標準庫提供了 collections 模塊。這個方便的附加組件可以為你提供更多數據類型。

collections 模塊：https://docs.python.org/3/library/collections.html

from collections import OrderedDict, Counter 
# Remembers the order the keys are added! 
x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) 
# Counts the frequency of each character 
y = Counter("Hello World!") 

dir

你是否想過如何查看 Python 對象內部及其具有哪些屬性？

輸入以下命令行：

>>> dir() 
>>> dir("Hello World") 
>>> dir(dir) 

當以交互方式運行 Python 時，這可能是一個非常有用的功能，并且可以動態地探索你正在使用的對象和模塊。

想要了解更多，點這里：https://docs.python.org/3/library/functions.html#dir

emoji

是的，真的有。請點擊這里：https://pypi.org/project/emoji/

$ pip install emoji 

別以為我不知道你會偷偷試它→→

from emoji import emojize 
print(emojize(":thumbs_up:")) 

from __future__ import

Python 流行的一個結果是，總有新版本正在開發中。新版本意味著新功能——除非你的版本已經過時。

不過，別擔心。__ future__模塊允許用戶導入新版 Python 的功能。這簡直就像時間旅行，或者魔法什么的。

__ future__模塊：https://docs.python.org/2/library/*future*.html

from __future__ import print_function 
print("Hello World!") 

geopy

地理（Geography）對于程序員來說可能是一個具有挑戰性的領域。但是 geopy 模塊讓它變得異常簡單。

geopy 模塊：https://geopy.readthedocs.io/en/latest/

$ pip install geopy 

它通過抽取一系列不同地理編碼服務的 API 來工作，使用戶獲取一個地方的完整街道地址、緯度、經度，甚至海拔高度。

另外一個有用的功能是距離：它可以用你喜歡的度量單位計算出兩個位置之間的距離。

from geopy import GoogleV3 
place = "221b Baker Street, London" 
location = GoogleV3().geocode(place) 
print(location.address) 
print(location.location) 

howdoi

陷入編碼問題，卻不記得以前見過的解決方案？需要檢查 StackOverflow，但不想離開終端？

那么你需要這個有用的命令行工具：https://github.com/gleitz/howdoi。

$ pip install howdoi 

無論你有什么問題都可以問它，它會盡力回答。

$ howdoi vertical align css 
$ howdoi for loop in java 
$ howdoi undo commits in git 

但是請注意——它會從 StackOverflow 的***票答案中抓取代碼。也就是說它提供的信息并非總是有用……

$ howdoi exit vim 

inspect

Python 的 inspect 模塊非常有助于理解問題背后的詳情。你甚至可以在 inspect 模塊上調用其方法！

inspect 模塊：https://docs.python.org/3/library/inspect.html

下面的代碼示例使用 inspect.getsource() 打印自己的源代碼。它還使用 inspect.getmodule() 打印定義它的模塊。

***一行代碼打印出自己的行號。

import inspect 
print(inspect.getsource(inspect.getsource)) 
print(inspect.getmodule(inspect.getmodule)) 
print(inspect.currentframe().f_lineno) 

當然，除了這些瑣碎的用途之外，inspect 模塊還能幫助你理解代碼正在做的事。你還可以用它編寫自文檔化代碼。

Jedi

Jedi 庫是一個自動完成和代碼分析的庫。它使代碼編寫變得更快、效果更高。

除非你正在開發自己的 IDE，否則你肯定會對使用 Jedi 庫作為編輯插件很感興趣。

Jedi：https://jedi.readthedocs.io/en/latest/docs/usage.html

你可能已經在使用 Jedi 了。IPython 項目就使用 Jedi 實現代碼自動完成功能。

**kwargs

學習任何語言時都會遇到很多里程碑。對于 Python 來說，理解神秘的**kwargs 語法可能算是其中之一。

詞典對象前面的雙星號可以讓你把該詞典的內容作為命名參數輸入到函數中。

詞典的秘鑰是參數名，值是傳遞給函數的值。你甚至不需要稱它為 kwargs！

dictionary = {"a": 1, "b": 2} 
def someFunction(a, b): 
 print(a + b) 
 return 
# these do the same thing: 
someFunction(**dictionary) 
someFunction(a=1, b=2) 

當你想編寫能夠處理事先未定義的命名參數的函數時，這個很有用。

列表推導式（List comprehensions）

我最喜歡 Python 編程的原因之一是它的列表推導式（https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#list-comprehensions）。

這些表達式使得編寫干凈易讀的代碼變得很容易，那些代碼讀起來幾乎像自然語言一樣。

關于它們的更多使用信息請查看：https://www.learnpython.org/en/List_Comprehensions

numbers = [1,2,3,4,5,6,7] 
evens = [x for x in numbers if x % 2 is 0] 
odds = [y for y in numbers if y not in evens] 
cities = ['London', 'Dublin', 'Oslo'] 
def visit(city): 
 print("Welcome to "+city) 
for city in cities: 
 visit(city) 

map

Python 通過許多內置功能支持函數式編程。map() 函數是最有用的函數之一——特別是當它與 lambda 函數結合使用時。

lambda 函數：https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions

x = [1, 2, 3] 
y = map(lambda x : x + 1 , x) 
# prints out [2,3,4] 
print(list(y)) 

在上面的例子中，map() 將一個簡單的 lambda 函數應用于 x 中的每個元素。它返回一個 map 對象，該對象可以被轉換成可迭代的對象，如列表或元組。

newspaper3k

如果你之前沒有見過它，那么我建議你先查看：https://pypi.org/project/newspaper3k/。

它可以幫助你從大量***國際出版物中檢索到新聞文章和相關元數據。你可以檢索圖像、文本和作者名。

它還有一些內置的 NLP 功能。

地址：https://newspaper.readthedocs.io/en/latest/user_guide/quickstart.html#performing-nlp-on-an-article

如果你想在下一個項目中使用 BeautifulSoup 或其它 DIY 網頁抓取庫，那么不如使用$ pip install newspaper3k，既省時又省事，何樂而不為呢？

運算符重載（Operator overloading）

Python 支持運算符重載。

它實際上是一個簡單的概念。你有沒有想過為什么 Python 允許用戶使用 + 運算符來將數字相加，并級聯字符串？這就是運算符重載在發揮作用。

你可以使用 Python 的標準運算符號來定義對象，這樣你可以在與這些對象相關的語境中使用它們。

class Thing: 
 def __init__(self, value): 
 self.__value = value 
 def __gt__(self, other): 
 return self.__value > other.__value 
 def __lt__(self, other): 
 return self.__value < other.__value 
something = Thing(100) 
nothing = Thing(0) 
# True 
something > nothing 
# False 
something < nothing 
# Error 
something + nothing 

pprint

Python 的默認 print 函數就可以實現打印功能。但如果嘗試打印較大的嵌套對象，就會發現打印結果很丑。

這時 Python 標準庫的 pretty printer 模塊就可以發揮作用了。該模塊可以將復雜的結構化對象以一種易讀的格式打印出來。

pretty printer 模塊：https://docs.python.org/3/library/pprint.html

Python 開發者的必備技能之一就是處理復雜的數據結構。

import requests 
import pprint 
url = 'https://randomuser.me/api/?results=1' 
users = requests.get(url).json() 
pprint.pprint(users) 

Queue

Python 支持多線程，而這是由 Python 標準庫的 Queue 模塊支持的。

該模塊允許用戶實現隊列（queue）數據結構。隊列數據結構允許用戶根據特定的規則添加和檢索條目。

『First in, first out』 (FIFO) 隊列允許用戶按照對象被添加的順序來檢索對象。『Last in, first out』 (LIFO) 隊列允許用戶首先訪問***添加的對象。

***，優先級隊列（priority queue）允許用戶根據對象對應的優先級類別來檢索對象。

如何使用 queue 在 Python 中實現多線程編程，示例詳見：https://www.tutorialspoint.com/python3/python_multithreading.htm。

__repr__

在 Python 中定義一個類別或對象時，以「官方」方式將對象表示為字符串很有用。例如：

>>> file = open('file.txt', 'r') 
>>> print(file) 
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0> 

這使代碼 debug 變得簡單很多。將字符串添加到類別定義，如下所示：

class someClass: 
 def __repr__(self): 
 return "<some description here>" 
someInstance = someClass() 
# prints <some description here> 
print(someInstance) 

sh

Python 是一種偉大的腳本語言，不過有時使用標準 os 和 subprocess 庫會有點棘手。

sh 庫提供了一種不錯的替代方案。

sh 庫：http://amoffat.github.io/sh/

該庫允許用戶像使用普通函數一樣調用任意程序，這對自動化工作流和任務非常有用。

from sh import * 
sh.pwd() 
sh.mkdir('new_folder') 
sh.touch('new_file.txt') 
sh.whoami() 
sh.echo('This is great!') 

類型提示（Type hints）

Python 是動態語言。在定義變量、函數、類別等時無需指定數據類型。

這有利于縮短開發周期。但是，簡單的類型錯誤（typing issue）導致的運行時錯誤真的太煩了。

從 Python 3.5 版本開始，用戶可以選擇在定義函數時開啟類型提示。

def addTwo(x : Int) -> Int: 
 return x + 2 

你還可以定義類型別名：

from typing import List 
Vector = List[float] 
Matrix = List[Vector] 
def addMatrix(a : Matrix, b : Matrix) -> Matrix: 
 result = [] 
 for i,row in enumerate(a): 
 result_row =[] 
 for j, col in enumerate(row): 
 result_row += [a[i][j] + b[i][j]] 
 result += [result_row] 
 return result 
x = [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]] 
y = [[2.0, 1.0], [0.0, -2.0]] 
z = addMatrix(x, y) 

盡管非強制，但類型注釋可以使代碼更易理解。

它們還允許你在運行之前使用類型檢查工具捕捉 TypeError。在進行大型復雜項目時執行此類操作是值得的。

uuid

生成通用唯一標識符（Universally Unique ID，UUID）的一種快速簡單方法就是使用 Python 標準庫的 uuid 模塊。

uuid 模塊：https://docs.python.org/3/library/uuid.html

import uuid 
user_id = uuid.uuid4() 
print(user_id) 

這創建了一個隨機化后的 128 比特數字，該數字幾乎必然是唯一的。

事實上，可以生成 2¹²²可能的 UUID。這個數字超過了 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000。

在給定集合中找出重復數字的可能性極低。即使有一萬億 UUID，重復數字存在的概率也遠遠低于十億分之一。

虛擬環境（Virtual environment）

這可能是 Python 中我最喜歡的事物了。

你可能同時處理多個 Python 項目。不幸的是，有時候兩個項目依賴于相同依賴項的不同版本。那你要安裝哪個版本呢？

幸運的是，Python 支持虛擬環境，這使得用戶能夠充分利用兩種環境。見下列行：

python -m venv my-project 
source my-project/bin/activate 
pip install all-the-modules  

現在你在一臺機器上具備獨立的多個 Python 版本了。問題解決！

wikipedia

Wikipedia 擁有一個很棒的 API，允許用戶以編程方式訪問巨大體量的免費知識和信息。

wikipedia 模塊使得訪問該 API 非常便捷。

Wikipedia 模塊：https://wikipedia.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html

import wikipedia 
result = wikipedia.page('freeCodeCamp') 
print(result.summary) 
for link in result.links: 
 print(link) 

和真實的維基百科網站類似，該模塊支持多種語言、頁面消歧、隨機頁面檢索，甚至還具備 donate() 方法。

xkcd

humour 是 Python 語言的一個關鍵特征，其名稱來自英國喜劇片《蒙提·派森的飛行馬戲團》(Monty Python and the Flying Circus)。Python 的很多官方文檔引用了該喜劇片***的劇情。

幽默感并不限于文檔。試著運行下列行：

import antigravity 

將打開 xkcd 畫的 Python 漫畫。不要改變這一點，Python。不要改變。

YAML

YAML 代表 『YAML Ain』t Markup Language』。它是一種數據格式語言，是 JSON 的超集。

與 JSON 不同，它可以存儲更復雜的對象并引用自己的元素。你還可以編寫注釋，使其尤其適用于編寫配置文件。

PyYAML 模塊（https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation）可以讓你在 Python 中使用 YAML。安裝：

$ pip install pyyaml 

然后導入到項目中：

import yaml 

PyYAML 使你能夠存儲任何數據類型的 Python 對象，以及任何用戶定義類別的實例。

zip

給你支***一招，非?？?。還在用兩個列表來組成一部詞典嗎？

keys = ['a', 'b', 'c'] 
vals = [1, 2, 3] 
zipped = dict(zip(keys, vals)) 

zip() 內置函數使用多個可迭代對象作為輸入并返回元組列表。每個元組按位置索引對輸入對象的元素進行分組。

你也可以通過調用*zip() 來「解壓」對象。