各位老铁们好，相信很多人对Python有什么奇技淫巧都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于Python有什么奇技淫巧以及python 不建议 get set的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 为什么没有get函数
2. python编程到底好不好学
3. sets第三级有用吗
4. Python有什么奇技淫巧

为什么没有get函数

没有get函数是因为在Python中，可以直接通过对象的属性名来获取属性值，不需要使用get函数。

例如，如果有一个对象obj，它有一个属性name，那么可以直接使用obj.name来获取name属性的值。

此外，Python中还有一些内置函数，如getattr()和setattr()，可以用来获取和设置对象的属性值。

python编程到底好不好学

首先，答案是肯定的，Python语言还是比较好学的。

语法简单易学是Python语言一个重要的特点，学习Python语言也几乎不需要任何基础，所以Python也是少儿编程的常见编程语言之一。

Python语言是典型的函数式语言与面向对象语言的结合体，所以编写Python代码会非常灵活，也非常直接，想用什么功能直接写就可以了，这与Java这样的纯面向对象语言还是有较大区别的，也许这也是Python语言比较受程序员欢迎的原因，因为没有人愿意复杂。Python语言比较简单还体现在丰富的“库”上，Python为各个常见的开发领域都准备了丰富的库，只要把这些库导进来就可以方便的使用。

虽然Python语言简单易学，但是Python语言的应用领域却比较广泛，语言生态也相对比较健全。目前Python语言在Web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域均有广泛的应用，相信随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python语言的发展空间还是非常广阔的。

当然，采用Python语言也可以写出非常复杂的程序，尤其在人工智能领域，采用Python来完成算法实现的过程还是相对比较复杂的。不少开发团队把算法设计和算法实现进行了分离，从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言来实现算法设计师的设计方案，这个过程往往还是具有一定难度的，而且要求算法实现工程师也要具备扎实的算法基础。当然，目前不少团队的算法工程师既要完成算法设计，也需要完成算法实现，而且这似乎是目前一个发展趋势。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

sets第三级有用吗

有用。1.sets第三级是指系统工程师工作当中的技术评审阶段，主要是对方案的技术可行性和实现方式进行评估。这个阶段对保证项目开发进度和质量非常重要，因此是非常有用的。2.此外，sets第三级还能够促进团队成员之间的技术交流和合作，提高整个团队的工作效率和技术水平，对于个人和团队的发展都是非常有帮助的。3.另外，sets第三级获得后，还有一定的职业认证和评级作用，对职场发展有一定促进作用。

Python有什么奇技淫巧

Python奇技淫巧

当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,

该list中填写可以import的类或者函数名,可以起到限制的import的作用,防止外部import其他函数或者类

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

frombaseimportAPIBase

fromclientimportClient

fromdecoratorimportinterface,export,stream

fromserverimportServer

fromstorageimportStorage

fromutilimport(LogFormatter,disable_logging_to_stderr,

enable_logging_to_kids,info)

__all__=['APIBase','Client','LogFormatter','Server',

'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',

'export','info','interface','stream']

with的魔力

with语句需要支持上下文管理协议的对象,上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法.with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作.

其中上下文表达式是跟在with之后的表达式,该表示大返回一个上下文管理对象

#常见with使用场景

withopen("test.txt","r")asmy_file:#注意,是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,

forlineinmy_file:

printline

详细原理可以查看这篇文章,浅谈Python的with语句

知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classMyWith(object):

def__init__(self):

print"__init__method"

def__enter__(self):

print"__enter__method"

returnself#返回对象给as后的变量

def__exit__(self,exc_type,exc_value,exc_traceback):

print"__exit__method"

ifexc_tracebackisNone:

print"ExitedwithoutException"

returnTrue

else:

print"ExitedwithException"

returnFalse

deftest_with():

withMyWith()asmy_with:

print"runningmy_with"

print"------分割线-----"

withMyWith()asmy_with:

print"runningbeforeException"

raiseException

print"runningafterException"

if__name__=='__main__':

test_with()

执行结果如下:

__init__method

__enter__method

runningmy_with

__exit__method

ExitedwithoutException

------分割线-----

__init__method

__enter__method

runningbeforeException

__exit__method

ExitedwithException

Traceback(mostrecentcalllast):

File"bin/python",line34,in

exec(compile(__file__f.read(),__file__,"exec"))

File"test_with.py",line33,in

test_with()

File"test_with.py",line28,intest_with

raiseException

Exception

证明了会先执行__enter__方法,然后调用with内的逻辑,最后执行__exit__做退出处理,并且,即使出现异常也能正常退出

filter的用法

相对filter而言,map和reduce使用的会更频繁一些,filter正如其名字,按照某种规则过滤掉一些元素

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

lst=[1,2,3,4,5,6]

#所有奇数都会返回True,偶数会返回False被过滤掉

printfilter(lambdax:x%2!=0,lst)

#输出结果

[1,3,5]

一行作判断

当条件满足时,返回的为等号后面的变量,否则返回else后语句

lst=[1,2,3]

new_lst=lst[0]iflstisnotNoneelseNone

printnew_lst

#打印结果

1

装饰器之单例

使用装饰器实现简单的单例模式

#单例装饰器

defsingleton(cls):

instances=dict()#初始为空

def_singleton(*args,**kwargs):

ifclsnotininstances:#如果不存在,则创建并放入字典

instances[cls]=cls(*args,**kwargs)

returninstances[cls]

return_singleton

@singleton

classTest(object):

pass

if__name__=='__main__':

t1=Test()

t2=Test()

#两者具有相同的地址

printt1,t2

staticmethod装饰器

类中两种常用的装饰,首先区分一下他们

普通成员函数,其中第一个隐式参数为对象

classmethod装饰器,类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法),其中第一个隐式参数为类

staticmethod装饰器,没有任何隐式参数.python中的静态方法类似与C++中的静态方法

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classA(object):

#普通成员函数

deffoo(self,x):

print"executingfoo(%s,%s)"%(self,x)

@classmethod#使用classmethod进行装饰

defclass_foo(cls,x):

print"executingclass_foo(%s,%s)"%(cls,x)

@staticmethod#使用staticmethod进行装饰

defstatic_foo(x):

print"executingstatic_foo(%s)"%x

deftest_three_method():

obj=A()

#直接调用噗通的成员方法

obj.foo("para")#此处obj对象作为成员函数的隐式参数,就是self

obj.class_foo("para")#此处类作为隐式参数被传入,就是cls

A.class_foo("para")#更直接的类方法调用

obj.static_foo("para")#静态方法并没有任何隐式参数,但是要通过对象或者类进行调用

A.static_foo("para")

if__name__=='__main__':

test_three_method()

#函数输出

executingfoo(

executingclass_foo(

executingclass_foo(

executingstatic_foo(para)

executingstatic_foo(para)

property装饰器

定义私有类属性

将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)

#python内建函数

property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)

fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串(likeacomment).从实现来看，这些参数都是可选的

property有三个方法getter(),setter()和delete()来指定fget,fset和fdel。这表示以下这行

classStudent(object):

@property#相当于property.getter(score)或者property(score)

defscore(self):

returnself._score

@score.setter#相当于score=property.setter(score)

defscore(self,value):

ifnotisinstance(value,int):

raiseValueError('scoremustbeaninteger!')

ifvalue100:

raiseValueError('scoremustbetween0~100!')

self._score=value

iter魔法

通过yield和__iter__的结合,我们可以把一个对象变成可迭代的

通过__str__的重写,可以直接通过想要的形式打印对象

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classTestIter(object):

def__init__(self):

self.lst=[1,2,3,4,5]

defread(self):

foreleinxrange(len(self.lst)):

yieldele

def__iter__(self):

returnself.read()

def__str__(self):

return','.join(map(str,self.lst))

__repr__=__str__

deftest_iter():

obj=TestIter()

fornuminobj:

printnum

printobj

if__name__=='__main__':

test_iter()

神奇partial

partial使用上很像C++中仿函数(函数对象).

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式

defpartial(func,*part_args):

defwrapper(*extra_args):

args=list(part_args)

args.extend(extra_args)

returnfunc(*args)

returnwrapper

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数,返回一个可调用的变量,直到真正的调用执行

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

fromfunctoolsimportpartial

defsum(a,b):

returna+b

deftest_partial():

fun=partial(sum,2)#事先绑定一个参数,fun成为一个只需要一个参数的可调用变量

printfun(3)#实现执行的即是sum(2,3)

if__name__=='__main__':

test_partial()

#执行结果

5

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差),会解释字符串为对应的代码并执行,并且将执行结果返回

看一下下面这个例子

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

deftest_first():

return3

deftest_second(num):

returnnum

action={#可以看做是一个sandbox

"para":5,

"test_first":test_first,

"test_second":test_second

}

deftest_eavl():

condition="para==5andtest_second(test_first)>5"

res=eval(condition,action)#解释condition并根据action对应的动作执行

printres

if__name__=='_

exec

exec在Python中会忽略返回值,总是返回None,eval会返回执行代码或语句的返回值

exec和eval在执行代码时,除了返回值其他行为都相同

在传入字符串时,会使用compile(source,'

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

deftest_first():

print"hello"

deftest_second():

test_first()

print"second"

deftest_third():

print"third"

action={

"test_second":test_second,

"test_third":test_third

}

deftest_exec():

exec"test_second"inaction

if__name__=='__main__':

test_exec()#无法看到执行结果

getattr

getattr(object,name[,default])Returnthevalueof

thenamedattributeofobject.namemustbeastring.Ifthestringis

thenameofoneoftheobject’sattributes,theresultisthevalueof

thatattribute.Forexample,getattr(x,‘foobar’)isequivalentto

x.foobar.Ifthenamedattributedoesnotexist,defaultisreturnedif

provided,otherwiseAttributeErrorisraised.

通过string类型的name,返回对象的name属性(方法)对应的值,如果属性不存在,则返回默认值,相当于object.name

#使用范例

classTestGetAttr(object):

test="testattribute"

defsay(self):

print"testmethod"

deftest_getattr():

my_test=TestGetAttr()

try:

printgetattr(my_test,"test")

exceptAttributeError:

print"AttributeError!"

try:

getattr(my_test,"say")()

exceptAttributeError:#没有该属性,且没有指定返回值的情况下

print"MethodError!"

if__name__=='__main__':

test_getattr()

#输出结果

testattribute

testmethod

命令行处理

defprocess_command_line(argv):

"""

Returna2-tuple:(settingsobject,argslist).

`argv`isalistofarguments,or`None`for``sys.argv[1:]``.

"""

ifargvisNone:

argv=sys.argv[1:]

#initializetheparserobject:

parser=optparse.OptionParser(

formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),

add_help_option=None)

#defineoptionshere:

parser.add_option(#customizeddescription;put--helplast

'-h','--help',action='help',

help='Showthishelpmessageandexit.')

settings,args=parser.parse_args(argv)

#checknumberofarguments,verifyvalues,etc.:

ifargs:

parser.error('programtakesnocommand-linearguments;'

'"%s"ignored.'%(args,))

#furtherprocesssettings&argsifnecessary

returnsettings,args

defmain(argv=None):

settings,args=process_command_line(argv)

#applicationcodehere,like:

#run(settings,args)

return0#success

if__name__=='__main__':

status=main()

sys.exit(status)

读写csv文件

#从csv中读取文件,基本和传统文件读取类似

importcsv

withopen('data.csv','rb')asf:

reader=csv.reader(f)

forrowinreader:

printrow

#向csv文件写入

importcsv

withopen('data.csv','wb')asf:

writer=csv.writer(f)

writer.writerow(['name','address','age'])#单行写入

data=[

('xiaoming','china','10'),

('Lily','USA','12')]

writer.writerows(data)#多行写入

各种时间形式转换

只发一张网上的图,然后差文档就好了,这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用,很多人又不知道的功能

>>>name="andrew"

>>>"mynameis{name}".format(name=name)

'mynameisandrew'

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的Python有什么奇技淫巧和python 不建议 get set问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！