原作| Martin Heinz (https://martinheinz.dev)
译者| 豌豆花下猫
有许许多多文章写了 Python 中的许多很酷的特性，例如变量解包、偏函数、枚举可迭代对象，但是关于 Python 还有很多要讨论的话题，因此在本文中，我将尝试展示一些我知道的和在使用的，但很少在其它文章提到过的特性。那就开始吧。
1、对输入的字符串“消毒”
对用户输入的内容“消毒”，这问题几乎适用于你编写的所有程序。通常将字符转换为小写或大写就足够了，有时你还可以使用正则表达式来完成工作，但是对于复杂的情况，还有更好的方法：
在此示例中，你可以看到空格字符“ ”和“ ”被单个空格替换了，而“ ”则被完全删除。这是一个简单的示例，但是我们可以更进一步，使用 库及其 combining() 函数，来生成更大的重映射表（remapping table），并用它来删除字符串中所有的重音。
2、对迭代器切片
如果你尝试直接对迭代器切片，则会得到 TypeError ，提示说该对象不可取下标（not subscriptable），但是有一个简单的解决方案：
使用，我们可以创建一个 islice 对象，该对象是一个迭代器，可以生成我们所需的内容。但是这有个重要的提醒，即它会消耗掉切片前以及切片对象 islice 中的所有元素。
3、跳过可迭代对象的开始
有时候你必须处理某些文件，它们以可变数量的不需要的行（例如注释）为开头。itertools 再次提供了简单的解决方案：
这段代码仅会打印在初始的注释部分之后的内容。如果我们只想丢弃迭代器的开头部分（在此例中是注释），并且不知道有多少内容，那么此方法很有用。
4、仅支持关键字参数（kwargs）的函数
当需要函数提供（强制）更清晰的参数时，创建仅支持关键字参数的函数，可能会挺有用：
如你所见，可以在关键字参数之前，放置单个 * 参数来轻松解决此问题。如果我们将位置参数放在 * 参数之前，则显然也可以有位置参数。
5、创建支持 with 语句的对象
我们都知道如何使用 with 语句，例如打开文件或者是获取锁，但是我们可以实现自己的么？是的，我们可以使用__enter__ 和__exit__ 方法来实现上下文管理器协议：
这是在 Python 中实现上下文管理的最常见方法，但是还有一种更简单的方法：
上面的代码段使用 contextmanager 装饰器实现了内容管理协议。tag 函数的第一部分（yield 之前）会在进入 with 语句时执行，然后执行 with 的代码块，最后会执行 tag 函数的剩余部分。
5、用__slots__节省内存
如果你曾经编写过一个程序，该程序创建了某个类的大量实例，那么你可能已经注意到你的程序突然就需要大量内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性，这能使其速度变快，但内存不是很高效。通常这不是个问题，但是，如果你的程序遇到了问题，你可以尝试使用__slots__ ：
这里发生的是，当我们定义__slots__属性时，Python 使用固定大小的小型数组，而不是字典，这大大减少了每个实例所需的内存。使用__slots__还有一些缺点——我们无法声明任何新的属性，并且只能使用在__slots__中的属性。同样，带有__slots__的类不能使用多重继承。
6、限制CPU和内存使用量
如果不是想优化程序内存或 CPU 使用率，而是想直接将其限制为某个固定数字，那么 Python 也有一个库能做到：
在这里，我们可以看到两个选项，可设置最大 CPU 运行时间和内存使用上限。对于 CPU 限制，我们首先获取该特定资源（RLIMIT_CPU）的软限制和硬限制，然后通过参数指定的秒数和先前获取的硬限制来设置它。最后，如果超过 CPU 时间，我们将注册令系统退出的信号。至于内存，我们再次获取软限制和硬限制，并使用带有 size 参数的 和获取的硬限制对其进行设置。
8、控制可以import的内容
某些语言具有非常明显的用于导出成员（变量、方法、接口）的机制，例如Golang，它仅导出以大写字母开头的成员。另一方面，在 Python 中，所有内容都会被导出，除非我们使用__all__ ：
使用上面的代码段，我们可以限制 在使用时可以导入的内容。对于以上示例，通配导入时只会导入 bar。此外，我们可以将__all__ 设为空，令其无法导出任何东西，并且在使用通配符方式从此模块中导入时，将引发 AttributeError。
9、比较运算符的简便方法
为一个类实现所有比较运算符可能会很烦人，因为有很多的比较运算符——__lt__、__le__、__gt__ 或__ge__。但是，如果有更简单的方法呢？ 可救场：
这到底如何起作用的？total_ordering 装饰器用于简化为我们的类实例实现排序的过程。只需要定义__lt__ 和__eq__，这是最低的要求，装饰器将映射剩余的操作——它为我们填补了空白。
（译注：原作者的文章分为两篇，为了方便读者们阅读，我特将它们整合在一起，以下便是第二篇的内容。）
10、使用slice函数命名切片
使用大量硬编码的索引值会很快搞乱维护性和可读性。一种做法是对所有索引值使用常量，但是我们可以做得更好：
在此例中，我们可以避免神秘的索引，方法是先使用 slice 函数命名它们，然后再使用它们。你还可以通过 .start、.stop和 .stop 属性，来了解 slice 对象的更多信息。
11、在运行时提示用户输入密码
许多命令行工具或脚本需要用户名和密码才能操作。因此，如果你碰巧写了这样的程序，你可能会发现 getpass 模块很有用：
这个非常简单的包通过提取当前用户的登录名，可以提示用户输入密码。但是须注意，并非每个系统都支持隐藏密码。Python 会尝试警告你，因此切记在命令行中阅读警告信息。
12、查找单词/字符串的相近匹配
现在，关于 Python 标准库中一些晦涩难懂的特性。如果你发现自己需要使用Levenshtein distance 【2】之类的东西，来查找某些输入字符串的相似单词，那么 Python 的 difflib 会为你提供支持。
difflib.get_close_matches 会查找最佳的“足够好”的匹配。在这里，第一个参数与第二个参数匹配。我们还可以提供可选参数 n ，该参数指定要返回的最多匹配结果。另一个可选的关键字参数 cutoff （默认值为 0.6），可以设置字符串匹配得分的阈值。
13、使用IP地址
如果你必须使用 Python 做网络开发，你可能会发现 ipaddress 模块非常有用。一种场景是从 CIDR（无类别域间路由 Classless Inter-Domain Routing）生成一系列 IP 地址：
另一个不错的功能是检查 IP 地址的网络成员资格：
还有很多有趣的功能，在这里【3】可以找到，我不再赘述。但是请注意，ipaddress 模块和其它与网络相关的模块之间只有有限的互通性。例如，你不能将 IPv4Network 实例当成地址字符串——需要先使用 str 转换它们。
14、在Shell中调试程序崩溃
如果你是一个拒绝使用 IDE，并在 Vim 或 Emacs 中进行编码的人，那么你可能会遇到这样的情况：拥有在 IDE 中那样的调试器会很有用。
你知道吗？你有一个——只要用 运行你的程序——一旦你的程序终止了， -i 会启动交互式 shell，在那你可以查看所有的变量和调用函数。整洁，但是使用实际的调试器（pdb ）会如何呢？让我们用以下程序（script.py ）：
并使用运行脚本：
我们看到了崩溃的地方，现在让我们设置一个断点：
现在再次运行它：
大多数时候，打印语句和错误信息就足以进行调试，但是有时候，你需要四处摸索，以了解程序内部正在发生的事情。在这些情况下，你可以设置断点，然后程序执行时将在断点处停下，你可以检查程序，例如列出函数参数、表达式求值、列出变量、或如上所示仅作单步执行。
pdb 是功能齐全的 Python shell，理论上你可以执行任何东西，但是你还需要一些调试命令，可在此处【4】找到。
15、在一个类中定义多个构造函数
函数重载是编程语言（不含 Python）中非常常见的功能。即使你不能重载正常的函数，你仍然可以使用类方法重载构造函数：
你可能倾向于将替代构造函数的所有逻辑放入__init__，并使用 、 和一堆 if 语句，而不是使用类方法来解决。那可能行得通，但是却变得难以阅读和维护。
因此，我建议将很少的逻辑放入__init__，并在单独的方法/构造函数中执行所有操作。这样，对于类的维护者和用户而言，得到的都是干净的代码。
16、使用装饰器缓存函数调用
你是否曾经编写过一种函数，它执行昂贵的 I/O 操作或一些相当慢的递归，而且该函数可能会受益于对其结果进行缓存（存储）？如果你有，那么有简单的解决方案，即使用 functools 的 :
在此例中，我们用了可缓存的 GET 请求（最多 32 个缓存结果）。你还可以看到，我们可以使用 cache_info 方法检查函数的缓存信息。装饰器还提供了 clear_cache 方法，用于使缓存结果无效。
我还想指出，此函数不应与具有副作用的函数一起使用，或与每次调用都创建可变对象的函数一起使用。
17、在可迭代对象中查找最频繁出现的元素
在列表中查找最常见的元素是非常常见的任务，你可以使用 for 循环和字典（map），但是这没必要，因为 collections 模块中有 Counter 类：
实际上，Counter 只是一个字典，将元素与出现次数映射起来，因此你可以将其用作普通字典：
除此之外，你还可以使用 update(more_words) 方法轻松添加更多元素。Counter 的另一个很酷的特性是你可以使用数学运算（加法和减法）来组合和减去 Counter 的实例。
小结
在日常 Python 编程中，并非所有这些特性都是必不可少的和有用的，但是其中一些特性可能会时不时派上用场，并且它们也可能简化任务，而这本来可能很冗长且令人讨厌。
我还要指出的是，所有这些特性都是 Python 标准库的一部分，虽然在我看来，其中一些特性非常像是标准库中的非标准内容。因此，每当你要在 Python 中实现某些功能时，首先可在标准库查看，如果找不到，那你可能看得还不够仔细（如果它确实不存在，那么肯定在某些三方库中）。
如果你使用 Python，那么我认为在这里分享的大多数技巧几乎每天都会有用，因此我希望它们会派上用场。另外，如果你对这些 Python 技巧和骚操作有任何想法，或者如果你知道解决上述问题的更好方法，请告诉我！
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