原作| Martin Heinz (https://martinheinz.dev)
譯者| 豌豆花下貓
有許許多多文章寫了 Python 中的許多很酷的特性，例如變量解包、偏函數、枚舉可迭代對象，但是關於 Python 還有很多要討論的話題，因此在本文中，我將嘗試展示一些我知道的和在使用的，但很少在其它文章提到過的特性。那就開始吧。
1、對輸入的字符串“消毒”
對用戶輸入的內容“消毒”，這問題幾乎適用於你編寫的所有程序。通常將字符轉換為小寫或大寫就足夠了，有時你還可以使用正則表達式來完成工作，但是對於複雜的情況，還有更好的方法：
在此示例中，你可以看到空格字符“ ”和“ ”被單個空格替換了，而“ ”則被完全刪除。這是一個簡單的示例，但是我們可以更進一步，使用 庫及其 combining() 函數，來生成更大的重映射表（remapping table），並用它來刪除字符串中所有的重音。
2、對迭代器切片
如果你嘗試直接對迭代器切片，則會得到 TypeError ，提示說該對象不可取下標（not subscriptable），但是有一個簡單的解決方案：
使用，我們可以創建一個 islice 對象，該對象是一個迭代器，可以生成我們所需的內容。但是這有個重要的提醒，即它會消耗掉切片前以及切片對象 islice 中的所有元素。
3、跳過可迭代對象的開始
有時候你必須處理某些文件，它們以可變數量的不需要的行（例如註釋）為開頭。itertools 再次提供了簡單的解決方案：
這段代碼僅會打印在初始的註釋部分之後的內容。如果我們只想丟棄迭代器的開頭部分（在此例中是註釋），並且不知道有多少內容，那麼此方法很有用。
4、僅支持關鍵字參數（kwargs）的函數
當需要函數提供（強制）更清晰的參數時，創建僅支持關鍵字參數的函數，可能會挺有用：
如你所見，可以在關鍵字參數之前，放置單個 * 參數來輕鬆解決此問題。如果我們將位置參數放在 * 參數之前，則顯然也可以有位置參數。
5、創建支持 with 語句的對象
我們都知道如何使用 with 語句，例如打開文件或者是獲取鎖，但是我們可以實現自己的麼？是的，我們可以使用__enter__ 和__exit__ 方法來實現上下文管理器協議：
這是在 Python 中實現上下文管理的最常見方法，但是還有一種更簡單的方法：
上面的代碼段使用 contextmanager 裝飾器實現了內容管理協議。tag 函數的第一部分（yield 之前）會在進入 with 語句時執行，然後執行 with 的代碼塊，最後會執行 tag 函數的剩餘部分。
5、用__slots__節省內存
如果你曾經編寫過一個程序，該程序創建了某個類的大量實例，那麼你可能已經注意到你的程序突然就需要大量內存。那是因為 Python 使用字典來表示類實例的屬性，這能使其速度變快，但內存不是很高效。通常這不是個問題，但是，如果你的程序遇到了問題，你可以嘗試使用__slots__ ：
這裡發生的是，當我們定義__slots__屬性時，Python 使用固定大小的小型數組，而不是字典，這大大減少了每個實例所需的內存。使用__slots__還有一些缺點——我們無法聲明任何新的屬性，並且只能使用在__slots__中的屬性。同樣，帶有__slots__的類不能使用多重繼承。
6、限制CPU和內存使用量
如果不是想優化程序內存或 CPU 使用率，而是想直接將其限制為某個固定數字，那麼 Python 也有一個庫能做到：
在這裡，我們可以看到兩個選項，可設置最大 CPU 運行時間和內存使用上限。對於 CPU 限制，我們首先獲取該特定資源（RLIMIT_CPU）的軟限制和硬限制，然後通過參數指定的秒數和先前獲取的硬限制來設置它。最後，如果超過 CPU 時間，我們將註冊令系統退出的信號。至於內存，我們再次獲取軟限制和硬限制，並使用帶有 size 參數的 和獲取的硬限制對其進行設置。
8、控制可以import的內容
某些語言具有非常明顯的用於導出成員（變量、方法、接口）的機制，例如Golang，它僅導出以大寫字母開頭的成員。另一方面，在 Python 中，所有內容都會被導出，除非我們使用__all__ ：
使用上面的代碼段，我們可以限制 在使用時可以導入的內容。對於以上示例，通配導入時只會導入 bar。此外，我們可以將__all__ 設為空，令其無法導出任何東西，並且在使用通配符方式從此模塊中導入時，將引發 AttributeError。
9、比較運算符的簡便方法
為一個類實現所有比較運算符可能會很煩人，因為有很多的比較運算符——__lt__、__le__、__gt__ 或__ge__。但是，如果有更簡單的方法呢？ 可救場：
這到底如何起作用的？total_ordering 裝飾器用於簡化為我們的類實例實現排序的過程。只需要定義__lt__ 和__eq__，這是最低的要求，裝飾器將映射剩餘的操作——它為我們填補了空白。
（譯註：原作者的文章分為兩篇，為了方便讀者們閱讀，我特將它們整合在一起，以下便是第二篇的內容。）
10、使用slice函數命名切片
使用大量硬編碼的索引值會很快搞亂維護性和可讀性。一種做法是對所有索引值使用常量，但是我們可以做得更好：
在此例中，我們可以避免神秘的索引，方法是先使用 slice 函數命名它們，然後再使用它們。你還可以通過 .start、.stop和 .stop 屬性，來了解 slice 對象的更多信息。
11、在運行時提示用戶輸入密碼
許多命令行工具或腳本需要用戶名和密碼才能操作。因此，如果你碰巧寫了這樣的程序，你可能會發現 getpass 模塊很有用：
這個非常簡單的包通過提取當前用戶的登錄名，可以提示用戶輸入密碼。但是須注意，並非每個系統都支持隱藏密碼。Python 會嘗試警告你，因此切記在命令行中閱讀警告信息。
12、查找單詞/字符串的相近匹配
現在，關於 Python 標準庫中一些晦澀難懂的特性。如果你發現自己需要使用Levenshtein distance 【2】之類的東西，來查找某些輸入字符串的相似單詞，那麼 Python 的 difflib 會為你提供支持。
difflib.get_close_matches 會查找最佳的“足夠好”的匹配。在這裡，第一個參數與第二個參數匹配。我們還可以提供可選參數 n ，該參數指定要返回的最多匹配結果。另一個可選的關鍵字參數 cutoff （默認值為 0.6），可以設置字符串匹配得分的閾值。
13、使用IP地址
如果你必須使用 Python 做網絡開發，你可能會發現 ipaddress 模塊非常有用。一種場景是從 CIDR（無類別域間路由 Classless Inter-Domain Routing）生成一系列 IP 地址：
另一個不錯的功能是檢查 IP 地址的網絡成員資格：
還有很多有趣的功能，在這裡【3】可以找到，我不再贅述。但是請注意，ipaddress 模塊和其它與網絡相關的模塊之間只有有限的互通性。例如，你不能將 IPv4Network 實例當成地址字符串——需要先使用 str 轉換它們。
14、在Shell中調試程序崩潰
如果你是一個拒絕使用 IDE，並在 Vim 或 Emacs 中進行編碼的人，那麼你可能會遇到這樣的情況：擁有在 IDE 中那樣的調試器會很有用。
你知道嗎？你有一個——只要用 運行你的程序——一旦你的程序終止了， -i 會啟動交互式 shell，在那你可以查看所有的變量和調用函數。整潔，但是使用實際的調試器（pdb ）會如何呢？讓我們用以下程序（script.py ）：
並使用運行腳本：
我們看到了崩潰的地方，現在讓我們設置一個斷點：
現在再次運行它：
大多數時候，打印語句和錯誤信息就足以進行調試，但是有時候，你需要四處摸索，以瞭解程序內部正在發生的事情。在這些情況下，你可以設置斷點，然後程序執行時將在斷點處停下，你可以檢查程序，例如列出函數參數、表達式求值、列出變量、或如上所示僅作單步執行。
pdb 是功能齊全的 Python shell，理論上你可以執行任何東西，但是你還需要一些調試命令，可在此處【4】找到。
15、在一個類中定義多個構造函數
函數重載是編程語言（不含 Python）中非常常見的功能。即使你不能重載正常的函數，你仍然可以使用類方法重載構造函數：
你可能傾向於將替代構造函數的所有邏輯放入__init__，並使用 、 和一堆 if 語句，而不是使用類方法來解決。那可能行得通，但是卻變得難以閱讀和維護。
因此，我建議將很少的邏輯放入__init__，並在單獨的方法/構造函數中執行所有操作。這樣，對於類的維護者和用戶而言，得到的都是乾淨的代碼。
16、使用裝飾器緩存函數調用
你是否曾經編寫過一種函數，它執行昂貴的 I/O 操作或一些相當慢的遞歸，而且該函數可能會受益於對其結果進行緩存（存儲）？如果你有，那麼有簡單的解決方案，即使用 functools 的 :
在此例中，我們用了可緩存的 GET 請求（最多 32 個緩存結果）。你還可以看到，我們可以使用 cache_info 方法檢查函數的緩存信息。裝飾器還提供了 clear_cache 方法，用於使緩存結果無效。
我還想指出，此函數不應與具有副作用的函數一起使用，或與每次調用都創建可變對象的函數一起使用。
17、在可迭代對象中查找最頻繁出現的元素
在列表中查找最常見的元素是非常常見的任務，你可以使用 for 循環和字典（map），但是這沒必要，因為 collections 模塊中有 Counter 類：
實際上，Counter 只是一個字典，將元素與出現次數映射起來，因此你可以將其用作普通字典：
除此之外，你還可以使用 update(more_words) 方法輕鬆添加更多元素。Counter 的另一個很酷的特性是你可以使用數學運算（加法和減法）來組合和減去 Counter 的實例。
小結
在日常 Python 編程中，並非所有這些特性都是必不可少的和有用的，但是其中一些特性可能會時不時派上用場，並且它們也可能簡化任務，而這本來可能很冗長且令人討厭。
我還要指出的是，所有這些特性都是 Python 標準庫的一部分，雖然在我看來，其中一些特性非常像是標準庫中的非標準內容。因此，每當你要在 Python 中實現某些功能時，首先可在標準庫查看，如果找不到，那你可能看得還不夠仔細（如果它確實不存在，那麼肯定在某些三方庫中）。
如果你使用 Python，那麼我認為在這裡分享的大多數技巧幾乎每天都會有用，因此我希望它們會派上用場。另外，如果你對這些 Python 技巧和騷操作有任何想法，或者如果你知道解決上述問題的更好方法，請告訴我！
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