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发布于 2026-01-06 2 阅读
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你可能不知道的 6 个 Python 语言实用特性：数据类、任意高级切片运算符、参数解包、Functools、双下划线/魔术方法

你可能不知道的 6 个实用 Python 语言特性

数据类

任何及所有

高级切片操作员

论点剖析

函数工具

邓德/魔法方法

Python 编程语言的优势之一在于，它既易于初学者学习，同时又能为高级用户带来巨大的回报。

数据类

数据类是专门用作数据容器的类。它们通常不包含任何业务逻辑。

Python 提供了一个@dataclass装饰器，添加到类中后，它会自动生成几个有用的方法，这样你就无需手动编写它们。这些方法包括__init__生成构造函数的方法、__str__生成__repr__字符串表示的方法以及__eq__检查类实例是否相等的方法。

定义数据类很简单。

@dataclass()
class Article:
    title: str
    author: str
    published_on: datetime
    views: int
    likes: int
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您还可以选择为变量设置默认值。

@dataclass()
class Article:
    title: str = "John Doe"
    author: str = "Unknown"
    published_on: datetime = datetime.now()
    views: int = 0
    likes: int = 0
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如需查看自动生成方法的完整列表，您可以查阅官方文档。

任何及所有

有时，在执行某个操作之前，例如在语句中，需要检查多个条件if。Python 提供了布尔and运算or符来评估此类逻辑表达式。但是，当条件数量非常多时，语句可能会变得相当冗长笨拙。

` any()and`all()方法只是更简洁、更易读地一次性评估大量布尔表达式的方法。`is`any()等价于一系列or操作，而all()`is` 等价于一系列and操作。

假设你得到一份某学生的成绩清单……

marks = [67, 85, 48, ]
passing_marks = 33
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……你想检查该学生是否符合升入下一年级的资格。一种方法是将每次比较结果与and运算符连接起来：

if marks[0] > passing_marks and marks[1] > passing_marks and marks[2] > passing_marks:
    promoted = True
else:
    promoted = False
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您可以使用以下all()函数使这段代码更易于阅读：

if all([marks[0] > passing_marks, marks[1] > passing_marks, marks[2] > passing_marks]):
    promoted = True
else:
    promoted = False
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最后，你可以将它与列表推导式结合起来，得到一个简洁明了的解决方案：

if all([subject_marks > passing_marks for subject_marks in marks]):
    promoted = True
else:
    promoted = False
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这两个功能与运算符结合使用，可以进一步扩展其功能not。

以下是对这些方法的简要概述。

  • any()返回：True如果至少一个参数的值为 True。
  • all()返回True所有参数都为 True 的情况
  • not any()True如果所有参数都不为 True，则返回 true。
  • not all()：True如果至少一个参数的值为 False，则返回 true。

高级切片操作员

切片运算符通常用于访问列表或字符串的特定部分。

string = "Python is awesome!"
string[3] # 'h'
string[4:7] # 'on '
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它还有许多更高级的用法。例如，可以使用负索引从末尾而不是开头进行切片。

string[-2] # 'e'
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您还可以指定“步长”来跳过切片时一定数量的元素。

string[2:9:2] # 'to s'
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步长值可以为负数。这将导致列表/字符串按相反顺序切片。

string[9:2:-2] # ' inh'
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反转数组或列表的常用快捷方法是使用切片[::-1]。

string[::-1] # '!emosewa si nohtyP'
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论点剖析

*和**是特殊运算符，允许将多个项目打包到（或从）单个变量中解包。

你可能在函数定义中见过 `and`*args和 ` **kwargspresent` 这两个词。当出现在函数定义中时，`and` 运算*符将多个参数合并成一个元组，而 ` **present` 运算符将多个关键字参数合并成一个字典。

def product(*args):
    res = 1
    for arg in args:
        res *= arg
    return res

product(3, 4, 5)


def print_dict(**kwargs):
    for key in kwargs:
        print(f"{key}: {kwargs[key]}")

print_dict(firstname="Bikramjeet", lastname="Singh")
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另一方面，当出现在函数调用的上下文中时，它们的作用正好相反——*运算符将列表/元组的内容展开为单独的参数，而**运算符将字典的内容展开为单独的关键字参数。

list_of_nums = [3, 4, 5]
product(*list_of_nums)


d = {"firstname": "Bikramjeet", "lastname": "Singh"}
print_dict(**d)
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对于参数数量较多的函数，通常最好先将它们收集到一个字典中，然后再传递给函数。

def my_function(arg1, arg2, arg3, arg4 ... ):
    ...

params = {'arg1': ...}
my_function(**params)
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这些运算符的另一个用途是组合列表和字典。

combined_list = [*l1, *l2]
combined_dict = {**d1, **d2}
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函数工具

Python 支持高阶函数——即可以接受其他函数并返回其他函数的函数。高阶函数的概念是 Python 其他几个特性（例如装饰器）的核心。

functools包提供了一些用于处理高阶函数的实用辅助函数。让我们来看其中的一些。

部分的

在某些情况下，您可能需要创建现有通用函数的“特化”版本。这可以通过“冻结”某些基本函数参数的值来实现。

考虑一个简单的函数，用于计算一个数的n次方：

def pow(base, exp):
    res = 1
    for i in range(exp):
        res *= base
    return res

pow(2, 3) # returns 8
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平方运算非常常见，因此值得专门为此创建一个函数，这样我们就无需每次都传递 2 作为参数。然而，与其重写现有pow函数，我们可以直接在方法中复用它functools.partial。

square = functools.partial(pow, exp=2)
square(4) # returns 16, equivalent to pow(4, 2)
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类似地，我们也可以创建一个立方体函数：

cube = functools.partial(pow, exp=3)
cube(5) # returns 125, equivalent to pow(5, 3)
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缓存属性

这是一个装饰器，允许你缓存一些可能耗时较长的方法的返回值。例如，数据库调用通常是耗时较长的操作，因此，如果你预计它们的值不会经常变化，那么缓存它们是很有必要的。

@functools.cached_property
def my_expensive_method():
    ...
    return result
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该方法首次调用时会执行完整计算，并将返回值缓存起来。下次调用同一方法时，可以直接从缓存中获取结果。

请注意，该cached_property装饰器仅适用于 Python 3.8 及更高版本。对于较低版本的 Python，可以使用单独的软件包。

总订单

当您定义自定义类时，特别是当定义一个用于存储某种数值数据的容器时，定义比较方法__eq__（等于）、__gt__（大于）、__ge__（大于等于）、__lt__（小于）和（__le__小于等于）会很有帮助，这样可以更轻松地比较这些类的对象。

class Distance:
    km: int # Kilometers
    m: int # Meters

    def __init__(self, km, m):
        self.km = km
        self.m = m

    def __eq__(self, other):
        return self.km == other.km and self.m == other.m

    def __gt__(self, other):
        if self.km > other.km:
            return True
        elif self.km < other.km:
            return False
        elif self.m > other.m:
            return True
        else:
            return False
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然而，定义所有这些方法可能很繁琐，并且会导致大量的样板代码，尤其是有 5 个方法的情况下。幸运的是，您不必这样做！给定 `a` 和 `b` 、` c` 或__eq__`d` 中的任意一个的逻辑，所有其他比较方法都可以推导出来。__gt____ge____lt____le__

例如，在上面的例子中，该__le__方法可以推导如下：

def __le__(self, other):
    return not self > other
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这就是@total_ordering装饰器的作用。当它应用于至少定义了一个__eq__比较方法（包括另一个比较方法）的类时，它会自动派生出所有其他比较方法。

@functools.total_ordering
class Distance:
    ...
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邓德/魔法方法

双下划线方法是一种特殊方法，它允许你在自定义类中使用 Python 的内置运算符和关键字，例如+`& `、 *`&` len、`&` 等。这对于使代码更简洁、更易读非常有用。你可以在我之前的文章中了解更多关于双下划线方法的信息，点击此处阅读。

图片来自Pixabay的Paul Brennan。

文章来源：https://dev.to/bikramjeetsingh/6-nifty-python-language-features-you-might-not-know-about-6mi
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