本文主要向大家介绍了17 大Python语言奇技淫巧，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习Python语言有所帮助。

显示有限的接口到外部当发布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/env python# -*- coding: utf-8 -*-from base import APIBasefrom client import Clientfrom decorator import interface, export, streamfrom server import Serverfrom storage import Storagefrom util import (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， 该表达式返回一个上下文管理对象。# 常见with使用场景with open("test.txt", "r") as my_file:  # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,
    for line in my_file:        print line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/env python# -*- coding: utf-8 -*-class MyWith(object):
    def __init__(self):
        print "__init__ method"
    def __enter__(self):
        print "__enter__ method"
        return self  # 返回对象给as后的变量
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        print "__exit__ method"
        if exc_traceback is None:            print "Exited without Exception"
            return True
        else:            print "Exited with Exception"
            return Falsedef test_with():
    with MyWith() as my_with:        print "running my_with"
    print "------分割线-----"
    with MyWith() as my_with:        print "running before Exception"
        raise Exception        print "running after Exception"if __name__ == '__main__':
    test_with()执行结果如下：__init__ method
__enter__ method
running my_with
__exit__ method
Exited without Exception------分割线-----__init__ method
__enter__ method
running before Exception
__exit__ method
Exited with Exception
Traceback (most recent call last):  File "bin/python", line 34, in 
    exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))  File "test_with.py", line 33, in 
    test_with()  File "test_with.py", line 28, in test_with    raise ExceptionException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/env python# -*- 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print filter(lambda x: 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] if lst is not None else Noneprint new_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def singleton(cls):
    instances = dict()  # 初始为空
    def _singleton(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:  #如果不存在, 则创建并放入字典
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)        return instances[cls]    return _singleton@singletonclass Test(object):
    passif __name__ == '__main__':
    t1 = Test()
    t2 = Test()    # 两者具有相同的地址
    print t1, t2staticmethod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/env python# -*- coding: utf-8 -*-class A(object):
    # 普通成员函数
    def foo(self, x):
        print "executing foo(%s, %s)" % (self, x)
    @classmethod   # 使用classmethod进行装饰
    def class_foo(cls, x):
        print "executing class_foo(%s, %s)" % (cls, x)
    @staticmethod  # 使用staticmethod进行装饰
    def static_foo(x):
        print "executing static_foo(%s)" % xdef test_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executing foo(<__main__.a object="" at="" 0x100ba4e10="">, para)
executing class_foo(, para)executing class_foo(, para)executing static_foo(para)
executing static_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( 像注释一样)。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：class Student(object):    @property  #相当于property.getter(score) 或者property(score)
    def score(self):
        return self._score    @score.setter #相当于score = property.setter(score)
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):            raise ValueError('score must be an integer!')        if value < 0 or value > 100:            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = valueiter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/env python# -*- coding: utf-8 -*-class TestIter(object):
    def __init__(self):
        self.lst = [1, 2, 3, 4, 5]    def read(self):
        for ele in xrange(len(self.lst)):            yield ele    def __iter__(self):
        return self.read()    def __str__(self):
        return ','.join(map(str, self.lst))

    __repr__ = __str__def test_iter():
    obj = TestIter()    for num in obj:        print num    print objif __name__ == '__main__':
    test_iter()神奇partialpartial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：def partial(func, *part_args):
    def wrapper(*extra_args):
        args = list(part_args)
        args.extend(extra_args)        return func(*args)    return wrapper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/env python# -*- coding: utf-8 -*-from functools import partialdef sum(a, b):
    return a + bdef test_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
    print fun(3)  # 实现执行的即是sum(2, 3)if __name__ == '__main__':
    test_partial()# 执行结果5神秘evaleval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/env python# -*- coding: utf-8 -*-def test_first():
    return 3def test_second(num):
    return num
action = {  # 可以看做是一个sandbox
        "para": 5,        "test_first" : test_first,        "test_second": test_second
        }def test_eavl():  
    condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"
    res = eval(condition, action)  # 解释condition并根据action对应的动作执行
    print resif __name__ == '_execexec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, ‘’, mode)编译字节码。 mode的取值为exec和eval#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-def test_first():
    print "hello"def test_second():
    test_first()    print "second"def test_third():
    print "third"action = {        "test_second": test_second,        "test_third": test_third
        }def test_exec():
    exec "test_second" in actionif __name__ == '__main__':
    test_exec()  # 无法看到执行结果getattrgetattr(object, name[, 
default])返回对象的命名属性，属性名必须是字符串。如果字符串是对象的属性名之一，结果就是该属性的值。例如， getattr(x, 
‘foobar’)  等价于 x.foobar。 如果属性名不存在，如果有默认值则返回默认值，否则触发 AttributeError 。# 使用范例class TestGetAttr(object):
    test = "test attribute"
    def say(self):
        print "test method"def test_getattr():
    my_test = TestGetAttr()    try:        print getattr(my_test, "test")    except AttributeError:        print "Attribute Error!"
    try:
        getattr(my_test, "say")()    except AttributeError: # 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下
        print "Method Error!"if __name__ == '__main__':
    test_getattr()# 输出结果test attribute
test method命令行处理def process_command_line(argv):
    """
    Return a 2-tuple: (settings object, args list).
    `argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.
    """
    if argv is None:
        argv = sys.argv[1:]    # initialize the parser object:
    parser = optparse.OptionParser(
        formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),
        add_help_option=None)    # define options here:
    parser.add_option(      # customized description; put --help last
        '-h', '--help', action='help',
        help='Show this help message and exit.')
    settings, args = parser.parse_args(argv)    # check number of arguments, verify values, etc.:
    if args:
        parser.error('program takes no command-line arguments; '
                     '"%s" ignored.' % (args,))    # further process settings & args if necessary
    return settings, argsdef main(argv=None):
    settings, args = process_command_line(argv)    # application code here, like:
    # run(settings, args)
    return 0        # successif __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import csvwith open('data.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)    for row in reader:        print row# 向csv文件写入import csvwith open( 'data.csv', 'wb') as f:
    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, 然后查文档就好了, 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">>> "my name is {name}".format(name=name)'my name is andrew'参考链接What is the difference between @staticmethod and @classmethod in Python?Python @property versus getters and settersHow does the @property decorator work?How does the functools partial work in Python?What’s the difference between eval, exec, and compile in Python?Be careful with exec and eval in PythonPython (and Python C API): new versus initPython ‘self’ keyword self不是关键字, 是一个约定的变量名Python进阶必读汇总使python类可以判断真值Best Python ResourcesPython安全编码指南    

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