学python的10个有效方法有哪些?

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Python教程栏目会试着介绍一些其它文章没有提到的小技巧，这些小技巧也是我平时会用到的的。让我们一探究竟吧！

整理字符串输入

整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下，将字符转换为小写或大写就够了，有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂，可能有更好的方法来解决：

user_input = "This 
string has some whitespaces... 
" 
character_map = { 
 ord( 
 ) : , 
 ord( ) : , 
 ord( 
 ) : None 
} 
user_input.translate(character_map) # This string has some whitespaces...复制代码

在本例中，你可以看到空格符「 n」和「 t」都被替换成了单个空格，「 r」都被删掉了。这只是个很简单的例子，我们可以更进一步，使用「unicodedata」程序包生成大型重映射表，并使用其中的「combining()」进行生成和映射，我们可以

迭代器切片（Slice）

如果对迭代器进行切片操作，会返回一个「TypeError」，提示生成器对象没有下标，但是我们可以用一个简单的方案来解决这个问题：

import itertools 
s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138> for val in s: 
 ...复制代码

我们可以使用「itertools.islice」创建一个「islice」对象，该对象是一个迭代器，可以产生我们想要的项。但需要注意的是，该操作要使用切片之前的所有生成器项，以及「islice」对象中的所有项。

跳过可迭代对象的开头

有时你要处理一些以不需要的行（如注释）开头的文件。「itertools」再次提供了一种简单的解决方案：

string_from_file = """ 
// Author: ... 
// License: ... 
// 
// Date: ... 
Actual content... 
 """ import itertools for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split(" 
")): 
 print(line)复制代码

这段代码只打印初始注释部分之后的内容。如果我们只想舍弃可迭代对象的开头部分（本示例中为开头的注释行），而又不知道要这部分有多长时，这种方法就很有用了。

只包含关键字参数的函数 (kwargs)

当我们使用下面的函数时，创建仅仅需要关键字参数作为输入的函数来提供更清晰的函数定义，会很有帮助：

def test(*, a, b): 
 pass 
test("value for a", "value for b") # TypeError: test() takes 0 positional arguments... 
test(a="value", b="value 2") # Works...复制代码

如你所见，在关键字参数之前加上一个「」就可以解决这个问题。如果我们将某些参数放在「」参数之前，它们显然是位置参数。

创建支持「with」语句的对象

举例而言，我们都知道如何使用「with」语句打开文件或获取锁，但是我们可以实现自己上下文表达式吗？是的，我们可以使用「enter」和「exit」来实现上下文管理协议:

class Connection: 
 def __init__(self): 
 ... 
 def __enter__(self): 
 # Initialize connection... def __exit__(self, type, value, traceback): 
 # Close connection... with Connection() as c: 
 # __enter__() executes ... 
 # conn.__exit__() executes复制代码

这是在 Python 中最常见的实现上下文管理的方法，但是还有更简单的方法:

from contextlib import contextmanager 
@contextmanager 
def tag(name): 
 print(f"<{name}>") 
 yield 
 print(f"</{name}>") 
with tag("h1"): 
 print("This is Title.")复制代码

上面这段代码使用 contextmanager 的 manager 装饰器实现了内容管理协议。在进入 with 块时 tag 函数的第一部分（在 yield 之前的部分）就已经执行了，然后 with 块才被执行，最后执行 tag 函数的其余部分。

用「slots」节省内存

如果你曾经编写过一个创建了某种类的大量实例的程序，那么你可能已经注意到，你的程序突然需要大量的内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性，这使其速度很快，但内存使用效率却不是很高。通常情况下，这并不是一个严重的问题。但是，如果你的程序因此受到严重的影响，不妨试一下「slots」：

class Person: 
 __slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"] 
 def __init__(self, first_name, last_name, phone): 
 self.first_name = first_name 
 self.last_name = last_name 
 self.phone = phone复制代码

当我们定义了「slots」属性时，Python 没有使用字典来表示属性，而是使用小的固定大小的数组，这大大减少了每个实例所需的内存。使用「slots」也有一些缺点：我们不能声明任何新的属性，我们只能使用「slots」上现有的属性。而且，带有「slots」的类不能使用多重继承。

「CPU」和内存使用量

如果不是想优化程序对内存或 CPU 的使用率，而是想直接将其为某个确定的数字，Python 也有一个对应的库可以做到：

import signal 
import resource 
import os 
# To Limit CPU time 
def time_exceeded(signo, frame): 
 print("CPU exceeded...") 
 raise SystemExit(1) 
def set_max_runtime(seconds): 
 # Install the signal handler and set a resource limit 
 soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU) 
 resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard)) 
 signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded) 
# To limit memory usage 
def set_max_memory(size): 
 soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) 
 resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))复制代码

我们可以看到，在上面的代码片段中，同时包含设置最大 CPU 运行时间和最大内存使用的选项。在 CPU 的运行时间时，我们首先获得该特定资源（RLIMIT_CPU）的软和硬，然后使用通过参数指定的秒数和先前检索到的硬来进行设置。最后，如果 CPU 的运行时间超过了，我们将发出系统退出的信号。在内存使用方面，我们再次检索软和硬，并使用带「size」参数的「setrlimit」和先前检索到的硬来设置它。

控制可以/不可以导入什么

有些语言有非常明显的机制来导出成员（变量、方法、接口），例如在 Golang 中只有以大写字母开头的成员被导出。然而，在 Python 中，所有成员都会被导出（除非我们使用了「all」）：

def foo(): 
 pass 
def bar(): 
 pass 
__all__ = ["bar"]复制代码

在上面这段代码中，我们知道只有「bar」函数被导出了。同样，我们可以让「all」为空，这样就不会导出任何东西，当从这个模块导入的时候，会造成「AttributeError」。

实现比较运算符的简单方法

为一个类实现所有的比较运算符（如 lt , le , gt , ge）是很繁琐的。有更简单的方法可以做到这一点吗？这种时候，「functools.total_ordering」就是一个很好的帮手：

from functools import total_ordering 
@total_ordering 
class Number: 
 def __init__(self, value): 
 self.value = value 
 def __lt__(self, other): 
 return self.value < other.value 
 def __eq__(self, other): 
 return self.value == other.value 
print(Number(20) > Number(3)) 
print(Number(1) < Number(5)) 
print(Number(15) >= Number(15)) 
print(Number(10) <= Number(2))复制代码

这里的工作原理究竟是怎样的呢？我们用「total_ordering」装饰器简化实现对类实例排序的过程。我们只需要定义「lt」和「eq」就可以了，它们是实现其余操作所需要的最小的操作集合（这里也体现了装饰器的作用——为我们填补空白）。

结语

并非本文中所有提到的功能在日常的 Python 编程中都是必需或有用的，但是其中某些功能可能会不时派上用场，而且它们也可能简化一些原本就很冗长且令人烦恼的任务。还需指出的是，所有这些功能都是 Python 标准库的一部分。而在我看来，其中一些功能似乎并不像标准库中包含的标准内容，所以当你使用 Python 实现本文提到的某些功能时，请先参阅 Python 的标准库，如果你不能找到想要的功能，可能只是因为你还没有尽力查找（如果真的没有，那它肯定也存在于一些第三方库）。

相关免费学习推荐：python教程（视频）

热心网友

学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。

如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。

想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！

python可以做的事情：

软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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热心网友

python，人工智能 5G时代 想必大家这些字眼一定不会陌生 因为趋势所然 势比* 可是 完全是跨行业的学生或者工薪一族如何去蜕变 并且和时代完美接轨呢 并且这个时代懂编程 懂技术 懂互联网的人 工资都很丰厚 想必大家都有所了解。作为一名多年python工作码农 给大家分享下过来人的学习经验吧 希望对大家能有点帮助
一、在学习Python之前 选择好方向
相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据采集方向（爬虫），或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
二 学习Python的基础语言
就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ，我们应该从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。

三、学习Python的文件操作
学习完基础之后，我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择，因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。
我们在学习文件操作的时候，要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后，对于文件的操作 大家一定会得心应手。

四、学习Python的网络编程
在我们这个时代 ，相信大多数是离不开互联网的，我们要学习网络编程。一般了解一下三个方面就可以了。
1.写出基本的TCP连接，知道编写TCP的各个步骤，例如创建socket、绑定port、端口复用等，对TCP稍微做了解，知道协议的每个字段，了解三次握手
2.了解基本的服务器并发模型，例如多进程、多线程、IO复
3.了解一些网络库例如twisted

五、学习Python的数据库编程在我们学习完成Python的文件操作处理之后 肯定会对于文件的不便性有一定的理解。所以这个时候我们就要学习Python的数据库编程了。数据库有Mysql数据库，Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自身拥有的，而其他的数据库则需要我们安装相应的操作模块。一般 我们学习Mysql数据库的操作即可。数据库的增加数据，删除数据，以及查询数据 以及对应的SQL语句是我们学习的重点。
六、Python高级进阶（一）：Web方向
在我们学习完成之前的基础知识之后，我们就要开始学习实战项目了。我们可以使用Python编写一个博客网站。通过网站的编程知识的学习。我们可以充分巩固我们之前所学的文件操作，数据库编程以及网络编程。是学习提高的好方法。一般Django框架是学习Python Web编程的首选框架。

七、Python高级进阶（二）：人工智能方向
Python在人工智能方向上的运用是非常广泛的。深度学习是我们需要掌握的，我们可以学习谷歌的开源人工智能框架TensorFlow。以及Numpy这种工具可用来存储和处理大型矩阵，是学习人工智能敲门砖。在掌握这些知识以后，我相信大家就可以根据自己的实际情况来进入深入学习了。

八、python的知识储备1.python基础知识（变量、语句、数据类型等等，买本入门知识或者是去网上找关于python的基础知识）
2.了解python的基础库（模块、包、系统模块、三方模块，python的库是相当多的，这也是它受欢迎的原因之一）
3.python的文字处理
4.python数据排序
5、数学基础：微积分、线性代数、概率与统计、离散数学
九、自学或者培训的选择 定力自律性强自学 并给大家推荐一个不错的学习网站创客学院十、学习需要名师指路 或者良好的学习氛围 遇到问题互相指教 一个python人热爱的学习QQ裙【python学习创客群】
自己的一些拙见 希望对大家有帮助 对您有用的话 可以点个赞 谢谢大家。

热心网友

十个最有效的方法如下：

多看书（推荐：Python基础教程）

多看视频（推荐：传智播客视频）

多写代码

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热心网友

Python是一门目前很流行的编程语言，因其语法简洁、功能强大、上手简单，目前已广泛应用于人工智能、云计算开发、大数据开发、数据分析、科*算、网站开发、爬虫、自动化运维、自动化测试以及游戏开发等领域。
随着人工智能的快速发展及应用，对Python开发人员的需求量与日俱增，也引发了Python学习潮，对于Python学习人员来说，可以通过养成以下好习惯，来提高Python学习效率！
1. 缩进
相比于其他编程语言，Python编程缩进显得尤为重要，在Python的代码块中必须使用相同数量的行首缩进空格数，否则会造成脚本运行错误！
2. 空行
和缩进不同，空行是非必选项，但是，对于Python编程人员来说，养成合理运用空格的习惯也是十分必要的，可以使代码更加清晰，有利于后期维护和代码重构！
3. 注释
对于有编程基础的人员来说，对注释应该不会感到陌生，因此，合理的运用注释不仅使得代码更具阅读性，便于维护和代码重构，甚至可以提高代码编写效率！
4. 查看源代码
Python编程人员要养成查看别人源代码的习惯，一方面有利于吸收和学习编程思想，另一方面可有助于发现更简洁有效的代码。
5. 编程思想
对于任何一种编程语言，编程思想是十分重要的，因此，Python编程人员要多注重观察和积累并吸收先进的编程思想。
6. 多做、多实践
Python编程人员要养成多动手的习惯，平时多做项目，发现问题并解决问题，不断的积累，才能丰富Python编程经验。
养成良好的编程习惯可以起到事半功倍的效果，建议Python编程人员平时多注意一些，相信，Python的技能会有很大的提升！