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整理字符串输入
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。
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。
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。
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:
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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。
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限制的选项。在限制 CPU 的运行时间时，我们首先获得该特定资源（RLIMIT_CPU）的软限制和硬限制，然后使用通过参数指定的秒数和先前检索到的硬限制来进行设置。最后，如果 CPU 的运行时间超过了限制，我们将发出系统退出的信号。在内存使用方面，我们再次检索软限制和硬限制，并使用带「size」参数的「setrlimit」和先前检索到的硬限制来设置它。
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」。
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）。
介绍 Python 炫酷功能（例如，变量解包，偏函数，枚举可迭代对象等）的文章层出不穷。但是还有很多 Python 的编程小技巧鲜被提及。因此，本文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
user_input = "This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"
character_map = {
ord('\n') : ' ',
ord('\t') : ' ',
ord('\r') : None
}
user_input.translate(character_map) # This string has some whitespaces... import itertools
s = itertools.islice(range(50), 10, 20) # <itertools.islice object at 0x7f70fab88138>
for val in s:
...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。
string_from_file = """
// Author: ...
// License: ...
//
// Date: ...
Actual content...
"""
import itertools
for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split("\n")):
print(line)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。
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...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。
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:
在公众号顶级架构师后台回复“面试”，获取腾讯Python面试题和答案。
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def tag(name):
print(f"<{name}>")
yield
print(f"</{name}>")
with tag("h1"):
print("This is Title.")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。
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 = phoneimport 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))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限制的选项。在限制 CPU 的运行时间时，我们首先获得该特定资源（RLIMIT_CPU）的软限制和硬限制，然后使用通过参数指定的秒数和先前检索到的硬限制来进行设置。最后，如果 CPU 的运行时间超过了限制，我们将发出系统退出的信号。在内存使用方面，我们再次检索软限制和硬限制，并使用带「size」参数的「setrlimit」和先前检索到的硬限制来设置它。
def foo():
pass
def bar():
pass
__all__ = ["bar"]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」。
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))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）。
原文链接：https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fpython-tips-and-trick-you-havent-already-seen-37825547544f
