一些 Python 的奇技淫巧

Kingsley1116 · 2025-08-19 09:44:10 · 科技·工程

引入

提到 Python，多数人会先想到它「简洁易读」的语法、「万物皆物件」 的设计，或是在资料分析、爬虫、AI 领域里开箱即用的丰富函式库。但很少有人注意到，这门语言还藏着许多「不走寻常路」的巧思。

(叠个甲，我在澳门 Python 解难大赛拿过冠军)

1. 海象运算符 (:=)

海象运算符允许你在表达式中进行赋值，简化重复计算或赋值。

if (data := get_data()) is not None:  # 賦值並檢查
    process(data)

2. 实现泛型函数

functools 中的 singledispatch 允许根据第一个参数的类型来分派不同的函数实现。

from functools import singledispatch

@singledispatch
def better_print(obj):
    return f"Unknown type: {obj}"

@better_print.register
def _(obj: int):
    return f"Integer: {obj}"

@better_print.register
def _(obj: list):
    return f"List with {len(obj)} items: {obj}"

print(better_print(10))    # 輸出：Integer: 10
print(better_print([1,2])) # 輸出：List with 2 items: [1, 2]
print(better_print("hi"))  # 輸出：Unknown type: hi

3. 使用 ...(Ellipsis) 作为占位符

def unfinished_function():
    ...  # TODO: 實作這個函數

4. 解包

• 合并字典 / 列表：

  dict1 = {"a": 1}
  dict2 = {"b": 2}
  merged = {**dict1, **dict2}
  print(merged)  # 輸出：{'a': 1, 'b': 2}

• 提出元素

  first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
  print(first)  # 輸出：1
  print(middle) # 輸出：[2, 3, 4]
  print(last)   # 輸出：5

• 拆解列表 / 元组作为位置参数

  
  def add(a, b, c):
  return a + b + c

nums = [1, 2, 3] print(add(*nums)) # 輸出：6

- 拆解字典作为关键字参数
```py
params = {"a": 10, "b": 20, "c": 30}
print(add(**params))  # 輸出：60

5. 利用 __slots__ 优化记忆体使用

预设情况下，Python 类的实例使用字典 (__dict__) 来储存属性，这提供了灵活性但消耗较多记忆体。 __slots__ 允许你预先声明实例拥有的属性名称，避免创建 __dict__，从而显著减少记忆体开销。

class Point:
    __slots__ = ("x", "y")  # 只允許有 x 和 y 屬性
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p = Point(3, 4)
p.z = 5  # AttributeError

6. 利用字典的 __missing__ 方法实现自动键值生成

当访问字典中不存在的键时，除了用 get() 或 setdefault()，你还可以自订一个类，覆写 __missing__ 方法来动态生成预设值。

class AutoVivifyDict(dict):
    def __missing__(self, key):
        # 當 key 不存在時，自動建立一個新的空字典作為值
        new_dict = {}
        self[key] = new_dict
        return new_dict

data = AutoVivifyDict()
data["a"]["b"] = 42
print(data)  # 輸出：{'a': {'b': 42}}

7. 链式比较

x = 5
if 0 < x < 10: # 等價 x > 0 and x < 10
    print("x is between 0 and 10")

结语

善用这些技巧，可以让你的 Python 化码更加优雅、高效；滥用它们，则可能创造出难以维护的「屎山」。

希望这篇文章能给你带来启发！
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