Python3.2特性有哪些

這篇文章主要為大家展示了“Python3.2特性有哪些”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python3.2特性有哪些”這篇文章吧。

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argparse 子命令

argparse 模塊首次出現(xiàn)在 Python 3.2 中。有許多用于命令行解析的第三方模塊。但是內(nèi)置的 argparse 模塊比許多人認為的要強大。

要記錄所有的 argparse 的特性，那需要專門寫系列文章。下面是一個例子，說明如何用 argparse 做子命令。

想象一下，一個命令有兩個子命令：negate，需要一個參數(shù)，multiply，需要兩個參數(shù)：

$ computebot negate 5-5$ computebot multiply 2 36

import argparse parser = argparse.ArgumentParser()subparsers = parser.add_subparsers()

add_subparsers() 方法創(chuàng)建一個對象，你可以向其添加子命令。唯一需要記住的技巧是，你需要添加通過 set_defaults() 調用的子命令：

negate  = subparsers.add_parser("negate")negate.set_defaults(subcommand="negate")negate.add_argument("number", type=float)

multiply  = subparsers.add_parser("multiply")multiply.set_defaults(subcommand="multiply")multiply.add_argument("number1", type=float)multiply.add_argument("number2", type=float)

我最喜歡的一個 argparse 功能是，因為它把解析和運行分開，測試解析邏輯特別令人愉快。

parser.parse_args(["negate", "5"])

    Namespace(number=5.0, subcommand='negate')

parser.parse_args(["multiply", "2", "3"])

    Namespace(number1=2.0, number2=3.0, subcommand='multiply')

contextlib.contextmanager

上下文是 Python 中一個強大的工具。雖然很多人 使用 它們，但編寫一個新的上下文常?？雌饋硐褚婚T黑暗藝術。有了 contextmanager 裝飾器，你所需要的只是一個一次性的生成器。

編寫一個打印出做某事所需時間的上下文，就像這樣簡單：

import contextlib, timeit @contextlib.contextmanagerdef timer():    before = timeit.default_timer()    try:        yield    finally:        after = timeit.default_timer()        print("took", after - before)

你可以這樣使用：

import time with timer():    time.sleep(10.5)

    took 10.511025413870811`

functools.lru_cache

有時，在內(nèi)存中緩存一個函數(shù)的結果是有意義的。例如，想象一下經(jīng)典的問題：“有多少種方法可以用 25 美分、1 美分、2 美分和 3 美分可以來換取 1 美元？”

這個問題的代碼可以說是非常簡單：

def change_for_a_dollar():    def change_for(amount, coins):        if amount == 0:            return 1        if amount < 0 or len(coins) == 0:            return 0        some_coin = next(iter(coins))        return (            change_for(amount, coins - set([some_coin]))            +            change_for(amount - some_coin, coins)        )    return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))

在我的電腦上，這需要 13ms 左右：

with timer():    change_for_a_dollar()

    took 0.013737603090703487`

事實證明，當你計算有多少種方法可以做一些事情，比如用 50 美分找錢，你會重復使用相同的硬幣。你可以使用 lru_cache 來避免重復計算。

import functools def change_for_a_dollar():    @functools.lru_cache    def change_for(amount, coins):        if amount == 0:            return 1        if amount < 0 or len(coins) == 0:            return 0        some_coin = next(iter(coins))        return (            change_for(amount, coins - set([some_coin]))            +            change_for(amount - some_coin, coins)        )    return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))

with timer():    change_for_a_dollar()

    took 0.004180959425866604`

一行的代價是三倍的改進。不錯。

以上是“Python3.2特性有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

標題名稱：Python3.2特性有哪些
文章鏈接：http://muchs.cn/article6/geecog.html

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