《Python 工匠：善用变量来改善代码质量》摘录

def do_stuff():
    first_thing_successed = False
    try:
        do_the_first_thing()
        first_thing_successed = True
    except Exception as e:
        print("Error while calling do_some_thing")
        return

    # 仅当 first_thing 成功完成时，做第二件事
    if first_thing_successed:
        return do_the_second_thing()

def do_stuff():
    try:
        do_the_first_thing()
    except Exception as e:
        print("Error while calling do_some_thing")
        return
    else:
        return do_the_second_thing()

>>> log_line = '"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36" 47632'

numbers = [3, 7, 8, 2, 21]
# 获取并立即返回列表里的第一个偶数
print(next(i for i in numbers if i % 2 == 0))
# OUTPUT: 8

def multiply(x, y):
    return x * y


def double(value):
    # 返回另一个函数调用结果
    return multiply(2, value)

import functools

double = functools.partial(multiply, 2)

def find_twelve(num_list1, num_list2, num_list3):
    """从 3 个数字列表中，寻找是否存在和为 12 的 3 个数
    """
    for num1 in num_list1:
        for num2 in num_list2:
            for num3 in num_list3:
                if num1 + num2 + num3 == 12:
                    return num1, num2, num3

from itertools import product


def find_twelve_v2(num_list1, num_list2, num_list3):
    for num1, num2, num3 in product(num_list1, num_list2, num_list3):
        if num1 + num2 + num3 == 12:
            return num1, num2, num3

python-guide: Python best practices guidebook, written for humans.
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Python 2 Death Clock
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Run any Python Script with an Alexa Voice Command
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<... ...>

def parse_titles(filename):
    """从隔行数据文件中读取 reddit 主题名称
    """
    with open(filename, 'r') as fp:
        for i, line in enumerate(fp):
            # 跳过无意义的 '---' 分隔符
            if i % 2 == 0:
                yield line.strip()

from itertools import islice

def parse_titles_v2(filename):
    with open(filename, 'r') as fp:
        # 设置 step=2，跳过无意义的 '---' 分隔符
        for line in islice(fp, 0, None, 2):
            yield line.strip()

for user in users:
    # 当第一个不合格的用户出现后，不再进行后面的处理
    if not is_qualified(user):
        break

    # 进行处理 ... ...

from itertools import takewhile

for user in takewhile(is_qualified, users):
    # 进行处理 ... ...

# 使用 callable 可以检测某个对象是否“可被调用”
>>> def foo(): pass
...
>>> type(foo)
<class 'function'>
>>> callable(foo)
True

class Foo:
    def __call__(self):
        print("Hello, __call___")

foo = Foo()

# OUTPUT: True
print(callable(foo))
# 调用 foo 实例
# OUTPUT: Hello, __call__
foo()

import time
import functools


class DelayFunc:
    def __init__(self,  duration, func):
        self.duration = duration
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(f'Wait for {self.duration} seconds...')
        time.sleep(self.duration)
        return self.func(*args, **kwargs)

    def eager_call(self, *args, **kwargs):
        print('Call without delay')
        return self.func(*args, **kwargs)


def delay(duration):
    """装饰器：推迟某个函数的执行。同时提供 .eager_call 方法立即执行
    """
    # 此处为了避免定义额外函数，直接使用 functools.partial 帮助构造
    # DelayFunc 实例
    return functools.partial(DelayFunc, duration)

@delay(duration=2)
def add(a, b):
    return a + b


# 这次调用将会延迟 2 秒
add(1, 2)
# 这次调用将会立即执行
add.eager_call(1, 2)

import random


def provide_number(min_num, max_num):
    """装饰器：随机生成一个在 [min_num, max_num] 范围的整数，追加为函数的第一个位置参数
    """
    def wrapper(func):
        def decorated(*args, **kwargs):
            num = random.randint(min_num, max_num)
            # 将 num 作为第一个参数追加后调用函数
            return func(num, *args, **kwargs)
        return decorated
    return wrapper
    


@provide_number(1, 100)
def print_random_number(num):
    print(num)

# 输出 1-100 的随机整数
# OUTPUT: 72
print_random_number()

class Foo:
    @provide_number(1, 100)
    def print_random_number(self, num):
        print(num)

# OUTPUT: <__main__.Foo object at 0x104047278>
Foo().print_random_number()

import wrapt

def provide_number(min_num, max_num):
    @wrapt.decorator
    def wrapper(wrapped, instance, args, kwargs):
        # 参数含义：
        #
        # - wrapped：被装饰的函数或类方法
        # - instance：
        #   - 如果被装饰者为普通类方法，该值为类实例
        #   - 如果被装饰者为 classmethod 类方法，该值为类
        #   - 如果被装饰者为类/函数/静态方法，该值为 None
        #
        # - args：调用时的位置参数（注意没有 * 符号）
        # - kwargs：调用时的关键字参数（注意没有 ** 符号）
        #
        num = random.randint(min_num, max_num)
        # 无需关注 wrapped 是类方法或普通函数，直接在头部追加参数
        args = (num,) + args
        return wrapped(*args, **kwargs)
    return wrapper
    
<... 应用装饰器部分代码省略 ...>
    
# OUTPUT: 48
Foo().print_random_number()

from pathlib import Path

def unify_ext_with_pathlib(path):
    for fpath in Path(path).glob('*.txt'):
        fpath.rename(fpath.with_suffix('.csv'))

# 😑 旧朋友：使用 os.path 模块
>>> import os.path
>>> os.path.join('/tmp', 'foo.txt')
'/tmp/foo.txt'

# ✨ 新潮流：使用 / 运算符
>>> from pathlib import Path
>>> Path('/tmp') / 'foo.txt'
PosixPath('/tmp/foo.txt')

# 标准做法，使用 with open(...) 打开文件
>>> with open('foo.txt') as file:
...     print(file.read())
...
foo

# 使用 pathlib 可以让这件事情变得更简单
>>> from pathlib import Path
>>> print(Path('foo.txt').read_text())
foo

>>> p = Path('/tmp')
# 可以直接对 Path 类型对象 p 进行 join
>>> os.path.join(p, 'foo.txt')
'/tmp/foo.txt'