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Python是一门简单而文字简约的语言。阅读好的Python程序感觉就像阅读英语，尽管是非常严格的英语。Python的这种伪代码特性是其最大强项之一，它可让你专注于解决问题的办法而不是语言本身。
在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。考虑到这一点，我编辑了一些的你应该了解的Pyghon功能特色。
带任意数量参数的函数
你可能已经知道了Python允许你定义可选参数。但还有一个方法，可以定义函数任意数量的参数。
首先，看下面是一个只定义可选参数的例子
def function(arg1="",arg2=""):
print "arg1: {0}".format(arg1)
print "arg2: {0}".format(arg2)
function("Hello", "World")
# prints args1: Hello
# prints args2: World
function()
# prints args1:
# prints args2:
</div>
现在，让我们看看怎么定义一个可以接受任意参数的函数。我们利用元组来实现。
def foo(*args): # just use "*" to collect all remaining arguments into a tuple
numargs = len(args)
print "Number of arguments: {0}".format(numargs)
for i, x in enumerate(args):
print "Argument {0} is: {1}".format(i,x)
foo()
# Number of arguments: 0
foo("hello")
# Number of arguments: 1
# Argument 0 is: hello
foo("hello","World","Again")
# Number of arguments: 3
# Argument 0 is: hello
# Argument 1 is: World
# Argument 2 is: Again
</div>
使用Glob()查找文件
大多Python函数有着长且具有描述性的名字。但是命名为glob()的函数你可能不知道它是干什么的除非你从别处已经熟悉它了。
它像是一个更强大版本的listdir()函数。它可以让你通过使用模式匹配来搜索文件。
import glob
# get all py files
files = glob.glob('*.py')
print files
# Output
# ['arg.py', 'g.py', 'shut.py', 'test.py']
</div>
你可以像下面这样查找多个文件类型：
import itertools as it, glob
def multiple_file_types(*patterns):
return it.chain.from_iterable(glob.glob(pattern) for pattern in patterns)
for filename in multiple_file_types("*.txt", "*.py"): # add as many filetype arguements
print filename
# output
#=========#
# test.txt
# arg.py
# g.py
# shut.py
# test.py
</div>
如果你想得到每个文件的绝对路径，你可以在返回值上调用realpath()函数：
import itertools as it, glob, os
def multiple_file_types(*patterns):
return it.chain.from_iterable(glob.glob(pattern) for pattern in patterns)
for filename in multiple_file_types("*.txt", "*.py"): # add as many filetype arguements
realpath = os.path.realpath(filename)
print realpath
# output
#=========#
# C:\xxx\pyfunc\test.txt
# C:\xxx\pyfunc\arg.py
# C:\xxx\pyfunc\g.py
# C:\xxx\pyfunc\shut.py
# C:\xxx\pyfunc\test.py
</div>
调试
下面的例子使用inspect模块。该模块用于调试目的时是非常有用的，它的功能远比这里描述的要多。
这篇文章不会覆盖这个模块的每个细节，但会展示给你一些用例。
import logging, inspect
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelname)-8s %(filename)s:%(lineno)-4d: %(message)s',
datefmt='%m-%d %H:%M',
)
logging.debug('A debug message')
logging.info('Some information')
logging.warning('A shot across the bow')
def test():
frame,filename,line_number,function_name,lines,index=\
inspect.getouterframes(inspect.currentframe())[1]
print(frame,filename,line_number,function_name,lines,index)
test()
# Should print the following (with current date/time of course)
#10-19 19:57 INFO test.py:9 : Some information
#10-19 19:57 WARNING test.py:10 : A shot across the bow
#(, 'C:/xxx/pyfunc/magic.py', 16, '', ['test()\n'], 0)
</div>
生成唯一ID
在有些情况下你需要生成一个唯一的字符串。我看到很多人使用md5()函数来达到此目的，但它确实不是以此为目的。
其实有一个名为uuid()的Python函数是用于这个目的的。
import uuid result = uuid.uuid1() print result # output => various attempts # 9e177ec0-65b6-11e3-b2d0-e4d53dfcf61b # be57b880-65b6-11e3-a04d-e4d53dfcf61b # c3b2b90f-65b6-11e3-8c86-e4d53dfcf61b</div>
你可能会注意到，即使字符串是唯一的，但它们后边的几个字符看起来很相似。这是因为生成的字符串与电脑的MAC地址是相联系的。
为了减少重复的情况，你可以使用这两个函数。
import hmac,hashlib
key='1'
data='a'
print hmac.new(key, data, hashlib.sha256).hexdigest()
m = hashlib.sha1()
m.update("The quick brown fox jumps over the lazy dog")
print m.hexdigest()
# c6e693d0b35805080632bc2469e1154a8d1072a86557778c27a01329630f8917
# 2fd4e1c67a2d28fced849ee1bb76e7391b93eb12
</div>
序列化
你曾经需要将一个复杂的变量存储在数据库或文本文件中吧？你不需要想一个奇特的方法将数组或对象格转化为式化字符串，因为Python已经提供了此功能。
import pickle
variable = ['hello', 42, [1,'two'],'apple']
# serialize content
file = open('serial.txt','w')
serialized_obj = pickle.dumps(variable)
file.write(serialized_obj)
file.close()
# unserialize to produce original content
target = open('serial.txt','r')
myObj = pickle.load(target)
print serialized_obj
print myObj
#output
# (lp0
# S'hello'
# p1
# aI42
# a(lp2
# I1
# aS'two'
# p3
# aaS'apple'
# p4
# a.
# ['hello', 42, [1, 'two'], 'apple']
</div>
这是一个原生的Python序列化方法。然而近几年来JSON变得流行起来，Python添加了对它的支持。现在你可以使用JSON来编解码。
import json
variable = ['hello', 42, [1,'two'],'apple']
print "Original {0} - {1}".format(variable,type(variable))
# encoding
encode = json.dumps(variable)
print "Encoded {0} - {1}".format(encode,type(encode))
#deccoding
decoded = json.loads(encode)
print "Decoded {0} - {1}".format(decoded,type(decoded))
# output
# Original ['hello', 42, [1, 'two'], 'apple'] - <type 'list'="">
# Encoded ["hello", 42, [1, "two"], "apple"] - <type 'str'="">
# Decoded [u'hello', 42, [1, u'two'], u'apple'] - <type 'list'="">
</div>
这样更紧凑，而且最重要的是这样与JavaScript和许多其他语言兼容。然而对于复杂的对象，其中的一些信息可能丢失。
压缩字符
当谈起压缩时我们通常想到文件，比如ZIP结构。在Python中可以压缩长字符，不涉及任何档案文件。
import zlib
string = """ Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur
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Nullam in neque eget metus hendrerit scelerisque
eu non enim. Ut malesuada lacus eu nulla bibendum
id euismod urna sodales. """