Python 中的一些小技巧
这里是本人收集的一些 Python 小技巧，目前主要是一些实用函数，适合有一定基础的童鞋观看（不会专门介绍使用到的标准库函数）。。
一、函数式编程
函数式编程用来处理数据，感觉很方便。（要是再配上管道操作符 | 或者 Java 的那种链式调用，超级爽！可惜 Python 都没有。。需要借助第三方库）
1. 分组/group
数据处理中一个常见的操作，是将列表中的元素，依次每 k 个分作一组。
def group_each(a, size: int):
"""
将一个可迭代对象 a 内的元素, 每 size 个分为一组
group_each([1,2,3,4], 2) -> [(1,2), (3,4)]
"""
iterators = [iter(a)] * size # 将新构造的 iterator 复制 size 次（浅复制）
return zip(*iterators) # 然后 zip
这个函数之前在 Python 拾遗 – 奇技淫巧 中就写过，记得是某次 Google 时在 stackoverflow 上发现的，不过它的最初来源应该是 Python 官方文档的某个角落。
顺便如果某个 size 比较常用（比如 2），还可以用 partial 封装一下
from functools import partial
# 每两个分一组
group_each_2 = partial(group_each, size=2) # 等同于 group_each_2 = lambda a: group_each(a, 2)
2. 扁平版本的 map
稍微接触过函数式应该都知道 flat_map，可 Python 标准库却没有提供。下面是我在 stackoverflow 上找到的实现，其实很简单
from itertools import chain
def flat_map(f, items):
return chain.from_iterable(map(f, items))
它和 map 的差别在于是不是扁平(flat) 的（废话。。），举个例子
>>> list(map(list, [\'123\', \'456\']))
[[\'1\', \'2\', \'3\'], [\'4\', \'5\', \'6\']]
>>> list(flat_map(list, [\'123\', \'456\']))
[\'1\', \'2\', \'3\', \'4\', \'5\', \'6\']
3. 轮流迭代多个迭代器
假设我有多个可迭代对象（迭代器、列表等），现在我需要每次从每个对象中取一个值，直到某个对象为空。如果用循环写会比较繁琐，但是用 itertools 可以这样写：
from itertools import chain
def iter_one_by_one(items):
return chain.from_iterable(zip(*items))
n sum(x)
### 4. 上述函数的应用举例
在做爬虫工作时，有时会遇到这样的 table 元素：
对这种 html 元素，我一般会直接把它转换成 list，结果如下：
```python3
table = [[\'label1\', \'value1\', \'label2\', \'value2\'],
[\'label3\', \'value3\'],
[\'label4\', \'value4\', \'label5\', \'value5\'],
...
]
为了方便索引，现在我需要把上面的数据转换成下面这个样子的 dict
{
\'label1\': \'value1\',
\'label2\': \'value2\',
\'label3\': \'value3\',
\'label4\': \'value4\',
\'label5\': \'value5\'
}
如果是平常，大概需要写循环了。不过如果用刚刚说到的几个函数的话，会变得异常简单
# 1. 分组
groups = flat_map(group_each_2, table)
# 1.1 flat_map 返回的是迭代器，list 后内容如下：
# [(\'label1\', \'value1\'),
# (\'label2\', \'value2\'),
# (\'label3\', \'value3\'),
# (\'label4\', \'value4\'),
# (\'label5\', \'value5\')]
# 2. 转换成 dict
key_values = dict(groups) # 得到的 key_values 与上面需要的 dict 别无二致。
二、其他
1. 多 dict 的去重
假设我们有一个 dict 的列表，里面可能有内容一模一样的 dict，我们需要对它做去重。
容易想到的方法就是使用 set，可是 set 中的元素必须是 hashable 的，而 dict 是 unhashable 的，因此不能直接放进 set 里。
>>> a = [{\'a\': 1}, {\'a\': 1}, {\'b\': 2}]
>>> set(a)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2961, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
File "<ipython-input-5-5b4c643a6feb>", line 1, in <module>
set(a)
TypeError: unhashable type: \'dict\'
难道就必须手写递归了么？未必，我在 stackoverflow 看到这样一个小技巧
import json
def unique_dicts(data_list: list):
"""unique a list of dict
dict 是 unhashable 的，不能放入 set 中，所以先转换成 str
unique_dicts([{\'a\': 1}, {\'a\': 1}, {\'b\': 2}]) -> [{\'a\': 1}, {\'b\': 2}]
"""
data_json_set = set(json.dumps(item) for item in data_list)
return [json.loads(item) for item in data_json_set]
2. str 的 startswith 和 endswith 两个函数的参数可以是元组
In[7]: a = "bb.gif"
In[8]: b = \'a.jpg\'
In[9]: a.endswith((\'.jpg\', \'.gif\'))
Out[9]: True
In[10]: b.startswith((\'bb\', \'a\'))
Out[10]: True
3. 判断两个对象的所有属性都相同
python 和 java 一样，直接用 == 做判断，默认是比较的引用，相当于 is。对自定义的类，你需要重写 __eq__ 函数。
判断值相等的方法很简单，一行代码：
class A:
...
def __eq__(self, obj):
return self.__dict__ == obj.__dict__ # 转成 __dict__ 再比较
设计模式
我曾经写过一个 QQ 机器人，它需要根据不同的命令，来干不同的事。
最初的做法，是直接用 if-else 判断。然后慢慢的，我的项目的 if-else 就越来越长，变得惨不忍睹了。。
这个地方要重构，我网上搜了下，有人说 if-else 用 dict 重构就好了，但是那只适用于 switch value 模式，就是只是单纯检查 value 的值 match 与否。
而我的 QQ 机器人的检查条件要更复杂。
然后今天突然想到，可以用 正则 做 key，用 function 做 value，并且使用 orderdict。然后直接遍历。
参考
慢慢更新，想到啥就加啥。
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