python常用的小技巧（python入門操作）

本文目錄一覽：

• 1、Python中常見魔法方法介紹
• 2、Python編程常用技巧
• 3、Python元組常用操作小技巧
• 4、（Python）numpy 常用操作

Python中常見魔法方法介紹

魔法方法 (Magic Methods) 是Python中的內置函數，一般以雙下劃線開頭和結尾，例如__ init__ 、 __del__ 等。之所以稱之為魔法方法，是因為這些方法會在進行特定的操作時會自動被調用。

在Python中，可以通過dir()方法來查看某個對象的所有方法和屬性，其中雙下劃線開頭和結尾的就是該對象的魔法方法。以字元串對象為例：

可以看到字元串對象有 __add__ 方法，所以在Python中可以直接對字元串對象使用”+”操作，當Python識別到”+”操作時，就會調用該對象的 __add__ 方法。有需要時我們可以在自己的類中重寫 __add__ 方法來完成自己想要的效果。

我們重寫了 __add__ 方法，當Python識別”+”操作時，會自動調用重寫後的 __add__ 方法。可以看到，魔法方法在類或對象的某些事件出發後會自動執行，如果希望根據自己的程序定製特殊功能的類，那麼就需要對這些方法進行重寫。使用魔法方法，我們可以非常方便地給類添加特殊的功能。

1、構造與初始化

__ new __ 、 __ init __ 這兩個魔法方法常用於對類的初始化操作。上面我們創建a1 = A(“hello”)時，但首先調用的是 __ new __ ;初始化一個類分為兩步:

a.調用該類的new方法，返回該類的實例對象

b.調用該類的init方法，對實例對象進行初始化。

__new__ (cls, *args, **kwargs)至少需要一個cls參數，代表傳入的類。後面兩個參數傳遞給 __ init __ 。在 __ new __ 可以決定是否繼續調用 __ init __ 方法，只有當 __ new __ 返回了當前類cls的實例，才會接著調用 __ init __ 。結合 __ new __ 方法的特性，我們可以通過重寫 __ new __ 方法實現Python的單例模式：

可以看到雖然創建了兩個對象，但兩個對象的地址相同。

2、控制屬性訪問這類魔法

方法主要對對象的屬性進行訪問、定義、修改時起作用。主要有：

__getattr__(self, name): 定義當用戶試圖獲取一個屬性時的行為。

__getattribute__(self, name)：定義當該類的屬性被訪問時的行為（先調用該方法，查看是否存在該屬性，若不存在，接著去調用getattr）。

__setattr__(self, name, value)：定義當一個屬性被設置時的行為。

當初始化屬性時如self.a=a時或修改實例屬性如ins.a=1時本質時調用魔法方法self. __ setattr __ (name,values)；當實例訪問某個屬性如ins.a本質是調用魔法方法a. __ getattr __ (name)

3、容器類操作

有一些方法可以讓我們自己定義自己的容器，就像Python內置的List,Tuple,Dict等等；容器分為可變容器和不可變容器。

如果自定義一個不可變容器的話，只能定義__ len__ 和__ getitem__ ；定義一個可變容器除了不可變容器的所有魔法方法，還需要定義__ setitem__ 和__ delitem__ ；如果容器可迭代。還需要定義__ iter __。

__len__(self):返回容器的長度

__getitem__(self,key):當需要執行self[key]的方式去調用容器中的對象，調用的是該方法

__setitem__(self,key,value):當需要執行self[key] = value時，調用的是該方法

__iter__(self):當容器可以執行 for x in container:，或者使用iter(container)時，需要定義該方法

下面舉一個例子，實現一個容器，該容器有List的一般功能，同時增加一些其它功能如訪問第一個元素，最後一個元素,記錄每個元素被訪問的次數等。

這類方法的使用場景主要在你需要定義一個滿足需求的容器類數據結構時會用到，比如可以嘗試自定義實現樹結構、鏈表等數據結構（在collections中均已有），或者項目中需要定製的一些容器類型。

魔法方法在Python代碼中能夠簡化代碼，提高代碼可讀性，在常見的Python第三方庫中可以看到很多對於魔法方法的運用。

因此當前這篇文章僅是拋磚引玉，真正的使用需要在開源的優秀源碼中以及自身的工程實踐中不斷加深理解併合適應用。

Python編程常用技巧

鏈接：

提取碼：dfsm

Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。

用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。

課程目錄：

第一階段

第一章：用戶交互

第二章：流程式控制制

第三章：數據類型

第四章：字元編碼

第五章：文件處理

第二階段

第六章：函數概述

第七章：閉包函數

……

Python元組常用操作小技巧

所以這篇文章，我們先來回顧和總結Python數據結構里常用操作。Python中常見的數據結構可以統稱為容器（container）。序列（如列表和元組）、映射（如字典）以及集合（set）是三類主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在這篇文章的討論範圍內。

在此，我們先從元組開始說起。

元組區別於列表的顯著特徵之一就是它不能被修改，但其另外一個作用就是 用於沒有欄位名的記錄 [1] 。因為後者經常被忽略，我們先來看看元組作為記錄的作用。

使用括弧就可以定義一個元組。元組中的每個元素都存放了記錄中一個欄位的數據，外加這個欄位的位置。正是這個位置信息給數據賦予了意義。下面的例子中，元組就被當作記錄加以利用：

輸出為：

上述for循環中的操作提取了元組中的元素，也叫作拆包（unpacking）。平行賦值是對元組拆包很好的應用，示例如下：

還有一個經典而優雅的應用是交換變數的值：

用 * 運算符把一個可迭代對象拆開作為函數的參數，例如Python的內置函數pmod接收兩個數字類型的參數，返回商和餘數。以下範例將使用 * 將元組傳入函數。

輸出為：

有些函數有多個返回值，將其賦給一個變數時，變數類型即是元組：

輸出為：

zip是Python的內置函數，能夠接收兩個或多個序列，並組成一個元組列表，在Python3中會返回一個迭代器，如下所示：

輸出為：

元組當然也支持一些常規操作，如對於元組 a = (1, ‘y’, 5, 5, ‘x’) ：

上述內容不僅涵蓋了元組的基本操作，同時也結合了實際工作中常搭配使用的其他函數、運算符等。在回顧這些知識時主要參考了兩本經典的Python編程書籍：《流暢的Python》和《像計算機科學家一樣思考Python》，有興趣的朋友可以深入閱讀！

希望這篇文章對你有幫助，下回將總結Python列表的使用技巧。

[1]《流暢的Python》:

（Python）numpy 常用操作

不放回取樣：

從列表ori中不放回地取n個數

通過這種操作，我們可以獲得一個二維列表的子集：

（如果這個二維列表是圖的鄰接矩陣，那麼就是對圖進行隨機採樣，獲得一個圖的子圖）

首先要注意，”+” 操作對於list和numpy.array是完全不同的

python 中的list，”+”代表拼接:

在numpy.array中，”+”代表矩陣相加

keepdim指的是維度不變，常在sum中使用。如：

會發現，keepdim之後還是二維的

這裡要注意，pytorch和numpy里max()函數的返回值是不同的

pytorch:

也就是說，max(1)代表求第一維的最大值，對於二維數組來說，就是求縱向的最大值，然後，第一個返回值是最大值所形成數組，第二個返回值是最大值所在的索引。這一個技巧在機器學習的分類任務中很常用，比如我們的分類任務是把數據分成m類，那麼最終我們模型的輸出是m維的，對於n個樣本就是n*m，如果要判斷我們的模型最終的分類結果，就是找n個樣本里，每個樣本m維輸出的最大值索引，代表樣本是這個類的可能性最大。我們可以方便地用這種方式找到最大值地索引：

其中test_out是模型輸出，predict_y則是分類結果

另外一點要注意的是，numpy與pytorch不同，numpy的max()只有一個返回值：

也就是說，numpy.max()不會返回最大值所在的索引