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本篇内容介绍了“分享9个实用的Python技巧”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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清理字符串输入
对用户输入进行清理的问题几乎适用于您编写的所有程序。通常情况下，将字符转换为小写或大写就足够了，有时您可以使用Regex来完成这项工作，但对于复杂的情况来说，可能有更好的方法:
在本例中，您可以看到空白字符“\n”和“\t”已被单个空格替换，而“\r”已被完全删除。这是一个简单的例子，但是我们可以更进一步，使用unicodedata包和它的combining()函数来生成并进行映射，从而生成更大的重新映射表，我们可以使用它来删除字符串中的所有重音。
对迭代器进行切片
如果您尝试对一个迭代器进行切片，您会得到一个TypeError，这说明生成器对象是不可下标访问的，但有一个简单的解决方案可以解决这个问题:
使用itertools.islice我们可以创建一个islice对象，它是一个会生成所需项的迭代器。需要注意的是，这将消耗slice开始之前的所有生成器项，以及islice对象中的所有项。
跳过可迭代对象的开始部分
有时您必须处理那些以您不想要的可变数量的行(如注释)开始的文件。itertools再次为这个问题提供了简单的解决方案:
这代码段只生成初始注释部分之后的行。如果我们只想在可迭代对象的开头丢弃一些项目(本例中是一些行)，并且不知道有多少个项目，那么这种方法是很有用的。
只带有关键字参数(kwargs)的函数
在使用以下这样的函数时，创建只接受关键字参数的函数来提供(强制)更多的清晰性是很有帮助的:
正如您所看到的，这可以通过在关键字参数之前放置单个*参数来轻松解决。如果我们把位置参数放在*参数之前，位置参数显然也会存在。
创建支持with语句的对象
例如，我们都知道如何使用with语句来打开文件或获取锁，但是我们可以实现自己的with语句吗? 当然，我们可以使用__enter__和__exit__方法来实现上下文管理协议:
这是在Python中实现上下文管理最常见的方法，但是还有更简单的实现方法:
上面的代码片段使用contextmanager管理器装饰器实现了内容管理协议。在进入with块时，tag函数(在yield之前)的第一部分会被执行，然后该with块被执行，最后，tag函数的其余部分会被执行。
使用__slots__节省内存
如果您曾经编写过一个创建某个类的大量实例的程序，您可能会注意到您的程序会突然需要大量内存。这是因为Python使用字典来表示类实例的属性，这使得它的速度很快，但是内存效率不高，这通常并不是一个问题。然而，如果它成为您的程序的一个问题时，您可以尝试使用__slots__:
这里的情况是，当我们定义了__slots__属性时，Python会使用小的固定大小的数组而不是字典来定义属性，这大大减少了每个实例所需的内存。使用__slots__也有一些缺点——我们不能声明任何新的属性，并且我们只能使用在__slots__上这些属性。而且，带有__slots__的类不能使用多重继承。
限制CPU和内存的使用
如果您不想优化您的程序内存或CPU使用，您只想把它限制在某个固定大小的内存上，那么Python也有一个这样的库来做到这一点:
这里我们可以看到设置最大CPU运行时间和最大内存使用限制的两个选项。对于CPU限制，我们首先获取特定资源(RLIMIT_CPU)的软限制和硬限制，然后使用参数指定的秒数和前面检索到的硬限制来设置它。最后，我们注册信号，如果CPU时间超过限制，该信号会导致系统退出。对于内存，我们再次检索软限制和硬限制，并使用带有大小参数的setrlimit和检索的硬限制来设置它。
控制什么可以导入，什么不可以导入
一些语言有非常明显的导出成员(变量、方法、接口)的控制机制，例如Golang，其中只有以大写字母开头的成员会被导出。另一方面，在Python中，所有东西都可以被导出，除非我们使用__all__:
根据上面的代码片段，我们知道只有bar函数会被导出。同样，我们可以让__all__为空，这样，当我们从这个模块导入的时候，任何东西都不会被导出，并且会导致AttributeError。
实现比较运算符的简单方式
考虑到目前已经有相当多的比较操作符——__lt__ 、__le__ 、 __gt__ 或 __ge___，因此，为一个类实现所有的比较操作符是相当烦人的。但如果有更简单的方法可以实现呢?functools.total_ordering就派上用场了:
那么，这到底是怎么工作的呢?total_ordering装饰器用于简化实现类实例排序的过程。我们只需要定义__lt__和__eq__，它们是剩余操作的映射所需的最小值，装饰器就会为我们填充空白。
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