想知道Python里那些不常提起,但一旦掌握就能讓你的代碼瞬間高大上的系統(tǒng)調用技巧嗎?今天,我們就來一場探秘之旅,一起揭開這些藏在Python袍子下的魔法咒語!
import osos.system("echo 'Hello, Terminal!'")
這行代碼就像是你的Python程序對終端說:“嘿,幫我執(zhí)行這句話。”非常適合快速執(zhí)行一些小任務,但記得,小心使用,因為它直接調用了系統(tǒng)的命令行。
比起os.system,subprocess模塊提供了更強大的功能,可以捕獲輸出和錯誤流。
import subprocessresponse = subprocess.check_output(["echo", "Hello, Subprocess!"])print(response.decode())
這不僅執(zhí)行了命令,還把輸出抓回來了,是不是很酷?
import timeprint("Starting a nap...")time.sleep(2) # 讓程序暫停2秒print("Awake and ready to go!")
就像告訴你的代碼:“等一下,讓我歇口氣。”這對于控制程序流程或模擬延遲非常有用。
import sysprint(f"You passed me {len(sys.argv)-1} arguments.")for arg in sys.argv[1:]: print(arg)
通過這個小技巧,你可以直接從命令行向程序傳遞信息,比如文件名或者配置選項,超實用!
import pickledata = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j], 'b': ("character string", b"byte string"), 'c': {None, True, False}}with open("data.pickle", "wb") as f: pickle.dump(data, f)
pickle可以把復雜的數據結構變成文件,然后再變回來,簡直是數據存儲的魔法棒!
import globfor file in glob.glob("*.txt"): print(file)
想要批量處理文件?glob能幫你找到匹配特定模式的所有文件名,讓你輕松遍歷目錄。
from contextlib import contextmanager@contextmanagerdef open_file(name): try: f = open(name, 'r') yield f finally: f.close() with open_file('example.txt') as f: print(f.read())
自動管理資源,比如文件的打開和關閉,讓代碼更加優(yōu)雅和安全。
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=100)def fibonacci(n): if n < 2: return n else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)print(fibonacci(30)) # 只計算必要的值
這個裝飾器能記住函數的返回值,對于重復計算密集型任務,簡直就是性能的火箭推進器!
from itertools import count, islicefor i in islice(count(1), 5): # 從1開始,取前5個數字 print(i)
itertools提供了各種迭代器,幫助你高效地遍歷數據,無論是無限序列還是復雜的組合,它都能應對自如。
if __name__ == '__main__': print("直接運行我時才會執(zhí)行這段代碼!")
這行代碼確保只有當腳本被直接運行時,里面的代碼才會執(zhí)行,而不是被導入時,是模塊化編程的好習慣。
想象一下,你需要每天自動備份數據庫。你可以編寫一個腳本,利用os.system調用數據庫備份命令,并利用操作系統(tǒng)計劃任務(如Linux的cron或Windows的任務計劃程序)來定時執(zhí)行。
import osbackup_command = "mysqldump -u root -pYourPassword dbName > backup.sql"os.system(backup_command)
注意:這種方式雖然簡單,但在處理敏感信息時需格外小心,考慮使用更安全的解決方案,如使用專門的備份工具或庫。
假設你想創(chuàng)建一個簡單的日志記錄程序,接受命令行參數指定日志文件名。
import sysdef log_message(message, logfile="log.txt"): with open(logfile, "a") as f: f.write(f"{message}/n")if len(sys.argv) > 1: log_message("Custom log entry.", sys.argv[1])else: log_message("Default log entry.")
通過這種方式,用戶可以指定不同的日志文件進行記錄,增加了程序的靈活性。
在數據分析項目中,將預處理后的數據集保存以便后續(xù)分析,是一個常見需求。
import pandas as pdimport pickle# 假設df是一個DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 保存數據pickle.dump(df, open("dataset.pickle", "wb"))# 之后可以這樣加載數據loaded_df = pickle.load(open("dataset.pickle", "rb"))print(loaded_df)
這樣,數據處理的中間結果就可以輕松保存和復用了。
遞歸算法雖然直觀,但效率可能不高。使用lru_cache可以顯著提高涉及大量重復計算的遞歸函數的性能,比如計算斐波那契數列。
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)def fast_fib(n): if n <= 1: return n else: return fast_fib(n-1) + fast_fib(n-2)print(fast_fib(35)) # 這將飛快地給出結果
通過緩存結果,避免了重復計算,即使對于較大的輸入值,也能迅速得出答案。
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