本篇内容介绍了“Python编程代码技巧有哪些”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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Python 提供了一组独特的工具和语言特性来使你的代码更加优雅、可读和直观。为正确的问题选择合适的工具，你的代码将更易于维护。在本文中，我们将研究其中的三个工具：魔术方法、迭代器和生成器，以及方法魔术。
魔术方法可以看作是 Python 的管道。它们被称为“底层”方法，用于某些内置的方法、符号和操作。你可能熟悉的常见魔术方法是 __init__()，当我们想要初始化一个类的新实例时，它会被调用。
你可能已经看过其他常见的魔术方法，如 __str__ 和 __repr__。Python 中有一整套魔术方法，通过实现其中的一些方法，我们可以修改一个对象的行为，甚至使其行为类似于内置数据类型，例如数字、列表或字典。
让我们创建一个 Money 类来示例：
class Money: currency_rates = { '$': 1, '€': 0.88, } def __init__(self, symbol, amount): self.symbol = symbol self.amount = amount def __repr__(self): return '%s%.2f' % (self.symbol, self.amount) def convert(self, other): """ Convert other amount to our currency """ new_amount = ( other.amount / self.currency_rates[other.symbol] * self.currency_rates[self.symbol]) return Money(self.symbol, new_amount)该类定义为给定的货币符号和汇率定义了一个货币汇率，指定了一个初始化器（也称为构造函数），并实现 __repr__，因此当我们打印这个类时，我们会看到一个友好的表示，例如 $2.00 ，这是一个带有货币符号和金额的 Money('$', 2.00) 实例。最重要的是，它定义了一种方法，允许你使用不同的汇率在不同的货币之间进行转换。
打开 Python shell，假设我们已经定义了使用两种不同货币的食品的成本，如下所示：
>>> soda_cost = Money('$', 5.25)>>> soda_cost $5.25 >>> pizza_cost = Money('€', 7.99)>>> pizza_cost €7.99我们可以使用魔术方法使得这个类的实例之间可以相互交互。假设我们希望能够将这个类的两个实例一起加在一起，即使它们是不同的货币。为了实现这一点，我们可以在 Money 类上实现 __add__ 这个魔术方法：
class Money: # ... previously defined methods ... def __add__(self, other): """ Add 2 Money instances using '+' """ new_amount = self.amount + self.convert(other).amount return Money(self.symbol, new_amount)
现在我们可以以非常直观的方式使用这个类：
>>> soda_cost = Money('$', 5.25)>>> pizza_cost = Money('€', 7.99)>>> soda_cost + pizza_cost $14.33>>> pizza_cost + soda_cost €12.61当我们将两个实例加在一起时，我们得到以***个定义的货币符号所表示的结果。所有的转换都是在底层无缝完成的。如果我们想的话，我们也可以为减法实现 __sub__，为乘法实现 __mul__ 等等。阅读模拟数字类型或魔术方法指南来获得更多信息。
我们学习到 __add__ 映射到内置运算符 +。其他魔术方法可以映射到像 [] 这样的符号。例如，在字典中通过索引或键来获得一项，其实是使用了 __getitem__ 方法：
>>> d = {'one': 1, 'two': 2}>>> d['two']2>>> d.__getitem__('two')2一些魔术方法甚至映射到内置函数，例如 __len__() 映射到 len()。
class Alphabet: letters = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' def __len__(self): return len(self.letters) >>> my_alphabet = Alphabet()>>> len(my_alphabet) 26
对于新的和经验丰富的 Python 开发者来说，自定义迭代器是一个非常强大的但令人迷惑的主题。
许多内置类型，例如列表、集合和字典，已经实现了允许它们在底层迭代的协议。这使我们可以轻松地遍历它们。
>>> for food in ['Pizza', 'Fries']: print(food + '. Yum!') Pizza. Yum!Fries. Yum!
我们如何迭代我们自己的自定义类？首先，让我们来澄清一些术语。
要成为一个可迭代对象，一个类需要实现 __iter__()
__iter__() 方法需要返回一个迭代器
要成为一个迭代器，一个类需要实现 __next__()（或在 Python 2中是 next()），当没有更多的项要迭代时，必须抛出一个 StopIteration 异常。
呼！这听起来很复杂，但是一旦你记住了这些基本概念，你就可以在任何时候进行迭代。
我们什么时候想使用自定义迭代器？让我们想象一个场景，我们有一个 Server 实例在不同的端口上运行不同的服务，如 http 和 ssh。其中一些服务处于 active 状态，而其他服务则处于 inactive 状态。
class Server: services = [ {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21}, {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22}, {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 80}, ]当我们遍历 Server 实例时，我们只想遍历那些处于 active 的服务。让我们创建一个 IterableServer 类：
class IterableServer: def __init__(self): self.current_pos = 0 def __next__(self): pass # TODO: 实现并记得抛出 StopIteration
首先，我们将当前位置初始化为 0。然后，我们定义一个 __next__() 方法来返回下一项。我们还将确保在没有更多项返回时抛出 StopIteration。到目前为止都很好！现在，让我们实现这个 __next__() 方法。
class IterableServer: def __init__(self): self.current_pos = 0. # 我们初始化当前位置为 0 def __iter__(self): # 我们可以在这里返回 self，因为实现了 __next__ return self def __next__(self): while self.current_pos < len(self.services): service = self.services[self.current_pos] self.current_pos += 1 if service['active']: return service['protocol'], service['port'] raise StopIteration next = __next__ # 可选的 Python2 兼容性
我们对列表中的服务进行遍历，而当前的位置小于服务的个数，但只有在服务处于活动状态时才返回。一旦我们遍历完服务，就会抛出一个 StopIteration 异常。
因为我们实现了 __next__() 方法，当它耗尽时，它会抛出 StopIteration。我们可以从 __iter__() 返回 self，因为 IterableServer 类遵循 iterable 协议。
现在我们可以遍历一个 IterableServer 实例，这将允许我们查看每个处于活动的服务，如下所示：
>>> for protocol, port in IterableServer(): print('service %s is running on port %d' % (protocol, port)) service ssh is running on port 22 service http is running on port 21太棒了，但我们可以做得更好！在这样类似的实例中，我们的迭代器不需要维护大量的状态，我们可以简化代码并使用 generator（生成器） 来代替。
class Server: services = [ {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21}, {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22}, {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 21}, ] def __iter__(self): for service in self.services: if service['active']: yield service['protocol'], service['port']yield 关键字到底是什么？在定义生成器函数时使用 yield。这有点像 return，虽然 return 在返回值后退出函数，但 yield 会暂停执行直到下次调用它。这允许你的生成器的功能在它恢复之前保持状态。查看 yield 的文档以了解更多信息。使用生成器，我们不必通过记住我们的位置来手动维护状态。生成器只知道两件事：它现在需要做什么以及计算下一个项目需要做什么。一旦我们到达执行点，即 yield 不再被调用，我们就知道停止迭代。
这是因为一些内置的 Python 魔法。在 Python 关于 __iter__() 的文档中我们可以看到，如果 __iter__() 是作为一个生成器实现的，它将自动返回一个迭代器对象，该对象提供 __iter__() 和 __next__() 方法。阅读这篇很棒的文章，深入了解迭代器，可迭代对象和生成器。
由于其独特的方面，Python 提供了一些有趣的方法魔法作为语言的一部分。
其中一个例子是别名功能。因为函数只是对象，所以我们可以将它们赋值给多个变量。例如：
>>> def foo(): return 'foo'>>> foo()'foo'>>> bar = foo>>> bar()'foo'
我们稍后会看到它的作用。
Python 提供了一个方便的内置函数称为 getattr()，它接受 object, name, default 参数并在 object 上返回属性 name。这种编程方式允许我们访问实例变量和方法。例如：
