Python里那些好用的“小机关”——一个工科生的Python笔记(三)

你好呀，我是小冰。

前两篇写了Python的基础，有读者说：“基础看懂了，但感觉Python还有很多‘黑科技’，能不能用最简单的话讲一讲？”

好，今天就用最白的大白话，聊几个Python里特别实用、但又不复杂的“小机关”。

一、让程序不崩溃的“安全网”

写程序最怕什么？跑着跑着突然崩了。

比如你写了个程序，让用户输入数字。结果他输了个“abc”，程序直接报错退出。

try-except：给程序套个“安全网”

python

try:

    num =int(input("请输入数字："))

    print(f"你输入了：{num}")

except:

    print("输入有误，程序没崩，继续运行")

人话：试试看，如果出错了，别崩，按我说的做。

科研场景：读取实验数据时，如果某个文件不存在，别报错，用默认数据代替。

python

try:

    with open("实验数据.csv") as f:

        data = f.read()

except:

    print("文件不存在，使用默认数据")

    data ="默认数据"

二、不用自己关文件的“自动开关”

以前读写文件，要写两行代码：打开，用完还得关上。忘了关，文件可能坏掉。

with：打开后自动关

python

# 老方法

f =open("数据.txt","w")

f.write("实验数据")

f.close()# 容易忘

# 新方法：with，不用自己关

with open("数据.txt","w")as f:

    f.write("实验数据")# 到这里自动关闭，不用操心

人话：进了这个房间，走的时候自动帮你锁门。

三、处理大数据的“省内存神器”

假如你有100万行实验数据，一次性读进内存，电脑可能卡死。

用yield：要多少给多少

python

def 读大文件(文件名):

    with open(文件名,"r") as f:

        for 行 in f:

            yield 行  # 给一行，停一下，下次要再给一行

# 用的时候，一行一行处理，内存里永远只有一行

for 一行 in 读大文件("百万数据.csv"):

    处理(一行)

人话：吃面条不是一碗全倒嘴里，是一根一根吸。yield就是一根一根给。

四、给函数“穿马甲”的装饰器

有时候你想给函数加个功能，但又不想改函数本身。比如想知道每个函数跑了多久。

装饰器：给函数加功能不改代码

python

import time

def 计时器(原函数):

    def 新函数():

        start = time.time()

        原函数()

        print(f"运行时间：{time.time()-start:.2f}秒")

        return 新函数

# 用@符号，给函数穿上马甲

@计时器

def 做实验():

    time.sleep(2)

    print("实验完成")

做实验()

# 输出：

# 实验完成

# 运行时间：2.00秒

人话：函数是个人，装饰器是件衣服。穿上衣服，就有了新功能，但人还是那个人。

五、从杂乱文字里抓数字的“透视眼”

你有一段文字：“温度25.3度，压力101.3千帕”。怎么把里面的数字抓出来？

正则表达式：能看懂规律的“透视眼”

python

import re

text ="温度25.3度，压力101.3千帕"

数字们 = re.findall(r"\d+\.?\d*", text)

print(数字们)# ['25.3', '101.3']

符号说明：

• \d = 数字

• + = 一个或多个

• \. = 小数点（加点是因为小数点有特殊含义）

• ? = 可有可无

• * = 零个或多个

人话：找“数字，可能带小数点，可能不带”的所有内容。

科研场景：从实验报告里提取所有测量数据。

python

报告 ="第1次：23.5，第2次：24.1，第3次：22.8"数据 = re.findall(r"\d+\.?\d*", 报告)print(数据)# ['23.5', '24.1', '22.8']

六、快速生成列表的“一句话功夫”

以前生成一个列表，要写三四行：建空列表，循环，添加。

列表推导式：一行搞定

python

# 老方法

平方 =[]for i in range(10):

    平方.append(i**2)

# 新方法

平方 =[i**2 for i inrange(10)]

还可以加条件：

python

# 只取偶数平方

偶数平方 =[i**2 for i in range(10) if i %2==0]

print(偶数平方)# [0, 4, 16, 36, 64]

人话：我要生成一个列表，里面是i的平方，i从0到9，如果i是偶数就放进来。

七、快速合并两个列表的“拉链”

你有两个列表：名字 = ["张三", "李四"]，分数 = [85, 92]。想合成一个字典：{"张三": 85, "李四": 92}。

zip：像拉链一样配对

python

名字 =["张三","李四"]

分数 =[85,92]

字典 =dict(zip(名字, 分数))

print(字典)# {'张三': 85, '李四': 92}

人话：zip就像拉链，把两个列表的对应位置咬合在一起。

写在最后

今天说的这几个，是我觉得性价比最高的Python特性——学了就能用，用了就见效。

一句话总结：

这些都不是必须学的，但学会了，写代码会舒服很多。