python程序小技巧
1 在作比较时可以这样写: 3.14<pi<3.15,它得到的结果和(pi>3.14 and pi<3.15)是一样的。
2 Int类型不会在超过31bit或32bit后溢出，它们会变成long型。在python里，long并非就是64位，他就是”长”类型,(python的长类型可以容纳数万位大的整数)，效率会降低一点。在python 3000中，甚至连int与long的区别都没有了。
3默认值只会在编译时被赋值一次，而非运行时。试试这个: def func(a[]): a.append(42); 返回值a会随调用不断加入42. python的教程里有更多相关的讨论。
4 连接多个字符串时，””.join(list)会比 for x in list: s+=x快得多。实际上 join调用复杂度是o(n),而+=是o(n2).有很多人要求使这个调用更快，而且python2.5里似乎也应该变得更快了。
5 语法 print >>file里，仅数值被写入文件中，而print的格式化功能不起作用。在python 3000总，print会变成一个函数，而且带有了更多高级的特性。
6 通过(x,)来创建只有一个元素的tuple,通常你只能建立如(x,y,z)那样的tuple,如果你想通过(x)来建立一个tuple,得到的只是x。
7如果想看看整数类的帮助文档，可以写(5).__str__; 不能简化成5.__str__，因为解释器会把5.认作是浮点数，然后出错了。
8可以使用属性而不是getter或setter函数。例如serial. baudrate=192000 可以设置serial._baud,跟调用其它调用的效果一样。
9 一个紧跟在for循环后的else语句只有在循环不通过break退出时才会被调用。这对查找循环很有用处，通常这样的循环都会需要在退出后作额外的检查判断。
Python语言小技巧
技巧1：字符串倒置
>>> a = “codementor”>>> print “Reverse is”,a[::-1]
倒置之后的结果是“rotnemedoc”。
技巧2
转置矩阵(transposing a matrix)(译者注：把矩阵A的行换成相应的列，得到的新矩阵称为A的转置矩阵)
>>> mat = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]>>> zip(*mat)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
技巧3
a = [1,2,3]
将上述列表中的三个值分别存储在3个新变量中。
>>> a = [1, 2, 3]>>> x, y, z = a>>> x1>>> y2>>> z3
技巧4
a = [“Code”, “mentor”, “Python”, “Developer”]
利用上述列表中的所有元素，创建一个字符串。
>>> print ” “.join(a)
Code mentor Python Developer
技巧5
list1 = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]list2 = [‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’]
编写可以打印出下面结果的代码
ap
bq
cr
ds>>> for x, y in zip(list1,list2):… print x, y
…
a p
b q
c r
d s
技巧6
一行代码交换两个变量的值
>>> a=7>>> b=5>>> b, a =a, b>>> a5>>> b7
技巧7
不使用循环打印出“codecodecodecode mentormentormentormentormentor”
>>> print “code”*4+’ ‘+”mentor”*5codecodecodecode mentormentormentormentormentor
技巧8
a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
不使用任何循环，将上面的嵌套列表转换成单一列表(即组成元素不是列表)
输出结果应为: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> import itertools>>> list(itertools.chain.from_iterable(a))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
技巧9
判断两个单词是否是回文单词(anagram)?
def is_anagram(word1, word2):”””Checks whether the words are anagrams.
word1: string
word2: string
returns: boolean
“””
完成上面的函数
from collections import Counterdef is_anagram(str1, str2):return Counter(str1) == Counter(str2)>>> is_anagram(‘abcd’,’dbca’)True>>> is_anagram(‘abcd’,’dbaa’)False
技巧10
接受手动输入字符串，并返回一个列表。
例如，输入“1 2 3 4”，需要返回的列表是[1, 2, 3, 4]。
记住，返回列表中的元素是整型数。代码不要超过一行。
>>> result = map(lambda x:int(x) ,raw_input().split())1 2 3 4>>> result
[1, 2, 3, 4]
关于 Python requests 一些小技巧
1：保持请求之间的Cookies，我们可以这样做。
import requests
self.session = requests.Session()
self.session.get(login_url) # 可以保持登录态
2：请求时，会加上headers，一般我们会写成这样
self.session.get(url, params, headers=headers)
唯一不便的是之后的代码每次都需要这么写，代码显得臃肿，所以我们可以这样:
#在构造函数中，这样设置是全局的。
# 设置请求头
self.s = requests.Session()
self.s.headers = {‘balabala’}
# 移除服务器验证
self.s.verify = False
# 设置代理
self.s.proxies={‘aa’}
3：默认requests请求失败后不会重试，但是我们跑case时难免遇到一些网络或外部原因导致case失败，我们可以在Session实例上附加HTTPAdapaters 参数，增加失败重试次数。
request_retry = requests.adapatrs.HTTPAdapaters(max_retries=3）
self.session.mount(‘https://’,request_retry)
self.session.mount(‘http://’,request_retry)
这样，之后的请求，若失败，重试3次。
4：重定向
网络请求中可能会遇到重定向，我们需要一次处理一个请求，可以把重定向禁止。
self.session.post(url,data,allow_redirects=False)
5： post请求提交json格式数据时(请求头为:{“Content-Type”: “application/json”})，一般先要把python对象转换成json对象。可能很多时候是这样写：
self.session.post(url, data=json.dumps(data))。
其实post有一个默认参数json，可以直接简写成：
self.session.post(url, json=data)
6：写接口请求，debug时，会需要看下代码请求的详细信息，当然我们可以使用fiddler来查看，其实我们自己也可以在代码这样获取debug信息*
import requests
import logging
import httplib as http_client
http_client.HTTPConnection.debuglevel = 1
logging.basicConfig()
logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
requests_log = logging.getLogger(“requests.packages.urllib3”)
requests_log.setLevel(logging.DEBUG)
requests_log.propagate = True
requests.get(‘https://www.baidu.com’)
#更好的方法是自己封装一个装饰器，就可以为任意请求函数添加一个debug功能。
7：使用grequests实现异步请求。
pip install grequests
import grequests
urls = [
‘http://www.url1.com’,
‘http://www.url2.com’,
‘http://www.url3.com’,
‘http://www.url4.com’,
‘http://www.url5.com’,
‘http://www.url6.com’,
]
resp = (grequests.get(u) for u in urls)
grequests.map(resp)
# [<Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>]
8：发送自定义cookies
使用Session实例来保持请求之间的cookies，但是有些特殊情况，需要使用自定义的cookies
可以这样
# 自定义cookies
cookie = {‘guid’:’5BF0FAB4-A7CF-463E-8C17-C1576fc7a9a8′,’uuid’:’3ff5f4091f35a467′}
session.post(‘http://wikipedia.org’, cookies=cookie)
9：需求确定前后端并行设计时，这时测试并没有办法调用接口，如何做接口测试呢？我们可以使用mock或者是httpretty
import requests
import httpretty
# 模拟返还的状态码
@httpretty.activate
def test_beta1_access():
httpretty.register_uri(httpretty.GET, “http://beta.com/”,
body=”here is the mocked body”,
status=201)
response = requests.get(‘http://beta.com’)
expect(response.status_code).to.equal(201)
# 模拟返还response的body
@httpretty.activate
def test_some_api():
httpretty.register_uri(httpretty.GET, “http://beta.com/”,
body='{“success”: false}’,
content_type=’text/json’)
response = requests.get(‘http://beta.com/’)
expect(response.json()).to.equal({‘success’: False})
详细使用可以查看API_DOC
10：统计一个API请求花费的时间，我们可以使用如下方法
self.session.get(url).elapsed
11：设置请求超时
self.session.get(url, timeout=15)
# timeout 仅对连接过程有效，与响应体的下载无关。
# timeout 并不是整个下载响应的时间限制，而是如果服务器在15 秒内没有应答，将会引发一个异常（更精确地说，是在 timeout 秒内没有从基础套接字上接收到任何字节的数据时）
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