Python的这几个技巧，非常厉害

亿华云例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合： 

>>> my_set = { 1, 2, 1, 2, 3, 4}  >>> my_set set([1, 2, 3, 4]) 

而不需要使用内置函数set()。

2. 计数时使用Counter计数对象

这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的： 

>>> from collections import Counter >>> c = Counter(hello world)  >>> c Counter({ l: 3, o: 2,  : 1, e: 1, d: 1, h: 1, r: 1, w: 1})  >>> c.most_common(2) [(l, 3), (o, 2)] 

3. 漂亮的服务器托管打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用： 

>>> import json  >>> print(json.dumps(data))  # No indention { " status": "ok", "count": 2, "results": [{ "age": 27, "name": "oz", "lactose_intolerant": true}, { "age": 29, "name": "joe", "lactose_intolerant": false}]} <="" p="" style="width: 100%; margin-bottom: 20px;">>>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention {    "status": "OK",   "count": 2,   "results": [     {        "age": 27,       "name": "Oz",       "lactose_intolerant": true     },     {        "age": 29,       "name": "Joe",       "lactose_intolerant": false     }   ] } 

同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

4. 创建一次性的、快速的小型web服务

有时候，我们需要在两台机器或服务之间做一些简便的云服务器提供商、很基础的RPC之类的交互。我们希望用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另一台机器上。仅内部使用。

我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库)，来做这种事情。

下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块建立一个快速的小的文件读取服务器的例子： 

from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer def file_reader(file_name):     with open(file_name, r) as f:         return f.read() server = SimpleXMLRPCServer((localhost, 8000)) server.register_introspection_functions() server.register_function(file_reader) server.serve_forever() 

客户端： 

import xmlrpclib proxy = xmlrpclib.ServerProxy(http://localhost:8000/) proxy.file_reader(/tmp/secret.txt) 

我们这样就得到了一个远程文件读取工具，没有外部的依赖，只有几句代码(当然，没有任何安全措施，所以只可以在家里这样做)。

5. Python神奇的开源社区

这里我提到的几个东西都是Python标准库里的，如果你安装了Python，你就已经可以这样使用了。而对于很多其它类型的任务，这里有大量的社区维护的第三方库可供你使用。

下面这个清单是我认为的好用且健壮的开源库的必备条件：

好的开源库必须…

包含一个很清楚的许可声明，能适用于你的使用场景。 开发和维护工作很活跃(或，你能参与开发维护它。) 能够简单的使用pip安装或反复部署。 有测试套件，具有足够的测试覆盖率。

如果你发现一个好的程序库，符合你的要求，不要不好意思——大部分的开源项目都欢迎捐赠代码和欢迎提供帮助——即使你不是一个Python高手。 

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