介紹 Python 功能和小技巧的文章網上有無數篇，比如變量解壓縮，partial 偏函數，枚舉可迭代對象... 但關於 Python 我們能說的還有很多。
所以今天我將向大家展示一些我知道和有使用過的特性，這些特性在其它文章或博客中很少被提及：
消毒字符串輸入：
對用戶輸入內容進行消毒幾乎適用於你寫的每一個程序。
通常來說轉換字符大小寫的操作就足夠了，有時候用 Regex 正則表達式就能完成，但對於比較複雜的情況，我們有更好的辦法：
在這個例子中我們可以看到空格子字符"\\n"和"\\t"已被單個空格代替，而"\\r"已經被刪除。
這是一個很簡單的示例，但我們可以更進一步，並使用unicodedata包和它的 combining() 函數來重新生成映射。
迭代器切片：
如果嘗試對 Iterator 進行切片，則會出現 TypeError和"generator object is not subscriptable"的報錯，但我們有一個簡單的解決辦法
通過使用 itertools.islice我們可以創建一個 islice對象.
該對象是產生所需項目的迭代器。不過這裡需要注意的是，它會消耗所有的生成器項直到切片的開始為止，而且還會消耗 islice對象中的所有項。
跳過可迭代對象的開始部分：
有時候你不得不去處理這樣一些文件，它們的開頭是毫無用處的行，比如註釋之類的。
itertools再一次地能在這裡派上用場：
這個代碼片段只會生成文件開始註釋之後的部分。
如果我們只想丟棄可迭代對象開頭的某些項（比如這個例子中的註釋部分），但不確定這個項的大小，這個方法很實用。
大家想必都知道如何用 with聲明來打開文件或者獲取鎖，但我們能實現自己的 with聲明嗎？是的，實際上通過使用enter和exit我們就可以實現一個上下文管理器協議：
這是 Python 中實現上下文管理最常見的方法，但其實還有一種更簡單的方法：
上面的代碼片段使用 contextmanager管理器裝飾器實現了內容管理協議 。
進入 with塊時，執行 tag()的第一部分（在 yield之前），然後再執行該塊，最後執行 tag()剩下的部分。
用 slots節省內存：
如果在你編寫的程序中會創建某個類的大量實例，那麼你肯定已經注意到你的程序會佔用大量內存。
這是因為 Python 使用 Dictionary 來表示類實例的屬性，雖然它速度很快但內存效率卻很低。
大部分情況下這個問題並不那麼嚴重，但如果它對你的程序來說是一個大問題，你可以嘗試使用slots.
所以這裡的情況就是當我們定義slots的屬性時，Python 使用的是小型的固定大小的數組，而不是 dictionary，這就大大減少了每個實例所需的內存。
使用slots也有缺點——我們無法聲明任何新屬性，並且只能在slots上使用它們。
同樣，帶有slots的類不能使用多重繼承。
限制 CPU 和內存使用：
如果你不是想通過優化程序來降低它的 CPU 和內存使用率，而是想簡單粗暴地直接限制它為某個數字，那麼 Python 中有一個庫可以做到：
這裡我們看到了兩種限制最大 CPU 運行時間和最大內存使用的方法。
對於 CPU 限制，我們首先獲得該特定資源（ RLIMIT_CPU）的軟限制與硬限制，然後使用參數指定的描述和閒錢獲取的硬限制來設置它。
最後，如果 CPU 時間被超出，我們將註冊導致系統退出的信號。
至於內存方面，我們再次獲取軟限制與硬限制，並使用帶有 size 參數的 setrlimit和獲取的硬限制對其進行設置。
控制可導入和不可導入的內容：
有些語言對於到處成員變量，方法和接口有著非常明確的機制，比如 Golang，在 Go 中僅有以大寫字母開頭的成員才能被導出。
另一方面，在 Python 中，所有內容都可以到處，除非我們使用all：
根據上面的代碼片段，我們可以看出只有 bar()會被導出。
另外，我們可以將all保留為空，並且從此模塊導入時，不會輸出任何 AttributeError。
比較運算符的簡便方法：
Python 中有很多比較運算符：lt , le , gt 和 ge，但有沒有更容易的方法呢？
functools.total_ordering就可以辦到：
那麼它實際上是怎麼工作的呢？total_ordering裝飾器用於簡化為我們的類實現實力順序的過程。
只需要定義 lt 和 eq，這也是映射剩餘操作所需的最低要求，也是裝飾器的工作——它為我們填補了這個空缺。
總結：
上述的特性與操作都不一定是你在日常 Python 編程中常用到的，但其中一些時不時會讓你感到頭疼。
上面所提供的解決方案大多簡化了很多任務，這些任務用較為常見的方法處理都會比較冗長無聊。
另外要指出的一點是，所有的這些功能都是 Python 標準庫的一部分。
在我看來，其中一些功能類似於“標準庫中的非標準功能”，因此每當你想要在 Python 中實現某些功能時.
首先去標準庫裡找一找，如果沒有這個功能，那肯定是你找得不夠仔細，如果實在是沒有，再去找相關的第三方庫.
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