这是来自@pythonetc feed的第五种Python技巧和编程。
先前的选择：
分隔符-
每个不错的命令行实用程序都应接受以下形式的参数：选项（例如
-h或
--help ），带有参数的选项（
--log-level 2 ）或位置参数（
cp file1 file2 ）。
选项与位置参数的不同之处在于，开头有一个或两个破折号。 当位置参数以破折号开头时，会出现问题：如果要删除名为
-rf的文件，则
rm -rf命令将无济于事。
一种简单的解决方法是使用两个破折号作为分隔符。 后面的参数-不被视为选项：
$ echo test > -rf $ cat -rf cat: invalid option -- 'r' Try 'cat --help' for more information. $ cat -- -rf test $ rm -- -rf $ cat -- -rf cat: -rf: No such file or directory
开箱即用的argparse模块支持两个破折号。
排序稳定性
Python中的标准
排序功能强大，
排序后的函数
不会更改相等对象的顺序：
In : a = [2, -1, 0, 1, -2] In : sorted(a, key=lambda x: x**2) Out: [0, -1, 1, 2, -2]
最小和
最大函数也与
排序一致
。 max的工作方式类似于
sorted（a，reverse = True）[0] ，而
min的工作方式类似于
sorted（ a）[0] 。 这意味着两个函数都返回最左边的答案：
In : max([2, -2], key=lambda x: x**2) Out: 2 In : max([-2, 2], key=lambda x: x**2) Out: -2 In : min([2, -2], key=lambda x: x**2) Out: 2 In : min([-2, 2], key=lambda x: x**2) Out: -2
缓存默认参数
在新手python专家中，最常见的错误也许是将可变对象指定为默认函数的参数。 在函数调用之间分隔此对象会导致最奇怪的结果：
def append_length(lst=[]): lst.append(len(lst)) return lst print(append_length([1, 2]))
但是，如果使用对象创建共享缓存，则这种共享甚至将非常有用：
def fact(x, cache={0: 1}): if x not in cache: cache[x] = x * fact(x - 1) return cache[x] print(fact(5))
在此示例中，我们将计算出的阶乘值放入默认参数值内。 这些值甚至可以提取：
>>> fact.__defaults__ ({0: 1, 1: 1, 2: 2, 3: 6, 4: 24, 5: 120},)
使用FS
您可以使用
os.path模块处理文件系统路径。 该模块包含许多函数，这些函数将字符串视为文件路径，并对它们执行各种有用的操作，例如串联：
>>> import os.path >>> os.path.join('/usr', 'local') '/usr/local' >>> os.path.dirname('/var/log') '/var'
从3.4版开始，Python包含
pathlib模块，该模块提供了一种面向对象的方法：
>>> from pathlib import Path >>> Path('/usr') / Path('local') PosixPath('/usr/local') >>> Path('/usr') / 'local' PosixPath('/usr/local') >>> Path('/var/log').parent PosixPath('/var') >>> Path('/var/log').parent.name 'var'
被叫对象
在Python中，不仅可以通过创建函数（使用语法
def或
lambda ）来创建可调用对象。 如果对象具有
__call__方法，则该对象可被调用：
class Truncater: def __init__(self, length): self._length = length def __call__(self, s): return s[0:self._length] print(Truncater(4)('abcdabcd'))
由于装饰器本质上是一个高阶函数，因此它也可以由被调用对象而不是函数来表示：
class cached: def __init__(self, func): self._func = func self._cache = {} def __call__(self, arg): if arg not in self._cache: self._cache[arg] = self._func(arg) return self._cache[arg] @cached def sqr(x): return x * x