3個提高Python開發效率的小工具
本文將介紹一些有用的小工具，它們能夠幫助我們提高工作效率。本文將介紹筆者在近一周發現的三個小工具，寫文章以做記錄，希望能對大家有所幫助。
本文將介紹的三個小工具如下：
- 在Sublime Text中支持Python運行；
- 在Mac電腦的iTerm2中支持查看圖片；
- Python的typing模塊介紹。
詳細內容介紹如下。
在Sublime Text中支持Python運行
在平時工作中，我們通常用PyCharm開發Python工程，也可以用Vim編輯和查看Python腳本。但是，如果我們僅僅想創造一個單獨的腳本來實現某些功能，那么用PyCharm會顯得大題小做，用Vim又不方便編輯。這時候，我們可以借助文本編輯器，比如Sublime Text，來實現Python腳本的編輯和運行。
Sublime Text是Mac系統支持的文本編輯器，Notepad++不支持Mac系統。 如果我們想在Sublime Text中支持Python運行，需要做一些設置。
打開Sublime Text的Tools，選擇Build System中的New Build System...，會出現腳本，我們修改其中的內容如下：
- {
- "cmd": ["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"],
- }
其中cmd中對應的列表的第一項為Python的安裝路徑。編輯完后，在默認位置保存文件，比如剛才的文件名為Python3.7.sublime-build。
這時候我們再去看Tools中，已經出現了剛才編輯的Python3.7的環境，選擇該項，我們就可以在Sublime Text中運行Python腳本了。
我們示例的Python腳本為test.py,代碼如下：
- import numpy as np
- matrix = np.array([[0, 1, 2],
- [2, 4, 5]
- ])
- print(matrix[1, 2])
- print("Hello world from Sublime Text.")
點擊Tools中的Build或者Ctrl+B運行程序，結果如下：
同樣，在Windows系統中也可以這樣設置，方便又使用。
至于Notepad++是否有相似的功能，還有待研究。
在Mac系統的iTerm2中支持查看圖片
iTerm2是Mac系統很好用的終端工具，本文不過多介紹iTerm2，而是介紹如何直接在iTerm2中查看圖片，這樣可以方便我們在終端直接查看圖片。
我們使用的工具為imgcat。
在iTerm2中新建shell腳本imgcat.sh，里面的內容可以參考網址： https://www.iterm2.com/utilities/imgcat，編輯完文件后保存，并用chmod u+x imgcat.sh賦予執行權限。
這樣就可以直接查看圖片了。什么，這么簡單？對，就是這么簡單！
在筆者電腦上的效果如下：
Python中的typing模塊介紹
typing模塊是Python中提供類型支持的模塊，它的主要作用為：
類型檢查，防止運行時出現參數和返回值類型不符合。
作為開發文檔附加說明，方便使用者調用時傳入和返回參數類型。
該模塊加入后并不會影響程序的運行，不會報正式的錯誤，只有提醒。
簡單來說，使用typing模塊我們可以對參數的類型做注釋并檢查，它不會影響程序運行，而這是提醒。總所周知，在Python中調用函數或變量時，不需要對參數或變量進行類型說明，這樣雖然方便程序編寫，但不利于程序閱讀，有了typing模塊，可以增加程序的可閱讀性，同時也能提升代碼的可維護性和健壯性。
舉個簡單的例子，我們實現一個函數digits_sum，輸入參數為字符串，比如"352"，輸出該數字上的各個數位上的數字之和，比如10。有了typing模塊，我們的代碼如類似如下：
- from typing import *
- # 創建函數
- def digits_sum(num:str) -> int:
- digits_arr = map(lambda x: int(x), num)
- return sum(digits_arr)
- # 測試
- num = "352"
- result = digits_sum(numnum=num)
- print(result)
輸出結果為10。對上面的程序做點說明，其中第一句中的from typing import *可以不必寫，因為str,int都是Python內置的數據類型。函數聲明為def digits_sum(num:str) -> int，括號內的num類型為str，箭頭后的int表示函數的輸出結果數據類型為int。 我們再給出一個例子。函數dict_multipy，輸入為字典，如果key值對應的value的數據類型為float或者int型，則乘以2，否則跳過，那么輸出也為字典。程序如下：
- from typing import Dict, Any
- # 創建函數
- def dict_multipy(d: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float or int]:
- new_dict = {}
- for k, v in d.items():
- if isinstance(v, (float, int)):
- new_dict[k] = v * 2
- return new_dict
- # 測試
- d = {"no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"}
- new_d = dict_multipy(dd=d)
- print(new_d)
輸出結果為{'age': 24, 'work_year': 6}。在函數聲明中，d為字典，其key值為str，val為任意類型（Any）,輸出為字典，key值為str，val值為float或者int。 當然，我們還可以在typing創建別名或者新的數據類型，以下就是一個例子。更多的使用方法可以參考typing模塊的官方網址：https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html 。
- from typing import List
- # 取List[float]別名為Vector
- Vector = List[float]
- def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
- return [scalar * num for num in vector]
- new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
本次分享到此結束，感謝大家閱讀~
