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(fā)現(xiàn)的三個(gè)小工具，寫(xiě)文章以做記錄，希望能對(duì)大家有所幫助。

本文將介紹的三個(gè)小工具如下：

• 在Sublime Text中支持Python運(yùn)行；

• 在Mac電腦的iTerm2中支持查看圖片；

• Python的typing模塊介紹。

??詳細(xì)內(nèi)容介紹如下。

在Sublime Text中支持Python運(yùn)行

??在平時(shí)工作中，我們通常用PyCharm開(kāi)發(fā)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(chuàng)造一個(gè)單獨(dú)的腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)某些功能，那么用PyCharm會(huì)顯得大題小做，用Vim又不方便編輯。這時(shí)候，我們可以借助文本編輯器，比如Sublime Text，來(lái)實(shí)現(xiàn)Python腳本的編輯和運(yùn)行。
??Sublime Text是Mac系統(tǒng)支持的文本編輯器，Notepad++不支持Mac系統(tǒng)。
??如果我們想在Sublime Text中支持Python運(yùn)行，需要做一些設(shè)置。
??打開(kāi)Sublime Text的Tools，選擇Build System中的New Build System...，會(huì)出現(xiàn)腳本，我們修改其中的內(nèi)容如下：

{
????"cmd":?["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"],
}

import?numpy?as?np

matrix?=?np.array([[0,?1,?2],
???????????????????[2,?4,?5]
???????????????????])

print(matrix[1,?2])

print("Hello?world?from?Sublime?Text.")

點(diǎn)擊Tools中的Build或者Ctrl+B運(yùn)行程序，結(jié)果如下：

在Mac系統(tǒng)的iTerm2中支持查看圖片

??iTerm2是Mac系統(tǒng)很好用的終端工具，本文不過(guò)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?cè)诮K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(nèi)容可以參考網(wǎng)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(zhí)行權(quán)限。
??這樣就可以直接查看圖片了。什么，這么簡(jiǎn)單？對(duì)，就是這么簡(jiǎn)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(lèi)型支持的模塊，它的主要作用為：

• 類(lèi)型檢查，防止運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)參數(shù)和返回值類(lèi)型不符合。

• 作為開(kāi)發(fā)文檔附加說(shuō)明，方便使用者調(diào)用時(shí)傳入和返回參數(shù)類(lèi)型。

• 該模塊加入后并不會(huì)影響程序的運(yùn)行，不會(huì)報(bào)正式的錯(cuò)誤，只有提醒。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，使用typing模塊我們可以對(duì)參數(shù)的類(lèi)型做注釋并檢查，它不會(huì)影響程序運(yùn)行，而這是提醒?？偹苤?，在Python中調(diào)用函數(shù)或變量時(shí)，不需要對(duì)參數(shù)或變量進(jìn)行類(lèi)型說(shuō)明，這樣雖然方便程序編寫(xiě)，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(shí)也能提升代碼的可維護(hù)性和健壯性。
??舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)digits_sum，輸入?yún)?shù)為字符串，比如"352"，輸出該數(shù)字上的各個(gè)數(shù)位上的數(shù)字之和，比如10。有了typing模塊，我們的代碼如類(lèi)似如下：

from?typing?import?*

#?創(chuàng)建函數(shù)
def?digits_sum(num:str)?->?int:
????digits_arr?=?map(lambda?x:?int(x),?num)
????return?sum(digits_arr)


#?測(cè)試
num?=?"352"
result?=?digits_sum(num=num)
print(result)

輸出結(jié)果為10。對(duì)上面的程序做點(diǎn)說(shuō)明，其中第一句中的from typing import *可以不必寫(xiě)，因?yàn)閟tr,int都是Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類(lèi)型。函數(shù)聲明為def digits_sum(num:str) -> int，括號(hào)內(nèi)的num類(lèi)型為str，箭頭后的int表示函數(shù)的輸出結(jié)果數(shù)據(jù)類(lèi)型為int。
??我們?cè)俳o出一個(gè)例子。函數(shù)dict_multipy，輸入為字典，如果key值對(duì)應(yīng)的value的數(shù)據(jù)類(lèi)型為float或者int型，則乘以2，否則跳過(guò)，那么輸出也為字典。程序如下：

from?typing?import?Dict,?Any

#?創(chuàng)建函數(shù)
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(cè)試
d?=?{"no":?"100",?"age":?12,?"work_year":?3,?"name":?"JC"}
new_d?=?dict_multipy(d=d)
print(new_d)

輸出結(jié)果為{'age': 24, 'work_year': 6}。在函數(shù)聲明中，d為字典，其key值為str，val為任意類(lèi)型（Any）,輸出為字典，key值為str，val值為float或者int。
??當(dāng)然，我們還可以在typing創(chuàng)建別名或者新的數(shù)據(jù)類(lèi)型，以下就是一個(gè)例子。更多的使用方法可以參考typing模塊的官方網(wǎng)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(jié)束，感謝大家閱讀~