谢乾坤 | Kingname

我们经常遇到各种字典套字典的数据，例如：

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nest_dict = {
    'a': 1,
    'b': {
        'c': 2,
        'd': 3,
        'e': {'f': 4}
    },
    'g': {'h': 5},
    'i': 6,
    'j': {'k': {'l': {'m': 8}}}
}

有没有什么简单的办法，把它压扁，变成：

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{
    'a': 1,
    'b_c': 2,
    'b_d': 3,
    'b_e_f': 4,
    'g_h': 5,
    'i': 6,
    'j_k_l_m': 8
}

写过一段时间代码的同学，应该对这一句话深有体会：程序的时间利用率和空间利用率往往是矛盾的，可以用时间换空间，可以用空间换时间，但很难同时提高一个程序的时间利用率和空间利用率。

但如果你尝试使用生成器来重构你的代码，也许你会发现，在一定程度上，你可以既提高时间利用率，又提高空间利用率。

说到安装 Python 的第三方库，会 Python 的同学都知道，在终端使用pip install xxx即可。

那么如果我想在代码里面安装第三方库怎么办呢？可能有人想到使用 os 模块：

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import os
package_name = 'requests'
os.system(f'pip install {package_name}')

这种方法确实可行，并且即使你在虚拟环境中使用这种方式安装，也确实不会安装到系统的 Python 环境中。

我们在开发的过程中，会创建非常多的日志，对日志进行 rotate 是一个基本要求。

所谓的rotate，可以理解为对日志按照一定的规则进行切分。例如，每天晚上0点生成一个新的日志文件，并把老的文件归档。又或者每个日志文件超过多少 MB 以后就自动切分，并把老的内容单独存档或者压缩。存档以后的日志文件保存多少个。超过数量以后先删除老日志再删除新日志。

如果我们使用的是 Python，那么我们可以使用自带的logging模块或者第三方的logoru来写日志。但如果我们使用像是 MongoDB这种第三方的软件，那么要对日志进行 rotate 就非常麻烦了。如果不加以管理，MongoDB 的日志很容易就达到几十GB。

还有其他软件，他们的日志散落在系统的各个位置，我们应该如何替他们 rotate 呢？

假设有一个 Redis 集合，里面有 N 条数据，你不停从里面lpop数据，直到某一条数据的值为'Stop'字符串为止(已知里面必有一条数据为'Stop'字符串，但其位置不知道)。

我们平时导入第三方模块的时候，一般使用的是import关键字，例如：

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import scrapy
from scrapy.spider import Spider

但是如果各位同学看过 Scrapy 的settings.py文件，就会发现里面会通过字符串的方式来指定pipeline 和 middleware，例如：

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DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'Test.middlewares.ExceptionRetryMiddleware': 545,
    'Test.middlewares.BOProxyMiddlewareV2': 543,
}

 SPIDER_MIDDLEWARES = {
   'Test.middlewares.LoggingRequestMiddleware': 543,
}

我们知道，这里的Test.middlewares.ExceptionRetryMiddleware实际上对应了根目录下面的Test文件夹里面的middlewares.py文件中的ExceptionRetryMiddleware类。那么 Scrapy 是如何根据这个字符串，导入这个类的呢？

请大家猜一猜下面这段代码的运行效果：

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import random
import time

people = ['kingname', '王小一', '李小二', '张小三', '刘小四', '卢小五', '马小六', '周小七', '丁小八', '朱小九']
for i in range(1, 11):
    lucky_guy = random.choice(people)
    print(f'第{i}次抽奖，中奖用户：{lucky_guy}')
    time.sleep(1)

你是不是以为这段代码运行以后，结果如下图所示？

但实际上，我可以让输出结果根据我的意愿随意变动，例如像下面这个 gif ，所有输出结果都是我：

你可以先不要往下看，放下手机，自己写一下代码，试一试 如何才能实现 gif 中的效果。

在我们使用 Python 查询 MongoDB 的时候，一般会使用MongoDB 的集合（collection）对象的 find()方法或者find_one()方法：

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import pymongo

handler = pymongo.MongoClient().chapter_7.example_data_4

# 获得一个游标操作对象，并迭代
rows = handler.find()
for row in rows:
    print(row)


# 查询第一条数据
row = handler.find_one()
print(row)

其中，find()方法返回的是一个游标对象，我们可以直接对这个对象进行迭代，从而按顺序获取每一条数据。

你的代码是如何被炫技毁掉的？

Jupyter 是数据分析领域非常有名的开发环境，使用 Jupyter 写数据分析相关的代码会大大节约开发时间。

设想这样一个场景：别的部门的同事传给你一个数据分析的模块，用于实现对数据的高级分析。模块里面有上百个函数。