一些有用的小工具

快来打我* 2023-07-19 11:00 49阅读 0赞

本文将介绍一些有用的小工具，它们能够帮助我们提高工作效率。本文将介绍笔者在近一周发现的三个小工具，写文章以做记录，希望能对大家有所帮助。  
  本文将介绍的三个小工具如下：

*  在Sublime Text中支持Python运行；
 *  在Mac电脑的iTerm2中支持查看图片；
 *  Python的typing模块介绍。

详细内容介绍如下。

### 在Sublime Text中支持Python运行 ###

在平时工作中，我们通常用PyCharm开发Python工程，也可以用Vim编辑和查看Python脚本。但是，如果我们仅仅想创造一个单独的脚本来实现某些功能，那么用PyCharm会显得大题小做，用Vim又不方便编辑。这时候，我们可以借助文本编辑器，比如Sublime Text，来实现Python脚本的编辑和运行。  
  Sublime Text是Mac系统支持的文本编辑器，Notepad++不支持Mac系统。  
  如果我们想在Sublime Text中支持Python运行，需要做一些设置。  
  打开Sublime Text的`Tools`，选择`Build System`中的`New Build System...`，会出现脚本，我们修改其中的内容如下：

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

其中cmd中对应的列表的第一项为Python的安装路径。编辑完后，在默认位置保存文件，比如刚才的文件名为Python3.7.sublime-build。  
  这时候我们再去看Tools中，已经出现了刚才编辑的Python3.7的环境，选择该项，我们就可以在Sublime Text中运行Python脚本了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  我们示例的Python脚本为test.py,代码如下：

import numpy as np
    
    matrix = np.array([[0, 1, 2],
                       [2, 4, 5]
                       ])
    
    print(matrix[1, 2])
    
    print("Hello world from Sublime Text.")

点击Tools中的Build或者Ctrl+B运行程序，结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
  同样，在Windows系统中也可以这样设置，方便又使用。  
  至于Notepad++是否有相似的功能，还有待研究。

### 在Mac系统的iTerm2中支持查看图片 ###

iTerm2是Mac系统很好用的终端工具，本文不过多介绍iTerm2，而是介绍如何直接在iTerm2中查看图片，这样可以方便我们在终端直接查看图片。  
  我们使用的工具为imgcat。  
  在iTerm2中新建shell脚本`imgcat.sh`，里面的内容可以参考网址：[https://www.iterm2.com/utilities/imgcat][https_www.iterm2.com_utilities_imgcat]，编辑完文件后保存，并用`chmod u+x imgcat.sh`赋予执行权限。  
  这样就可以直接查看图片了。什么，这么简单？对，就是这么简单！  
  在笔者电脑上的效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### Python中的typing模块介绍 ###

typing模块是Python中提供类型支持的模块，它的主要作用为：

*  类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型不符合。
 *  作为开发文档附加说明，方便使用者调用时传入和返回参数类型。
 *  该模块加入后并不会影响程序的运行，不会报正式的错误，只有提醒。

简单来说，使用typing模块我们可以对参数的类型做注释并检查，它不会影响程序运行，而这是提醒。总所周知，在Python中调用函数或变量时，不需要对参数或变量进行类型说明，这样虽然方便程序编写，但不利于程序阅读，有了typing模块，可以增加程序的可阅读性，同时也能提升代码的可维护性和健壮性。  
  举个简单的例子，我们实现一个函数`digits_sum`，输入参数为字符串，比如"352"，输出该数字上的各个数位上的数字之和，比如10。有了typing模块，我们的代码如类似如下：

from typing import *
    
    # 创建函数
    def digits_sum(num:str) -> int:
    	digits_arr = map(lambda x: int(x), num)
    	return sum(digits_arr)
    
    
    # 测试
    num = "352"
    result = digits_sum(num=num)
    print(result)

输出结果为10。对上面的程序做点说明，其中第一句中的`from typing import *`可以不必写，因为str,int都是Python内置的数据类型。函数声明为`def digits_sum(num:str) -> int`，括号内的num类型为str，箭头后的int表示函数的输出结果数据类型为int。  
  我们再给出一个例子。函数`dict_multipy`，输入为字典，如果key值对应的value的数据类型为float或者int型，则乘以2，否则跳过，那么输出也为字典。程序如下：

from typing import Dict, Any
    
    # 创建函数
    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
    
    
    # 测试
    d = { "no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"}
    new_d = dict_multipy(d=d)
    print(new_d)

输出结果为\{‘age’: 24, ‘work\_year’: 6\}。在函数声明中，d为字典，其key值为str，val为任意类型（Any）,输出为字典，key值为str，val值为float或者int。  
  当然，我们还可以在typing创建别名或者新的数据类型，以下就是一个例子。更多的使用方法可以参考typing模块的官方网址：[https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html][https_docs.python.org_zh-cn_3.6_library_typing.html] 。

from typing import List
    
    # 取List[float]别名为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])

本次分享到此结束，感谢大家阅读~

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[https_docs.python.org_zh-cn_3.6_library_typing.html]: https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html