Python工具函数大全：提升代码效率和可读性的利器175

在Python编程中，工具函数扮演着至关重要的角色。它们是能够被重复利用的小型、独立的代码块，用于执行特定任务，从而提高代码效率、可重用性和可读性。 编写良好的工具函数可以显著简化复杂程序的结构，并减少代码冗余。本文将深入探讨各种Python工具函数，涵盖数据处理、字符串操作、文件处理、日期时间处理等多个方面，并提供具体的代码示例。

一、数据处理工具函数

数据处理是Python应用中最常见的一种操作。高效的数据处理工具函数能够大大提升程序的运行速度和可靠性。以下是一些常用的数据处理工具函数：
is_iterable(obj): 判断一个对象是否可迭代。
flatten(iterable): 将嵌套列表或元组扁平化成一维列表。
chunk(iterable, n): 将可迭代对象分割成大小为n的块。
unique(iterable): 返回可迭代对象中唯一元素的列表。
merge_dicts(*dicts): 合并多个字典，后面的字典会覆盖前面的字典。

代码示例：```python
from typing import Iterable, List, Any, Dict, Tuple
def is_iterable(obj: Any) -> bool:
try:
iter(obj)
return True
except TypeError:
return False
def flatten(iterable: Iterable) -> List:
return [item for sublist in iterable for item in sublist]
def chunk(iterable: Iterable, n: int) -> List[List]:
return [iterable[i:i + n] for i in range(0, len(iterable), n)]
def unique(iterable: Iterable) -> List:
return list(set(iterable))
def merge_dicts(*dicts: Dict) -> Dict:
merged = {}
for d in dicts:
(d)
return merged

nested_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print(f"Flatten: {flatten(nested_list)}") # Output: Flatten: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(f"Chunk: {chunk([1,2,3,4,5,6], 2)}") # Output: Chunk: [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print(f"Unique: {unique([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5])}") # Output: Unique: [1, 2, 3, 4, 5]
print(f"Merge: {merge_dicts({'a':1, 'b':2}, {'b':3, 'c':4})}") # Output: Merge: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
```

二、字符串操作工具函数

字符串操作是另一类常用的工具函数。以下是一些常用的字符串操作工具函数：
strip_non_alphanumeric(text): 移除字符串中的非字母数字字符。
camel_to_snake(text): 将驼峰命名法转换为蛇形命名法。
snake_to_camel(text): 将蛇形命名法转换为驼峰命名法。
truncate(text, max_length): 截断字符串到指定长度，并在末尾添加省略号。

代码示例：```python
import re
def strip_non_alphanumeric(text: str) -> str:
return (r'[^a-zA-Z0-9]', '', text)
def camel_to_snake(text: str) -> str:
return (r'(?

2025-05-08

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