对用户输入进行整理的问题几乎适用于你编写的所有程序。通常情况下，将字符转换为小写或大写就足够了，有时你可以使用Regex来完成这项工作，但对于复杂的情况来说，可能有更好的方法:
user_input= "This\nstring has\tsome whitespaces. .. \r\n"
character_map={
ord('\n'):'',
ord('\t') :'',
ord('\r'): None
user_input.translate(character_map) # This string hos some whitespaces...
在本例中，你可以看到空白字符“\n”和“\t”已被单个空格替换，而“\r”已被完全删除。这是一个简单的例子，但是我们可以更进一步，使用unicodedata包和它的combining()函数来生成并进行映射，从而生成更大的重新映射表，我们可以使用它来删除字符串中的所有重音符（注：英文中的’符号）。
对迭代器进行切片
如果你尝试对一个迭代器进行切片，你会得到一个TypeError，这说明生成器对象是不可下标访问的，但有一个简单的解决方案可以解决这个问题:
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import itertools
s = itertools.islice(range(50),10,20)
#<itertools.islice object at 0x7f70fab88138>
for val in s:
...
使用itertools.islice我们可以创建一个islice对象，它是一个会生成所需项的迭代器。需要注意的是，这将消耗slice开始之前的所有生成器项，以及islice对象中的所有项。
跳过可迭代对象的开始部分
有时你必须处理那些以你不想要的可变数量的行(如注释)开始的文件。itertools再次为这个问题提供了简单的解决方案:
string_from_file """
// Author: ...
// License: ...
// Date: ...
Actual content...
"""
import itertools
for line in itertools.dropwhile(lambda line:line.startswith("//"),
string_from_file.split("n")):
print(line)
这代码段只生成初始注释部分之后的行。如果我们只想在可迭代对象的开头跳过一些循环（这里是跳过开头的行），并且不知道具体有多少时，那么这种方法是很有用的。
只带有关键字参数(kwargs)的函数
在使用以下这样的函数时，创建只接受关键字参数的函数来（强制）提供更多的清晰性是很有帮助的:
def test(*,a,b):
pass
test("value for a", "value for b")
#TypeError: test() takes 0 positional arguments...
test(a="value", b="value 2")
#Works...
正如你所看到的，这可以通过在关键字参数之前放置单个_参数来轻松解决。如果我们把位置参数放在_参数之前，位置参数显然也会存在。
创建支持with语句的对象
例如，我们都知道如何使用with语句来打开文件或获取锁，但是我们可以实现自己的with语句吗? 当然，我们可以使用__enter__和__exit__方法来实现上下文管理协议:
class Connection:
def_init_(self):
...
def enter(self):
Initialize connection...
def exit(self.type,value,traceback):
#CLose connection...
with Connection as c:
#enter() executes
...
conn.exit() executes
这是在Python中实现上下文管理最常见的方法，但是还有更简单的实现方法:
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def tag(name):
print(f"<{name}>")
yield
print(f"</{name}>")
with tag("h1"):
printC "This is Title.")
上面的代码片段使用contextmanager管理器装饰器实现了内容管理协议。在进入with块时，tag函数(在yield之前)的第一部分会被执行，然后该with块被执行，最后，tag函数的其余部分会被执行。
使用__slots__节省内存
如果你曾经编写过一个创建某个类的大量实例的程序，你可能会注意到你的程序会突然需要大量内存。这是因为Python使用字典来表示类实例的属性，这使得它的速度很快，但是内存效率不高，这通常并不是一个问题。然而，如果它成为你的程序的一个问题时，你可以尝试使用__slots__:
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class Person:
slots = ["first_name","last_name", "phone"]
def init(self, first_name,last_name, phone):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.phone = phone
这里的情况是，当我们定义了__slots__属性时，Python会使用小的固定大小的数组而不是字典来定义属性，这大大减少了每个实例所需的内存。使用__slots__也有一些缺点——我们不能声明任何新的属性，并且我们只能使用在__slots__上这些属性。而且，带有__slots__的类不能使用多重继承。
限制CPU和内存的使用
如果你不想优化你的程序内存或CPU使用，你只想把它限制在某个固定大小的内存上，那么Python也有一个这样的库来做到这一点:
import signal
import resource
import os
#To LimiECPU time
def time_exceeded(signo,frame):
print("CPU exceeded...")
raise SystemExit(1)
def set_max_runtime(seconds);
#Install the signal handler and set a resource limit
如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包，带大家一起学习，给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间，但是打下坚实的基础只要几周就可以，如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践，你就有很大可能成功！ 最后祝你好运！！！
