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python 高级特性

时间：2023-04-30 17:46:17浏览次数：42  
标签：__ function 示例 python self 高级 特性 numbers print

Python 高级特性

  1. 列表推导式（List comprehension）

列表推导式允许您使用简洁的方式创建一个新的列表。它的语法如下：

new_list = [expression for item in old_list if condition]

其中，expression 是新列表中每个元素的计算公式，item 是旧列表中的每个元素，condition 是可选的条件语句。

例如，如果要创建一个包含所有大于5的偶数的列表，可以使用以下代码：

even_numbers = [x for x in range(10) if x % 2 == 0 and x > 5]
print(even_numbers)
# Output: [6, 8]
  1. 生成器表达式（Generator expression）

生成器表达式与列表推导式类似，但它们不会立即生成一个完整的列表。相反，它们返回一个生成器对象，可以用于逐个地产生列表中的值。它的语法如下：

generator_expression = (expression for item in old_iterable if condition)

例如，以下代码使用生成器表达式计算从1到10000之间所有能够被3整除的数字之和，而不必创建一个包含所有数字的列表：

numbers = range(1, 10001)
sum_of_multiples_of_three = sum(x for x in numbers if x % 3 == 0)
print(sum_of_multiples_of_three)
# Output: 16668333
  1. lambda函数

Lambda函数是一种匿名函数，它可以在需要函数的地方定义并使用，而不必将其分配给变量。Lambda函数的语法如下：

lambda arguments: expression

例如，以下代码定义了一个lambda函数，该函数接受两个参数，并返回它们的和：

add = lambda x, y: x + y
result = add(2, 3)
print(result)
# Output: 5
  1. 装饰器（Decorator）

装饰器是一种特殊类型的函数，它可以修改其他函数的行为。装饰器的基本语法如下：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        # code to be executed before the original function is called
        result = original_function(*args, **kwargs)
        # code to be executed after the original function is called
        return result
    return wrapper_function

@decorator_function
def my_function():
    # code for the function

如，以下代码定义了一个装饰器函数，该函数用于记录函数被调用的次数：

def count_calls(original_function):
    calls = 0
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        nonlocal calls
        calls += 1
        print(f"{original_function.__name__} has been called {calls} times.")
        return original_function(*args, **kwargs)
    return wrapper_function

@count_calls
def my_function():
    # code for the function

每次调用 my_function() 时，装饰器将记录该函数已被调用的次数，并输出该信息。

  1. 上下文管理器（Context manager）

上下文管理器是一种对象，它定义了如何进入和退出代码块，并在需要时执行特定操作。在Python中，上下文管理器通常使用 with 语句来使用。以下是一个自定义上下文管理器的示例：

class CustomFile:
    def __init__(self, filename):
        self.file = open(filename, "w")
    
    def __enter__(self):
        return self.file
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.file.close()

with CustomFile("test.txt") as f:
    f.write("Hello, world!")

在上面的示例中，CustomFile 类定义了一个上下文管理器，该管理器打开一个文件并返回文件对象。当使用 with 语

句调用 CustomFile 对象时，该对象的 __enter__() 方法将被调用，并返回文件对象。在代码块结束时，__exit__() 方法将被调用，以确保文件已被关闭。

  1. 多线程编程（Multithreading）

Python支持多线程编程，这意味着可以同时执行多个线程，从而提高程序的效率。以下是一个简单的多线程示例：

import threading

def worker():
    """This function will be executed in a separate thread"""
    print("Worker thread started")
    # code for the worker function
    print("Worker thread finished")

# create a new thread and start it
thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

# continue executing the main thread while the worker thread is running
print("Main thread continues executing")

# wait for the worker thread to finish before continuing
thread.join()
print("Both threads have finished")

在上面的示例中，worker() 函数将在一个新的线程中运行。当我们调用 thread.start() 时，一个新的线程会被创建并开始执行 worker() 函数。同时，主线程继续执行并输出 "Main thread continues executing" 消息。在 worker() 函数完成后，我们等待工作线程完成，然后输出 "Both threads have finished" 消息。

  1. 特殊方法（Special methods）

Python中有许多特殊方法，它们允许您定义类的行为。例如，__str__() 方法用于定义如何将一个对象转换为字符串，而 __len__() 方法用于定义对象的长度。以下是一个示例：

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def __str__(self):
        return f"My name is {self.name}"
    
    def __len__(self):
        return len(self.name)

obj = MyClass("John")
print(str(obj))
# Output: "My name is John"

print(len(obj))
# Output: 4

在上面的示例中，MyClass 类定义了两个特殊方法：__str__() 和 __len__()。当我们将对象转换为字符串时，__str__() 方法将被调用，并返回一个描述对象的字符串。当我们使用 len() 函数计算对象的长度时，__len__() 方法将被调用。

总结：

以上是一些Python高级特性及其在生活中的应用举例，它们让Python成为一种非常强大和灵活的语言。对于程序员来说，掌握这些高级特性可以使他们能够更轻松地编写更复杂的代码，并提高他们的效率。

  1. 元编程（Metaprogramming）

元编程是一种允许程序在运行时操作它自身的编程技术。Python提供了许多元编程工具，例如装饰器、元类和动态属性。以下是一个元编程示例：

class MyClass:
    pass

MyClass.x = 10 # add a new attribute to the class
obj = MyClass()
obj.y = 20 # add a new attribute to the object

print(MyClass.x)
# Output: 10

print(obj.y)
# Output: 20

在上面的示例中，我们定义了一个空类 MyClass。然后，我们通过将 x 属性直接添加到类中来动态修改该类。我们还创建了一个 MyClass 的实例，并将 y 属性添加到该实例中。这些都是元编程的示例，因为我们正在修改程序本身。

  1. 协程（Coroutines）

协程是一种轻量级的并发技术，它允许程序以非阻塞方式运行多个任务。Python具有内置的协程支持，可以使用 asyncio 模块实现协程。以下是一个简单的协程示例：

import asyncio

async def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(print_numbers())
    task2 = asyncio.create_task(print_numbers())
    
    await task1
    await task2

asyncio.run(main())

在上面的示例中，我们定义了两个协程函数 print_numbers()，该函数将每秒打印一个数字。然后，我们使用 asyncio.create_task() 函数创建了两个任务，并使用 await 等待它们完成。当我们运行 main() 协程时，它将同时启动两个任务，并等待它们完成。

  1. 函数式编程（Functional programming）

函数式编程是一种编程范式，它将程序视为数学函数的组合。Python提供了许多支持函数式编程的工具，例如 map()、filter() 和 reduce() 函数。以下是一个使用函数式编程的示例：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# use map() function to double each number in the list
doubled_numbers = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(doubled_numbers)
# Output: [2, 4, 6, 8, 10]

# use filter() function to keep only even numbers in the list
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)
# Output: [2, 4]

# use reduce() function to calculate the sum of all numbers in the list
from functools import reduce
sum_of_numbers = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum_of_numbers)
# Output: 15

上面的示例中，我们使用 map() 函数将列表中的每个元素加倍，使用 filter() 函数保留列表中的偶数，使用 reduce() 函数计算列表中所有数字的总和。

总之，Python具有许多高级特性，这些特性可以使程序员更轻松地编写复杂的代码，并提高他们的效率。无论您想要进行元编程、协程或函数式编程，Python都为您提供了足够的工具。

  1. 异常处理（Exception handling）

异常处理是一种处理运行时错误的方法。Python允许您使用 try 和 except 语句捕获和处理异常。以下是一个异常处理示例：

try:
    x = 5 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")

在上面的示例中，我们试图将5除以0，这会引发 ZeroDivisionError 异常。然后，我们使用 try 和 except 语句捕获该异常，并输出 "Cannot divide by zero" 消息。

  1. 类的继承（Inheritance）

类的继承是一种面向对象编程技术，它允许您创建一个新类，该类从现有类继承其属性和方法，并添加自己的属性和方法。以下是一个类继承的示例：

class Shape:
    def __init__(self, color):
        self.color = color
    
    def get_color(self):
        return self.color

class Circle(Shape):
    def __init__(self, radius, color):
        super().__init__(color)
        self.radius = radius
    
    def get_area(self):
        return 3.14 * self.radius ** 2

circle = Circle(5, "red")
print(circle.get_color())
# Output: "red"

print(circle.get_area())
# Output: 78.5

在上面的示例中，我们定义了一个 Shape 基类，该类具有一个 color 属性和一个 get_color() 方法。然后，我们定义了一个 Circle 子类，该子类从 Shape 类继承，并添加自己的 radius 属性和 get_area() 方法。在创建 Circle 对象时，我们提供了一个 radius 和一个 color，并使用 super().__init__(color) 初始化父类。

  1. 模块（Modules）

模块是一种组织Python代码的方式，它将相关功能分组到单个文件中。Python具有许多内置模块，以及许多第三方模块可供使用。以下是一个导入模块的示例：

import math

print(math.pi)
# Output: 3.141592653589793

print(math.sqrt(25))
# Output: 5.0

在上面的示例中，我们导入了Python标准库中的 math 模块，并使用其中的 pi 和 sqrt() 函数。

  1. 文件操作（File handling）

文件操作是一种处理计算机文件的方法。Python提供了许多用于读取、写入和管理文件的函数和方法。以下是一个读取文件的示例：

with open("example.txt", "r") as f:
    contents = f.read()
    
print(contents)

在上面的示例中，我们使用 open() 函数打开一个名为 "example.txt" 的文件，并使用 with 语句确保文件被正确关闭。然后，我们使用 f.read() 方法读取整个文件的内容，并将其存储在变量 contents 中。最后，我们输出 contents 变量的内容。

总之，Python具有许多高级特性，这些特性可以使程序员更轻松地编写复杂的代码，并提高他们的效率。无论您需要进行异常处理、类继承、模块导入还是文件操作，Python都为您提供了足够的工具来完成任务。

标签：__,function,示例,python,self,高级,特性,numbers,print
From： https://www.cnblogs.com/yund/p/17365490.html

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