高级 Python 概念：综合指南

高级 python 概念：综合指南

一、简介

python 是一种多功能且强大的编程语言，提供广泛的高级功能。本白皮书探讨了四个关键的高级概念：装饰器、生成器和迭代器、上下文管理器和元类。这些功能使开发人员能够编写更高效、可读和可维护的代码。虽然这些概念乍一看可能很复杂，但理解和利用它们可以显着提高您的 python 编程技能。

2. 装饰器

装饰器是一种强大而灵活的方法，可以修改或增强函数或类，而无需直接更改其源代码。它们本质上是接受另一个函数（或类）作为参数并返回该函数（或类）的修改版本的函数。

2.1 基本装饰器语法

使用装饰器的基本语法是：

@decorator_function
def target_function():
    pass

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这相当于：

def target_function():
    pass
target_function = decorator_function(target_function)

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2.2 创建一个简单的装饰器

让我们创建一个简单的装饰器来记录函数的执行：

def log_execution(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"executing {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"finished executing {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@log_execution
def greet(name):
    print(f"hello, {name}!")

greet("alice")

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输出：

executing greet
hello, alice!
finished executing greet

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2.3 带参数的装饰器

装饰器也可以接受参数。这是通过添加另一层功能来实现的：

def repeat(times):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def say_hello():
    print("hello!")

say_hello()

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输出：

hello!
hello!
hello!

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2.4 类装饰器

装饰器也可以应用于类：

def singleton(cls):
    instances = {}
    def get_instance(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]
    return get_instance

@singleton
class databaseconnection:
    def __init__(self):
        print("initializing database connection")

# this will only print once, even if called multiple times
db1 = databaseconnection()
db2 = databaseconnection()

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装饰器是一个强大的工具，可以在不改变现有代码结构的情况下修改行为并向其添加功能。

3. 生成器和迭代器

生成器和迭代器是 python 中强大的功能，可以有效处理大型数据集并创建自定义迭代模式。

3.1 迭代器

迭代器是一个可以迭代（循环）的对象。它表示数据流并一次返回一个元素。在python中，任何实现了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象都是迭代器。

class countdown:
    def __init__(self, start):
        self.count = start

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.count 



<p>输出：<br></p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">4
3
2
1
0

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3.2 生成器

生成器是使用函数创建迭代器的简单方法。生成器不使用 return 语句，而是使用 yield 来生成一系列值。

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci(10):
    print(num, end=" ")

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输出：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

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3.3 生成器表达式

生成器表达式是一种创建生成器的简洁方法，类似于列表推导式，但使用括号而不是方括号：

squares = (x**2 for x in range(10))
print(list(squares))

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输出：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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生成器具有内存效率，因为它们即时生成值，而不是一次将它们全部存储在内存中。

4. 上下文管理器

上下文管理器提供了一种便捷的资源管理方式，确保正确获取和释放文件句柄或网络连接等资源。

4.1 with 语句

使用上下文管理器的最常见方法是使用 with 语句：

with open('example.txt', 'w') as file:
    file.write('hello, world!')

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这可以确保文件在写入后正确关闭，即使发生异常。

4.2 使用类创建上下文管理器

您可以通过实现 __enter__() 和 __exit__() 方法来创建自己的上下文管理器：

class databaseconnection:
    def __enter__(self):
        print("opening database connection")
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print("closing database connection")

    def query(self, sql):
        print(f"executing sql: {sql}")

with databaseconnection() as db:
    db.query("select * from users")

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输出：

opening database connection
executing sql: select * from users
closing database connection

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4.3 使用 contextlib 创建上下文管理器

contextlib 模块提供了用于使用上下文管理器的实用程序，包括 @contextmanager 装饰器：

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def tempdirectory():
    print("creating temporary directory")
    try:
        yield "temp_dir_path"
    finally:
        print("removing temporary directory")

with tempdirectory() as temp_dir:
    print(f"working in {temp_dir}")

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输出：

creating temporary directory
working in temp_dir_path
removing temporary directory

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上下文管理器有助于确保资源得到正确管理和清理，降低资源泄漏的风险并使代码更加健壮。

5. 元类

元类是类的类。它们定义类的行为和创建方式。虽然元类在日常编程中并不常用，但它可以成为创建 api 和框架的强大工具。

5.1 元类层次结构

在python中，对象的类型是类，类的类型是元类。默认情况下，python 使用类型元类来创建类。

class myclass:
    pass

print(type(myclass))  # <class></class>

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5.2 创建一个简单的元类

这是一个简单的元类的示例，它将类属性添加到它创建的所有类中：

class addclassattribute(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['added_attribute'] = 42
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

class myclass(metaclass=addclassattribute):
    pass

print(myclass.added_attribute)  # 42

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5.3 元类用例：单例模式

元类可以用来实现设计模式，比如单例模式：

class singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

class database(metaclass=singleton):
    def __init__(self):
        print("initializing database")

# this will only print once
db1 = database()
db2 = database()
print(db1 is db2)  # true

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5.4 抽象基类

python中的abc模块使用元类来实现抽象基类：

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def make_sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Woof!"

# This would raise an error:
# animal = Animal()

dog = Dog()
print(dog.make_sound())  # Woof!

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元类是一个强大的功能，允许您自定义类的创建和行为。虽然大多数编程任务不需要它们，但了解元类可以让您更深入地了解 python 的对象系统，并且对于创建高级框架和 api 很有用。