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核心目的在于让零基础新手「快速构建 Python 知识体系」 文章目录 mark 注意#xff1a;本《Python 简易速速上手小册》mark 核心目的在于让零基础新手「快速构建 Python 知识体系」 7.1 装饰器和闭包7.1.1 装…注意本《Python 简易速速上手小册》
核心目的在于让零基础新手「快速构建 Python 知识体系」 文章目录 mark 注意本《Python 简易速速上手小册》mark 核心目的在于让零基础新手「快速构建 Python 知识体系」 7.1 装饰器和闭包7.1.1 装饰器Decorators7.1.2 闭包Closures 7.2 迭代器和生成器7.2.1 迭代器Iterators7.2.2 生成器Generators 7.3 上下文管理器和 with 语句7.3.1 上下文管理器Context Managers7.3.2 with 语句 7.1 装饰器和闭包
在 Python 的世界里装饰器和闭包就像是魔法师的法术能够在不改变原有代码结构的情况下赋予程序新的力量。让我们一步一步探索这些魔法并通过一些示例来加深理解。
7.1.1 装饰器Decorators
装饰器是一种强大的功能允许你在不修改原有函数定义的情况下增加额外的功能。
装饰器是一个函数它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数。你可以使用它来装饰其他函数给这些函数添加额外的功能。
示例记录函数执行时间的装饰器
import timedef timer_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):start_time time.time()result func(*args, **kwargs)end_time time.time()print(f执行 {func.__name__} 耗时: {end_time - start_time} 秒)return resultreturn wrappertimer_decorator
def example_function():time.sleep(2)example_function()这个装饰器timer_decorator记录了被装饰函数的执行时间。使用timer_decorator语法我们将其应用于example_function。
7.1.2 闭包Closures
闭包允许你在一个内部函数中访问其外部函数的作用域。
当一个函数返回另一个定义在其内部的函数时这个内部函数就称为闭包。闭包可以访问外部函数的局部变量即使外部函数的执行已经结束。
示例使用闭包创建计数器
def make_counter():count 0def counter():nonlocal countcount 1return countreturn countercounter1 make_counter()
print(counter1()) # 输出: 1
print(counter1()) # 输出: 2这个示例中make_counter函数返回了counter闭包。每次调用counter时它都会访问并修改make_counter中的count变量。
通过掌握装饰器和闭包你将能够写出更加强大和灵活的 Python 代码。这些工具不仅提升了代码的重用性还增加了代码的可读性和维护性。现在你已经准备好在你的编程工具箱中添加这些魔法工具了
7.2 迭代器和生成器
在 Python 的世界中迭代器和生成器是处理数据流的核心工具。它们使得数据处理变得高效而优雅。让我们一起探索这些强大的工具并通过实际示例来理解它们的用法和优势。
7.2.1 迭代器Iterators
迭代器允许我们逐个访问集合中的元素而不需要一次性将它们全部加载到内存中。
迭代器是实现了__iter__()和__next__()方法的对象。__iter__()返回迭代器对象本身__next__()返回容器中的下一个项目。
示例自定义迭代器
class CountDown:def __init__(self, start):self.current startdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current 0:raise StopIterationelse:num self.currentself.current - 1return num# 使用自定义迭代器
for number in CountDown(5):print(number)这个示例中CountDown类是一个迭代器它从指定的数字开始倒数到零。
7.2.2 生成器Generators
生成器是一种特殊的迭代器它更简洁易用。生成器函数使用yield语句产生一系列的值。
生成器是使用函数而不是类来实现的迭代器。每次yield生成一个值后函数的状态被冻结下次调用时从上次离开的地方继续执行。
示例生成器函数
def fibonacci(n):a, b 0, 1for _ in range(n):yield aa, b b, a b# 使用生成器
for number in fibonacci(5):print(number)这个示例展示了一个生成器函数fibonacci它用于产生斐波那契数列。
迭代器和生成器是 Python 编程中不可或缺的工具特别是在处理大型数据集时。它们的使用不仅节省内存还使代码更加清晰和优雅。掌握了这些工具你就能更加自如地在 Python 的数据世界中舞动了
7.3 上下文管理器和 with 语句
上下文管理器和with语句在 Python 中扮演着重要的角色尤其是在资源管理和异常处理方面。它们确保了即使在发生错误或异常的情况下资源也能被适当地清理和释放。让我们深入了解这些概念并通过实际的示例来探索它们的使用。
7.3.1 上下文管理器Context Managers
上下文管理器是一种确保资源得到适当处理的机制特别是在涉及到文件操作和网络连接时。
上下文管理器是实现了__enter__和__exit__方法的对象。当进入with语句块时会调用__enter__方法当离开时则调用__exit__方法。
示例创建一个简单的上下文管理器
class ManagedFile:def __init__(self, filename):self.filename filenamedef __enter__(self):self.file open(self.filename, w)return self.filedef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):if self.file:self.file.close()# 使用自定义的上下文管理器
with ManagedFile(hello.txt) as f:f.write(Hello, World!)这个例子中ManagedFile类是一个上下文管理器它确保文件在使用后被正确关闭。
7.3.2 with 语句
with语句提供了一种优雅的方式来处理资源管理和异常处理特别是当涉及到需要“清理”的操作时。
with语句可以简化异常处理同时确保使用的资源如文件和网络连接被适当地关闭。它通常与上下文管理器一起使用。
示例使用with语句进行文件操作
with open(hello.txt, w) as file:file.write(Hello, World!)# 文件在这里已自动关闭这个示例展示了如何使用with语句来简化文件操作。在离开with块后文件会自动关闭。
通过运用上下文管理器和with语句你的 Python 代码不仅会变得更加优雅和安全还能更好地处理异常和资源管理。这些工具是每个 Python 开发者必须掌握的重要技能。现在让我们用这些知识来编写更加健壮和优雅的 Python 代码吧
