承德市网站建设,WordPress电影资源分享下载站,炫的手机网站,城乡住房建设厅网站python 33个高级用法技巧
列表推导式 简化了基于现有列表创建新列表的过程。
squares [x**2 for x in range(10)]
print(squares)[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]字典推导式 用简洁的方式创建字典。
square_dict {x: x**2 for x in range(10)}
print(square_dict){0…python 33个高级用法技巧
列表推导式 简化了基于现有列表创建新列表的过程。
squares [x**2 for x in range(10)]
print(squares)[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]字典推导式 用简洁的方式创建字典。
square_dict {x: x**2 for x in range(10)}
print(square_dict){0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}集合推导式 生成没有重复值的集合。
unique_squares {x**2 for x in range(10)}
print(unique_squares){0, 1, 64, 4, 36, 9, 16, 49, 81, 25}生成器表达式 创建一个按需生成值的迭代器。
gen (x**2 for x in range(10))
print(list(gen))[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]Lambda 函数 创建小型匿名函数。
add lambda x, y: x y
print(add(3, 5))8Map 函数 将一个函数应用到输入列表的所有项目上。
squares list(map(lambda x: x**2, range(10)))
print(squares)[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]Filter 函数 从序列中过滤出满足条件的项目。
even_numbers list(filter(lambda x: x % 2 0, range(10)))
print(even_numbers)[0, 2, 4, 6, 8]Reduce 函数 对序列中的所有元素应用累积函数。
from functools import reduce
sum_all reduce(lambda x, y: x y, range(10))
print(sum_all)45链式比较 允许在一行中进行多个比较。
x 5
result 1 x 10
print(result)True枚举 生成枚举对象提供索引和值。
list1 [a, b, c]
for index, value in enumerate(list1):print(index, value)
0 a
1 b
2 c解包 从容器中提取多个值。
a, b, c [1, 2, 3]
print(a, b, c)
print(*[1, 2, 3])1 2 3
1 2 3链式函数调用 链式调用多个函数。
def add(x):return x 1def multiply(x):return x * 2result multiply(add(3))
print(result)8上下文管理器 自动处理资源管理。
with open(file.txt, w) as f:f.write(Hello, World!)自定义上下文管理器 创建自定义资源管理逻辑。
class MyContext:def __enter__(self):print(Entering)return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):print(Exiting)with MyContext() as m:print(Inside)Entering
Inside
Exiting装饰器 修改函数的行为。
def my_decorator(func):def wrapper():print(Something is happening before the function is called.)func()print(Something is happening after the function is called.)return wrappermy_decorator
def say_hello():print(Hello!)say_hello()Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.类装饰器 使用类来实现装饰器。
class Decorator:def __init__(self, func):self.func funcdef __call__(self):print(Something is happening before the function is called.)self.func()print(Something is happening after the function is called.)Decorator
def say_hello():print(Hello!)say_hello()Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.生成器函数 创建迭代器逐个返回值。
def my_generator():for i in range(3):yield ifor value in my_generator():print(value)0
1
2异步生成器 异步生成值。
import asyncio
import nest_asyncionest_asyncio.apply()async def my_gen():for i in range(3):yield iawait asyncio.sleep(1)async def main():async for value in my_gen():print(value)asyncio.run(main())0
1
2元类 控制类的创建行为。
class Meta(type):def __new__(cls, name, bases, dct):print(fCreating class {name})return super().__new__(cls, name, bases, dct)class MyClass(metaclassMeta):passCreating class MyClass数据类 简化类的定义。
from dataclasses import dataclassdataclass
class Person:name: strage: intp Person(nameAlice, age30)
print(p)Person(nameAlice, age30)NamedTuple 创建不可变的命名元组。
from collections import namedtuplePoint namedtuple(Point, [x, y])
p Point(1, 2)
print(p)Point(x1, y2)单例模式 确保类只有一个实例。
class Singleton:_instance Nonedef __new__(cls, *args, **kwargs):if not cls._instance:cls._instance super().__new__(cls, *args, **kwargs)return cls._instances1 Singleton()
s2 Singleton()
print(s1 is s2)True多继承 使用多个基类创建类。
class Base1:def __init__(self):print(Base1)class Base2:def __init__(self):print(Base2)class Derived(Base1, Base2):def __init__(self):super().__init__()Base2.__init__(self)d Derived()
Base1
Base2属性 控制属性的访问和修改。
class MyClass:def __init__(self, value):self._value valuepropertydef value(self):return self._valuevalue.setterdef value(self, new_value):self._value new_valueobj MyClass(10)
print(obj.value)
obj.value 20
print(obj.value)10
20自定义迭代器 创建自定义的可迭代对象。
class MyIterator:def __init__(self, data):self.data dataself.index 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index len(self.data):result self.data[self.index]self.index 1return resultelse:raise StopIterationmy_iter MyIterator([1, 2, 3])
for value in my_iter:print(value)1
2
3上下文管理器 使用 contextlib简化上下文管理。
from contextlib import contextmanagercontextmanager
def my_context():print(Entering)yieldprint(Exiting)with my_context():print(Inside)
Entering
Inside
Exiting函数缓存 缓存函数结果以提高性能。
from functools import lru_cachelru_cache(maxsize32)
def fib(n):if n 2:return nreturn fib(n-1) fib(n-2)print([fib(n) for n in range(10)])
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]多线程 使用线程并发执行任务。
import threadingdef print_numbers():for i in range(5):print(i)thread threading.Thread(targetprint_numbers)
thread.start()
thread.join()0
1
2
3
4多进程 使用进程并发执行任务。
from multiprocessing import Processdef print_numbers():for i in range(5):print(i)process Process(targetprint_numbers)
process.start()
process.join()0
1
2
3
4队列 使用队列在线程或进程间传递数据。
from queue import Queueq Queue()
for i in range(5):q.put(i)while not q.empty():print(q.get())
0
1
2
3
4信号量 控制对资源的访问。
import threading# 创建一个信号量对象初始值为2
semaphore threading.Semaphore(2)# 定义一个访问资源的函数def access_resource():# 使用上下文管理器来获取信号量with semaphore:# 模拟资源访问的操作print(Resource accessed)# 创建4个线程每个线程都运行access_resource函数
threads [threading.Thread(targetaccess_resource) for _ in range(4)]# 启动所有线程
for thread in threads:thread.start()# 等待所有线程完成
for thread in threads:thread.join()Resource accessed
Resource accessed
Resource accessed
Resource accessed上下文管理器协议 创建自定义资源管理逻辑。
class MyContext:def __enter__(self):print(Entering)return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):print(Exiting)with MyContext() as m:print(Inside)
Entering
Inside
Exiting序列化、反序列化
import pickle# 创建一个数据字典
data {a: 1, b: 2, c: 3}# 将数据序列化并写入文件
with open(data.pkl, wb) as f:pickle.dump(data, f)import pickle# 从文件中读取序列化的数据
with open(data.pkl, rb) as f:loaded_data pickle.load(f)# 打印反序列化后的数据
print(loaded_data){a: 1, b: 2, c: 3}
