中興AX5400Pro+上手體驗(yàn)：再升級(jí) 雙2.5G網(wǎng)口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時(shí)候，中興先后發(fā)布了兩款路由器產(chǎn)品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產(chǎn)品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設(shè)計(jì)上這兩款產(chǎn)品可以說是完全沒一點(diǎn)關(guān)系
哈嘍大家好，我是咸魚。
我們知道 Python 是一門具有動(dòng)態(tài)特性的語(yǔ)言，在編寫 Python 代碼的時(shí)候不需要顯式地指定變量的類型，這樣做雖然方便，但是降低了代碼的可閱讀性，在后期 review 代碼的時(shí)候容易對(duì)變量的類型產(chǎn)生混淆，需要查閱大量上下文，導(dǎo)致后期維護(hù)困難。
為了提高代碼的可讀性、可維護(hù)性，Python 在 PEP 484 中引入了類型提示（ type hinting）。類型提示是 Python 中一個(gè)可選但非常有用的功能，可以使代碼更易于閱讀和調(diào)試。
關(guān)于類型提示的介紹可以看：https://realpython.com/python-type-hints-multiple-types/#use-pythons-type-hints-for-one-piece-of-data-of-alternative-types
在編寫函數(shù)的時(shí)候，我們通常指定其返回值是一種數(shù)據(jù)類型，但是在下面這些情況下可以指定返回不同類型的數(shù)據(jù)：
那么這時(shí)候該如何編寫類型提示呢？
def parse_email(email_address: str) -> str | None: if "@" in email_address: username, domain = email_address.split("@") return username return None上面的函數(shù)中有一個(gè)條件判斷語(yǔ)句，用于檢查參數(shù) email_address 電子郵箱地址里面是否包含 @ 符號(hào)。如果有，則返回用戶名 username ，沒有則返回 None，表示電子郵箱地址不完整。
所以該函數(shù)的返回值要么是包含用戶名的字符串，要么是 None。那么我們可以用管道符（|） 來表示函數(shù)返回單個(gè)值的可選類型：
# 要么返回 str ，要么返回 Nonestr | None:在 Python 3.10 之前，我們還可以使用 typing 模塊中的 Union 來表示函數(shù)返回的是str 還是 None：
from typing import Uniondef parse_email(email_address: str) -> Union[str, None]: if "@" in email_address: username, domain = email_address.split("@") return username return None那如果單個(gè)返回值里面包含多個(gè)對(duì)象的話，該如何編寫類型提示呢？
比如說上面的函數(shù)，我希望它：
PS： 當(dāng)返回值里有多個(gè)對(duì)象時(shí)，默認(rèn)是以元組的形式返回。
所以我們可以這么寫類型提示：
def parse_email(email_address: str) -> tuple[str, str] | None: if "@" in email_address: username, domain = email_address.split("@") return username, domain return Nonetuple[str, str]| None ，表示返回值可以是兩個(gè)字符串的元組或None。
如果使用 typing 模塊中的 Union來編寫類型提示的話，如下：
from typing import Tuple, Uniondef parse_email(email_address: str) -> Union[Tuple[str, str], None]: if "@" in email_address: username, domain = email_address.split("@") return username, domain return None舉三反一，如果單個(gè)返回值包含三個(gè)對(duì)象，可以這么寫：
# 函數(shù)返回值里面包含了字符串、整數(shù)、布爾值def get_user_info(user: User) -> tuple[str, int, bool]: ...在 Python 中，函數(shù)可以作為另一個(gè)函數(shù)的參數(shù)或者返回其他函數(shù)。這種函數(shù)被稱為高階函數(shù)。
比如說 Python內(nèi)置函數(shù)（例如sorted()、map()和filter()）可以接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)。
這個(gè)作為參數(shù)傳遞的函數(shù)通常被稱為回調(diào)函數(shù)（callback function），因?yàn)樗诹硪粋€(gè)函數(shù)中被調(diào)用（"回調(diào)"），回調(diào)函數(shù)是一種可調(diào)用對(duì)象（callable objects）。
可調(diào)用對(duì)象指的是可以像函數(shù)一樣調(diào)用的對(duì)象。Python 中可調(diào)用對(duì)象包括常規(guī)函數(shù)、lambda 表達(dá)式或?qū)崿F(xiàn)了__call__()方法的類）。
那么我們?cè)谡{(diào)用回調(diào)函數(shù)的時(shí)候，該如何編寫類型注釋呢？
比如說下面的例子：
>>> from collections.abc import Callable>>> def apply_func(... func: Callable[[str], tuple[str, str]], value: str... ) -> tuple[str, str]:... return func(value)...>>> def parse_email(email_address: str) -> tuple[str, str]:... if "@" in email_address:... username, domain = email_address.split("@")... return username, domain... return "", ""...>>> apply_func(parse_email, "claudia@realpython.com")('claudia', 'realpython.com')在函數(shù) apply_func 的類型提示中，將回調(diào)函數(shù) func作為第一個(gè)參數(shù)，將字符串 value 作為第二個(gè)參數(shù)，返回值是一個(gè)包含兩個(gè) str 的 tuple，而 Callable[[str], tuple[str, str]]：表示回調(diào)函數(shù) func 接收參數(shù)是一個(gè) str，返回值是一個(gè)包含兩個(gè) str 的 tuple。
在函數(shù) parse_email 的類型提示中，接受一個(gè) str 類型的參數(shù) email_address ，返回值類型是一個(gè)包含兩個(gè) str 的 tuple，那如果我希望函數(shù) apply_func 能夠接收具有多種輸入類型的不同函數(shù)作為參數(shù)（比如說回調(diào)函數(shù)有多個(gè)輸入?yún)?shù)）并有多種返回類型，該怎么辦?
我們可以用省略號(hào)... 來表示可調(diào)用對(duì)象（例如回調(diào)函數(shù)）可以接受多個(gè)參數(shù)，這樣就不需要依次列出接受參數(shù)的類型：
def apply_func( func: Callable[...,tuple[str, str]], value: str) -> tuple[str, str]： return func(value)或者使用 typing 模塊中的類型來指定任何返回 Any 類型：
from collections.abc import Callablefrom typing import Anydef apply_func( func: Callable[...,Any], *args: Any, **kwargs: Any) -> tuple[str, str]： return func(*args, **kwargs)我們還可以在類型提示中把回調(diào)函數(shù)的返回值類型寫成 T ，這是一個(gè)類型變量type variable,可以代表任何類型：
from collections.abc import Callablefrom typing import Any, TypeVarT = TypeVar("T")def apply_func(func: Callable[..., T], *args: Any, **kwargs: Any) -> T: return func(*args, **kwargs)而 apply_func 的返回值類型也是 T，*args: Any, **kwargs: Any 表示 apply_func 可以接受任意數(shù)量的參數(shù)（包括 0）。
在 Python 中，生成器（Generators）是一種特殊的迭代器，它們?cè)试S按需生成值，而無需提前生成所有值并將其存儲(chǔ)在內(nèi)存中，生成器逐個(gè)產(chǎn)生并返回值，這對(duì)于處理大量數(shù)據(jù)或無限序列非常有用。
生成器可以通過函數(shù)與 yield 語(yǔ)句創(chuàng)建。yield 語(yǔ)句在生成器函數(shù)內(nèi)部被用來產(chǎn)生一個(gè)值，并在暫停生成器的同時(shí)返回該值給調(diào)用者，每次調(diào)用生成器的 next()方法或使用 for循環(huán)時(shí)，生成器函數(shù)會(huì)從上一次yield語(yǔ)句的位置恢復(fù)執(zhí)行，并繼續(xù)執(zhí)行到下一個(gè)yield語(yǔ)句或函數(shù)結(jié)束。
繼續(xù)上面的例子，我現(xiàn)在有大量的郵箱需要判斷是否有效，與其將每個(gè)解析的結(jié)果存儲(chǔ)在內(nèi)存中并讓函數(shù)一次返回所有內(nèi)容，不如使用生成器一次生成一個(gè)解析結(jié)果：
>>> from collections.abc import Generator>>> def parse_email() -> Generator[tuple[str, str], str, str]: # 定義初始的 sent 值為元組 ("", "")... sent = yield ("", "")... while sent != "":... if "@" in sent:... username, domain = sent.split("@")... sent = yield username, domain... else:... sent = yield "invalid email"... return "Done"Generator[tuple[str, str], str, str]類型提示里面有三個(gè)參數(shù)（后面兩個(gè)是可選的），其中：
然后調(diào)用該生成器：
>>> generator = parse_email()>>> next(generator)('', '')#使用 send 方法向生成器發(fā)送參數(shù)>>> generator.send("claudia@realpython.com")('claudia', 'realpython.com')>>> generator.send("realpython")'invalid email'>>> try:... generator.send("")... except StopIteration as ex:... print(ex.value)...Done首先調(diào)用生成器函數(shù)，該函數(shù)將返回一個(gè)新的 parse_email() 生成器對(duì)象。然后，通過調(diào)用內(nèi)置 next() 函數(shù)將生成器推進(jìn)到第一個(gè) yield 語(yǔ)句，之后開始向生成器發(fā)送電子郵件地址進(jìn)行解析。當(dāng)發(fā)送空字符串或不帶 @ 符號(hào)的字符串時(shí)，生成器將終止。
又因?yàn)樯善饕彩堑?，因此也可以使?nbsp;collections.abc.Iterator 而不是 Generator 來進(jìn)行類型提示，但是如果使用了 collections.abc.Iterator 類型提示，就不能指定 send 類型和 rerurn 類型，因此只有當(dāng)生成器只生成值時(shí) collections.abc.Iterator 才起作用：
from collections.abc import Iteratordef parse_emails(emails: list[str]) -> Iterator[tuple[str, str]]: for email in emails: if "@" in email: username, domain = email.split("@") yield username, domain我們還可以在接收參數(shù)里面使用 Iterable 類型提示，這樣表示函數(shù) parse_emails 可以接受任何可迭代對(duì)象，而不僅僅是像以前那樣的列表。
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