裝飾器是 Python 中最強大的功能之一,允許你修改函數或類的行為。
它們對于日志記錄、訪問控制和記憶特別有用。
下面是一個對函數進行計時的案例。
import timedef timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds") return result return wrapper@timerdef slow_function(): time.sleep(2) return "Function complete"print(slow_function())
在此示例中,timer 裝飾器計算 slow_function 函數的執行時間。
使用這樣的裝飾器有助于保持代碼整潔且可重用。
生成器是一種處理大型數據集的內存高效方法。
它們允許你迭代數據,而無需一次性將所有內容加載到內存中。
def read_large_file(file_path): with open(file_path, 'r') as file: for line in file: yield linefor line in read_large_file('large_file.txt'): print(line.strip())
這里,read_large_file 函數使用生成器逐行讀取文件,使其適合處理無法放入內存的大文件。
使用 with 語句實現的上下文管理器確保資源得到正確管理,這對于處理文件、網絡連接或數據庫會話特別有用。
class ManagedFile: def __init__(self, filename): self.filename = filename def __enter__(self): self.file = open(self.filename, 'w') return self.file def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): if self.file: self.file.close() with ManagedFile('hello.txt') as f: f.write('Hello, world!')
在此示例中,ManagedFile 確保文件在寫入后正確關閉,即使發生錯誤也是如此。
異步編程對于提高 I/O 密集型任務性能至關重要。
Python 的 asyncio 庫為編寫并發代碼提供了一個強大的框架。
import asyncioimport aiohttpasync def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text()async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: html = await fetch(session, 'http://example.com') print(html)asyncio.run(main())
這里,aiohttp 用于執行異步 HTTP 請求,它允許同時處理多個請求。
類型提示提高了代碼的可讀性。
def greet(name: str) -> str: return f"Hello, {name}"def add(a: int, b: int) -> int: return a + b print(greet("Alice"))print(add(2, 3))
在此示例中,類型提示使函數簽名清晰,并有助于在開發過程中捕獲與類型相關的錯誤。
類型提示的好處在大型項目中更加明顯,因為一眼就能了解預期的類型可以節省大量時間和精力。
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