装饰器是 Python 中最强大的功能之一,允许你修改函数或类的行为。
它们对于日志记录、访问控制和记忆特别有用。
下面是一个对函数进行计时的案例。
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 装饰器计算 slow_function 函数的执行时间。
使用这样的装饰器有助于保持代码整洁且可重用。
生成器是一种处理大型数据集的内存高效方法。
它们允许你迭代数据,而无需一次性将所有内容加载到内存中。
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())
这里,read_large_file 函数使用生成器逐行读取文件,使其适合处理无法放入内存的大文件。
使用 with 语句实现的上下文管理器确保资源得到正确管理,这对于处理文件、网络连接或数据库会话特别有用。
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 确保文件在写入后正确关闭,即使发生错误也是如此。
异步编程对于提高 I/O 密集型任务性能至关重要。
Python 的 asyncio 库为编写并发代码提供了一个强大的框架。
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())
这里,aiohttp 用于执行异步 HTTP 请求,它允许同时处理多个请求。
类型提示提高了代码的可读性。
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,类型提示使函数签名清晰,并有助于在开发过程中捕获与类型相关的错误。
类型提示的好处在大型项目中更加明显,因为一眼就能了解预期的类型可以节省大量时间和精力。
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