Python 常见的高阶用法

July 27, 2024

Python 的一些高阶用法和特性，以下是一些常见的高阶用法：

生成器（Generators）：生成器是一种特殊的迭代器，可以用来生成一系列值。使用 yield 关键字创建生成器函数。
```
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = my_generator()
for value in gen:
    print(value)
```
上下文管理器（Context Managers）：使用 with 语句和 contextlib 模块来管理资源，如文件、网络连接等。
```
with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
```

装饰器（Decorators）：装饰器是一种高阶函数，可以在不修改原函数代码的情况下，对其进行扩展或修改。

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 wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

类装饰器（Class Decorators）：类装饰器可以用来扩展或修改类的行为。

def class_decorator(cls):
    cls.new_attribute = "This is a new attribute"
    return cls

@class_decorator
class MyClass:
    pass

print(MyClass.new_attribute)

元类（Metaclasses）：元类是创建类的类。可以用来自定义类的创建行为。

class Meta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['new_attribute'] = "This is a new attribute"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

class MyClass(metaclass=Meta):
    pass

print(MyClass.new_attribute)

函数式编程（Functional Programming）：使用 map、filter、reduce 等高阶函数进行函数式编程。

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
filtered = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
summed = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

print(squared)
print(filtered)
print(summed)

协程（Coroutines）：协程是一种用于异步编程的工具，可以通过 async 和 await 关键字实现。

import asyncio

async def main():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

asyncio.run(main())

动态类型（Dynamic Typing）：利用 Python 的动态类型特性，可以在运行时动态地修改对象的属性和方法。
```
class MyClass:
    pass

obj = MyClass()
obj.new_attribute = "This is a new attribute"
print(obj.new_attribute)
```