Python编程高级技巧和最佳实践----一网打尽

前言： Hello大家好，我是Dream。 Python 是一门简单易学的语言，广泛应用于计算机科学领域。Python 有着极强的可扩展性、灵活性和易读性，而且拥有大量的库和资源，使得其受到了广泛的喜爱。今天我们来详细学习一下Python的高阶进阶语法：Python编程高级技巧和最佳实践。

一、面向对象编程

Python 是面向对象的编程语言，这意味着我们可以使用对象和类来构建程序。Python 中的面向对象编程可以使我们的代码更加易于理解和维护，并且可以帮助我们编写更高效的代码。

1. 类和对象

在 Python 中，我们可以通过定义类来创建对象。类是对象的模板， 它定义了对象的数据和方法。在类中，我们可以定义变量来存储对象的状态，并且可以定义方法来操作这些变量。

例如，下面是一个简单的类示例：

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year

    def get_make(self):
        return self.make

    def get_model(self):
        return self.model

    def get_year(self):
        return self.year

在这个例子里，我们定义了一个叫做 Car 的类。这个类包含三个变量：make，model和year。我们还定义了三个方法分别获取这三个变量的值。

我们可以使用这个类来创建一个 Car 对象：

my_car = Car('Ford', 'Escape', 2019)

现在，我们可以使用 my_car 对象来获取对象的状态：

print(my_car.get_make())
# Output: "Ford"

print(my_car.get_model())
# Output: "Escape"

print(my_car.get_year())
# Output: 2019

2. 继承

在 Python 中，我们可以使用继承来创建新类。继承是一种创建新类的方法，它可以让我们从现有类派生出一个新的类。

例如，下面是一个继承的例子：

class SUV(Car):
    def __init__(self, make, model, year, seating_capacity):
        Car.__init__(self, make, model, year)
        self.seating_capacity = seating_capacity

    def get_seating_capacity(self):
        return self.seating_capacity

在这个例子里，我们定义了一个新的类叫做 SUV。我们使用 Car 类作为 SUV 类的基类。SUV 类有一个额外的变量叫做 seating_capacity，并且有一额外方法获取 seating_capacity 的值。

现在，我们可以使用 SUV 类来创建一个 SUV 对象：

my_suv = SUV('Ford', 'Explorer', 2019, 7)

我们可以使用 my_suv 对象来获取它的状态：

print(my_suv.get_make())
# Output: "Ford"

print(my_suv.get_model())
# Output: "Explorer"

print(my_suv.get_year())
# Output: 2019

print(my_suv.get_seating_capacity())
# Output: 7

二、 异常处理

异常处理是编程中一个重要的方面，它可以帮助我们处理程序中的错误和异常情况。

在 Python 中，我们可以使用 try 和 except 语句来捕获和处理异常。 try 语句用来执行可能会出现异常或错误的代码块，except 语句用来捕获和处理异常。

例如，下面是一个简单的异常处理例子：

try:
    x = int(input("请输入一个数字: "))
    print("输入的数字是：", x)
except ValueError:
    print("这不是一个有效的数字，请重新输入！")

在这个例子中，我们使用 try 语句来捕获用户可能输入无效数字的异常。如果用户输入了无效数字，就会执行 except 语句中的代码，提示用户重新输入。

三、并发编程

并发编程是指同时执行多个任务的能力。在 Python 中，我们可以使用多线程和多进程来实现并发编程。

1.多线程

什么是多线程

在计算机科学中，线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程是比进程更加基本的能够独立运行的基本单位。 一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。

Python多线程简介

Python中的多线程模块为threading。使用它，可以轻松地创建线程，例如，使用以下代码创建一个线程：

import threading

def some_function():
    print("Hello world")

t = threading.Thread(target=some_function)
t.start()

首先，我们导入了线程模块threading。 然后，我们定义了一个函数som_function()，该函数将在单独的线程中运行，输出Hello world。 然后，我们创建了一个线程t，将被运行som_function()。最后，我们开始线程。

让我们看一下这个例子的输出：

Hello world

正如预期的那样，som_function()在一个单独的线程中运行，并输出了Hello world。

Python多线程使用示例

在下面的示例中，我们将使用多线程下载网络资源：

import threading
import requests


class DownloadThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url, name):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url
        self.name = name

    def run(self):
        response = requests.get(self.url)
        with open(self.name, "wb") as f:
            f.write(response.content)
        print(f"{self.name} downloaded")


t1 = DownloadThread("https://img1.baidu.com/it/u=4198087082,28686180&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=750&h=500", "male.png")
t2 = DownloadThread("https://img1.baidu.com/it/u=1599894820,128004116&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=700&h=467", "female.png")

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("All downloads completed")

在本例中，我们将创建一个自定义的线程类DownloadThread，将用于同时下载多个URL。 在每个线程的构造函数中，我们传递一个url和一个name参数。 这些是资源的URL和本地文件名，将用于存储下载的数据。

在每个线程的run()方法中，我们使用requests模块下载指定的资源，并将其保存到本地。然后，我们打印输出，以指示下载已完成。

然后，我们创建两个线程t1和t2，每个线程将分别下载两个不同的URL。然后，我们开始这两个线程，并等待它们都完成（使用join()方法）。最后，我们打印一条消息，指示所有下载都已完成，我们发现其已经下载到了我们本地：

注意事项

使用多线程时，请注意以下事项：

• 线程是轻量级的，但是在每个线程中运行的代码需要占用CPU和内存资源。因此，请确保您的计算机具有足够的内存和CPU资源可用，以避免出现性能问题。
• 在多线程代码中，要避免使用全局变量或共享资源。因为多个线程同时访问共享资源可能会出现竞争条件，导致代码执行不正确或崩溃。相反，使用锁或其他同步机制来管理共享资源的访问。
• 在某些情况下，多线程可能不是最佳解决方案。例如，如果要执行IO密集型任务，例如下载文件或从数据库中检索数据，则可能更好地使用异步或协程技术。这是因为IO操作会使线程处于等待状态，而在这段时间内，CPU资源将被浪费，因为线程将是空闲的。

在 Python 中，我们可以使用 threading 模块来创建和管理线程。使用多线程可以让我们更高效地利用 CPU 时间，加快程序的运行速度。

例如，下面是一个简单的多线程例子：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

def print_characters():
    for i in range(ord('a'), ord('z') + 1):
        print(chr(i))

t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t2 = threading.Thread(target=print_characters)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

在这个例子中，我们定义了两个方法分别用来打印数字和字母。然后我们创建了两个线程并启动它们，达到同时打印数字和字母的效果。

2. 多进程

在 Python 中，我们可以使用 multiprocessing 模块来创建和管理进程。使用多进程可以让我们更高效地利用 CPU 时间，加快程序的运行速度，同时还可以充分利用多核 CPU。

什么是多进程

多进程是指在操作系统中，运行着多个进程（即程序的执行实例）。每个进程都有自己独立的内存空间、数据栈、程序计数器等等，可以同时运行多个程序，从而实现操作系统的并发操作。

为什么要使用多进程

在单一进程下，由于Python运行只能使用一个核心，造成了极大的时间浪费。多进程的出现，可以利用主机多核心的优势，加速Python的解析和运算。同时，多进程提高了Python的容错性，保证了整个程序的稳定性。

多进程实现方式

Python实现多进程主要的方式有两种，一种是利用multiprocessing模块，另一种是利用concurrent.futures模块。

使用multiprocessing模块实现多进程

multiprocessing是Python内置的多进程模块，支持子进程、通信、共享内存、锁等等，使用方便。

import multiprocessing as mp

def worker(n):
    """在进程池中执行的任务"""
    print('Worker', n)
    return

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    with mp.Pool(processes=4) as pool:
        # 将任务放到进程池中
        pool.map(worker, [i for i in range(10)])

使用concurrent.futures模块实现多进程

concurrent.futures是Python中的线程池和进程池都支持的模块，使用比multiprocessing模块略显麻烦。

import concurrent.futures

def worker(n):
    """在进程池中执行的任务"""
    print('Worker', n)
    return

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        # 将任务放到进程池中
        for i in range(10):
            executor.submit(worker, i)

注意事项

1. 多进程需要占用更多的内存资源，需要注意进程数量的控制。
2. 需要在程序中防止资源竞争的问题，如对于共享的变量（队列、共享内存等）需要进行加锁保护。
3. 在Windows系统中，multiprocessing模块中的多进程需要通过main函数保护来避免死锁等问题的出现，因此需要使用if name == ‘main’:方式保护程序的入口。

四、Python装饰器学习

Python装饰器是一种重要的Python语言特性，它可以在不改变源代码的情况下，增加或者修改函数的行为。本文将介绍Python装饰器的使用方法和原理。

装饰器的基本概念

装饰器本质上是一个Python函数或类，它可以修改其他函数或类的行为。在Python中，函数可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值返回。

装饰器的使用方法

装饰器的使用方法十分简单，只需要在原函数的定义前面加上@装饰器函数名即可。例如：

@log
def hello():
    print("Hello, world!")

上述代码中，@log是一个装饰器函数，它被应用到hello函数上，相当于执行了以下代码：

hello = log(hello)

装饰器的实现原理

装饰器的实现原理基于Python的闭包和函数式编程特性。装饰器函数在定义时可以接受一个函数作为其唯一参数，返回一个新的函数对象，该新函数对象会替代原始函数对象。在新函数对象中，调用了原始函数，并在调用前后执行自己的逻辑实现装饰器的功能。

常见的装饰器

Python中有很多常见的装饰器，比如：

• @property：将类中的方法包装成属性访问。
• @classmethod：将类中的方法包装成类方法。
• @staticmethod：将类中的方法包装成静态方法。
• @functools.lru_cache：添加函数缓存功能。

注意事项

在使用装饰器的过程中，需要注意以下几点：

• 装饰器的名称最好与其功能相关。
• 在装饰器中不要修改被装饰的函数的属性，比如__name__等。
• 由于装饰器会修改函数的属性，所以建议使用functools模块的functools.wraps函数来保留原函数的元信息，比如__name__、__doc__等。

这是Python装饰器学习的基础知识。学好装饰器，可以让你的代码更加简洁、优雅。

五、Python迭代器和生成器学习

1.迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完毕。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

• iter(object) 返回一个可迭代对象。
• next(iterator[, default]) 返回可迭代对象的下一个元素，如果已经没有则抛出StopIteration异常。

下面是一个简单的例子，展示了如何通过迭代器访问列表中的元素：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = iter(my_list)

print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))

输出结果：

1
2
3
4
5

2.生成器

生成器是一种使用普通函数语法定义的迭代器。生成器使用yield关键字返回值，而不是return关键字。普通函数返回值之后整个函数就结束了，但生成器返回值之后可以再次恢复执行状态，直到再次遇到yield关键字。

生成器有两种创建方式：

1. 通过普通函数定义，使用 yield 关键字。
2. 使用生成器表达式定义。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用生成器：

def my_generator():
    n = 1
    print("This is the first yield")
    yield n

    n += 1
    print("This is the second yield")
    yield n

    n += 1
    print("This is the third yield")
    yield n


gen = my_generator()

print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

输出结果：

This is the first yield
1
This is the second yield
2
This is the third yield
3

生成器表达式使用类似于列表推导式的语法，在方括号 [] 中使用一个表达式来定义生成器，而不是使用圆括号定义列表：

gen = (x ** 2 for x in range(5))

print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

输出结果：

0
1
4
9
16

六、函数式编程

Python还支持函数式编程，其中函数是可以作为参数传递给其他函数、可以被其他函数返回的对象。

例如，下面是一个fibonacci函数的实现：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

上述函数通过递归实现了斐波那契数列。在Python中，函数也可以作为参数传递：

def apply_fn(f, x):
    return f(x)

apply_fn(fibonacci, 10)

上述代码将fibonacci函数作为参数f传递，实际上将调用 fibonacci(10) 并返回其结果。

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