Python-Python高阶技巧:闭包、装饰器、设计模式、多线程、网络编程、正则表达式、递归

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文章目录

  • 版本说明
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  • Python高阶技巧
    • 闭包
      • 简单闭包
      • 修改外部函数变量的值
      • 实现以下atm取钱的闭包实现了
      • 闭包注意事项
    • 装饰器
      • 装饰器的一般写法(闭包写法)
      • 装饰器的语法糖写法
    • 设计模式
      • 单例模式
        • 单例的实现模式
      • 工厂模式
    • 多线程
      • 进程、线程和并行执行
        • 进程、线程
        • 并行执行
      • 多线程编程
        • threading模块
      • 多线程练习案例
    • 网络编程
      • 服务端开发
        • Socket
        • 客户端和服务端
        • Socket服务端编程
        • 实现服务端并结合客户端进行测试
      • 客户端开发
        • Socket客户端编程
        • 服务端客户端相互通讯
    • 正则表达式
      • 基础匹配
        • 正则的三个基础方法
      • 元字符匹配
        • 单字符匹配
        • 数量匹配
        • 边界匹配
        • 分组匹配
    • 递归
      • 递归找文件

Python高阶技巧

闭包

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通过全局变量account_amount来记录余额

尽管功能实现是ok的,但是仍有问题:

  • 代码在命名空间上(变量定义)不够干净、整洁
  • 全局变量有被修改的风险

如何解决?

  • 将变量定义在函数内部是行不通的
  • 我们需要使用闭包

在函数嵌套的前提下,内部函数使用了外部函数的变量,并且外部函数返回了内部函数,我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包

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简单闭包

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修改外部函数变量的值

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实现以下atm取钱的闭包实现了

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闭包注意事项

优点,使用闭包可以让我们得到:

无需定义全局变量即可实现通过函数,持续的访问、修改某个值

•闭包使用的变量的所用于在函数内,难以被错误的调用修改

缺点:

•由于内部函数持续引用外部函数的值,所以会导致这一部分内存空间不被释放,一直占用内存

示例代码:

def account_create(initial_amount=0):
    def atm(num, deposit=True):
        nonlocal initial_amount
        if deposit:
            initial_amount += num
            print(f"存款:+{num}, 账户余额:{initial_amount}")
        else:
            initial_amount -= num
            print(f"存款:-{num}, 账户余额:{initial_amount}")

    return atm

atm = account_create()
atm(300)
atm(200)
atm(100, False)

装饰器

装饰器其实也是一种闭包, 其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下,为目标函数增加新功能

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希望给sleep函数,增加一个功能:

•在调用sleep前输出:我要睡觉了

•在调用sleep后输出:我起床了

装饰器的一般写法(闭包写法)

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装饰器的语法糖写法

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示例代码:

def outer(func):
    def inner():
        print("我要睡觉了")
        func()
        print("我起床了")
    return inner

@outer
def sleep():
    import random
    import time
    print("睡眠中……")
    time.sleep(random.randint(1, 5))

sleep()

设计模式

设计模式是一种编程套路,可以极大的方便程序的开发。

最常见、最经典的设计模式,就是我们所学习的面向对象了。

除了面向对象外,在编程中也有很多既定的套路可以方便开发,我们称之为设计模式:

  • 单例、工厂模式
  • 建造者、责任链、状态、备忘录、解释器、访问者、观察者、中介、模板、代理模式
  • 等等模式

单例模式

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创建类的实例后,就可以得到一个完整的、独立的类对象。

通过print语句可以看出,它们的内存地址是不相同的,即t1和t2是完全独立的两个对象。

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某些场景下, 我们需要一个类无论获取多少次类对象,都仅仅提供一个具体的实例

用以节省创建类对象的开销和内存开销,比如某些工具类,仅需要1个实例,即可在各处使用

这就是单例模式所要实现的效果。

单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。

在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场。

  • 定义: 保证一个类只有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
  • 适用场景:当一个类只能有一个实例,而客户可以从一个众所周知的访问点访问它时。
单例的实现模式

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工厂模式

当需要大量创建一个类的实例的时候, 可以使用工厂模式。

即,从原生的使用类的构造去创建对象的形式迁移到,基于工厂提供的方法去创建对象的形式。

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  • 使用工厂类的get_person()方法去创建具体的类对象

优点:

  • 大批量创建对象的时候有统一的入口,易于代码维护
  • 当发生修改,仅修改工厂类的创建方法即可
  • 符合现实世界的模式,即由工厂来制作产品(对象)

示例代码:

class Person:
    pass

class Worker(Person):
    pass

class Student(Person):
    pass

class Teacher(Person):
    pass

class PersonFactory:
    def get_person(self, p_type):
        if p_type == 'w':
            return Worker()
        elif p_type == 's':
            return Student()
        else:
            return Teacher()

pf = PersonFactory()
worker = pf.get_person('w')
stu = pf.get_person('s')
teacher = pf.get_person('t')

多线程

进程、线程和并行执行

进程、线程

现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统。

进程: 就是一个程序,运行在系统之上,那么便称之这个程序为一个运行进程,并分配进程ID方便系统管理。

线程:线程是归属于进程的,一个进程可以开启多个线程,执行不同的工作,是进程的实际工作最小单位。

进程就好比一家公司,是操作系统对程序进行运行管理的单位

线程就好比公司的员工,进程可以有多个线程(员工),是进程实际的工作者

操作系统中可以运行多个进程,即多任务运行

一个进程内可以运行多个线程,即多线程运行

注意点:

进程之间是内存隔离的, 即不同的进程拥有各自的内存空间。 这就类似于不同的公司拥有不同的办公场所。

线程之间是内存共享的,线程是属于进程的,一个进程内的多个线程之间是共享这个进程所拥有的内存空间的。

这就好比,公司员工之间是共享公司的办公场所。

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并行执行

并行执行的意思指的是同一时间做不同的工作

进程之间就是并行执行的,操作系统可以同时运行好多程序,这些程序都是在并行执行。

除了进程外,线程其实也是可以并行执行的。

也就是比如一个Python程序,其实是完全可以做到:

  • 一个线程在输出:你好
  • 一个线程在输出:Hello

像这样一个程序在同一时间做两件乃至多件不同的事情, 我们就称之为:多线程并行执行

多线程编程

threading模块

绝大多数编程语言,都允许多线程编程,Pyhton也不例外。

Python的多线程可以通过threading模块来实现。

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多线程练习案例

import time
import threading

def sing(msg):
    while True:
        print(msg)
        time.sleep(1)

def dance(msg):
    while True:
        print(msg)
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    #创建一个唱歌的线程
    sing_thread = threading.Thread(target=sing, args=("我要唱歌!",))
    #创建一个跳舞的线程
    dance_thread = threading.Thread(target=dance, kwargs={"msg": "我在跳舞!"})

#使线程开始工作
sing_thread.start()
dance_thread.start()

网络编程

服务端开发

Socket

socket (简称 套接字) 是进程之间通信一个工具,好比现实生活中的插座,所有的家用电器要想工作都是基于插座进行,进程之间想要进行网络通信需要socket。

Socket负责进程之间的网络数据传输,好比数据的搬运工。

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客户端和服务端

2个进程之间通过Socket进行相互通讯,就必须有服务端和客户端

Socket服务端:等待其它进程的连接、可接受发来的消息、可以回复消息

Socket客户端:主动连接服务端、可以发送消息、可以接收回复

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Socket服务端编程

主要分为如下几个步骤:

  1. 创建socket对象

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  1. 绑定socket_server到指定IP和地址

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  1. 服务端开始监听端口

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  1. 接收客户端连接,获得连接对象

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  1. 客户端连接后,通过recv方法,接收客户端发送的消息

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  1. 通过conn(客户端当次连接对象),调用send方法可以回复消息

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  1. conn(客户端当次连接对象)和socket_server对象调用close方法,关闭连接
实现服务端并结合客户端进行测试

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下载网络调试助手作为客户端

https://github.com/nicedayzhu/netAssist/releases

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示例代码:

#演示Socket服务端开发

import socket
#创造Socket对象
socket_server = socket.socket()
#修改ip地址和端口
socket_server.bind(("localhost", 8888))
#监听端口
socket_server.listen(1)
#listen 方法内接受一个整数传参数, 表示接受的链接数量
#等待客户端链接
#result: tuple = socket_server.accept()
#conn = result[0]    客户端和服务端的链接对象
#address = result[1]  客户端的地址信息
conn, address = socket_server.accept()
#accept方法返回的是二元元组(链接对象,客户端地址信息)
#可以通过 变量1, 变量2 = socket_server.accept()的形式,直接接受二元元组内的两个元素
#accept()方法,是阻塞的方法,等待客户端的链接,如果没有链接,就卡在这一行不再向下执行

print(f"我接收到了客户端的链接,客户端的信息是:{address}")

while True:
    #接受客户端的信息,要使用客户端和服务端的本次链接对象,而非socket_server对象
    data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")
    #recv接受的参数是缓冲区大小,一般1024即可
    #recv方法的返回值是一个字节数组也就是bytes对象,不是字符串,可通过decade方法通过UTF-8编码,将字节数组转换为字符串对象
    print(f"客户端发来的信息是:{data}")
    #发送回复消息
    msg = input("请输入你要和客户端回复的消息:")
    if msg == 'exit':
        break
    conn.send(msg.encode("UTF-8"))

#关闭链接
conn.close()
socket_server.close()

客户端开发

Socket客户端编程

主要分为如下几个步骤:

  1. 创建socket对象

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  1. 连接到服务端

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  1. 发送消息

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  1. 接收返回消息

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  1. 关闭链接

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服务端客户端相互通讯

结合上一节学习的服务端代码,以及当前学习的客户端代码。

两者均运行起来,进行相互通讯。

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正则表达式

基础匹配

正则表达式,又称规则表达式(Regular Expression),是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串,常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

简单来说,正则表达式就是使用:字符串定义规则,并通过规则去验证字符串是否匹配。

比如,验证一个字符串是否是符合条件的电子邮箱地址,只需要配置好正则规则,即可匹配任意邮箱。

比如通过正则规则: (1+(.[\w-]+)*@[\w-]+(.[\w-]+)+$) 即可匹配一个字符串是否是标准邮箱格式

但如果不使用正则,使用if else来对字符串做判断就非常困难了。

正则的三个基础方法

Python正则表达式,使用re模块,并基于re模块中三个基础方法来做正则匹配。

分别是:match、search、findall 三个基础方法

  • re.match(匹配规则, 被匹配字符串)

从被匹配字符串开头进行匹配, 匹配成功返回匹配对象(包含匹配的信息),匹配不成功返回空。

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  • search(匹配规则, 被匹配字符串)

搜索整个字符串,找出匹配的。从前向后,找到第一个后,就停止,不会继续向后

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整个字符串都找不到,返回None

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  • findall(匹配规则, 被匹配字符串)

匹配整个字符串,找出全部匹配项

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找不到返回空list: []

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  1. re模块的三个主要方法
  • re.match,从头开始匹配,匹配第一个命中项
  • re.search,全局匹配,匹配第一个命中项
  • re.findall,全局匹配,匹配全部命中项

元字符匹配

在刚刚我们只是进行了基础的字符串匹配,正则最强大的功能在于元字符匹配规则。

单字符匹配

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示例:

字符串 s = “itheima1 @@python2 !!666 ##itcast3”

  • 找出全部数字:
re.findall(r‘\d’, s)

字符串的r标记,表示当前字符串是原始字符串,即内部的转义字符无效而是普通字符

  • 找出特殊字符:
re.findall(r‘\W’, s)
  • 找出全部英文字母:
re.findall(r’[a-zA-Z]’, s)

[]内可以写:[a-zA-Z0-9] 这三种范围组合或指定单个字符如[aceDFG135]

数量匹配

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边界匹配

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分组匹配

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递归

递归在编程中是一种非常重要的算法

递归: 即方法(函数)自己调用自己的一种特殊编程写法

如:

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函数调用自己,即称之为递归调用。

递归找文件

最典型的递归场景为找出一个文件夹中全部的文件。

如图,在D:/test 文件夹内,有如下嵌套结构和所属的文件, 可以通过递归编程的形式完成

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Python-Python高阶技巧:闭包、装饰器、设计模式、多线程、网络编程、正则表达式、递归_第36张图片3. os模块的3个方法

  • os.listdir,列出指定目录下的内容
  • os.path.isdir,判断给定路径是否是文件夹,是返回True,否返回False

  1. \w- ↩︎

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