Python高级编程与实践：Python高级编程技巧与应用-优快云博客

Python进阶编程：从基础到高级

学习目标

本课程旨在帮助学员巩固Python基础，同时掌握更高级的编程技巧和概念，如装饰器、生成器和上下文管理器。通过本课程的学习，学员将能够编写更高效、更简洁的Python代码，为解决复杂问题打下坚实的基础。

学习内容

1 Python进阶编程

1.1 装饰器

装饰器是Python中一个非常强大的工具，它允许在不修改原函数代码的情况下，增加函数的功能。装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数或方法在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数/方法。

1.1.1 装饰器的基本概念

装饰器的基本形式如下：

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()

在这个例子中，my_decorator 是一个装饰器，它接受一个函数 func 作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。当使用 @my_decorator 装饰 say_hello 函数时，实际上是在调用 my_decorator(say_hello)，并将返回的 wrapper 函数赋值给 say_hello。因此，当调用 say_hello() 时，实际上是调用了 wrapper()，从而实现了在 say_hello 函数调用前后添加额外功能的效果。

1.1.2 带参数的装饰器

有时候，可能需要装饰器本身也能接受参数。这可以通过在装饰器外部再包裹一层函数来实现：

def repeat(num_times):
    def decorator_repeat(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num_times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator_repeat

@repeat(3)
def greet(name):
    print(f"Hello {name}")


greet("Alice")

在这个例子中，repeat 是一个接受参数 num_times 的函数，它返回一个装饰器 decorator_repeat。decorator_repeat 接受一个函数 func 作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数在调用 func 之前，会先执行 num_times 次循环，从而实现了函数的重复调用。

1.2 生成器

生成器是Python中用于创建迭代器的简单而强大的工具。与列表不同，生成器不会一次性生成所有元素，而是在每次迭代时生成下一个元素。这使得生成器非常适合处理大量数据或无限序列，因为它们不会占用大量内存。

1.2.1 生成器的基本概念

生成器可以通过生成器函数或生成器表达式来创建。生成器函数与普通函数类似，但使用 yield 关键字代替 return。当生成器函数被调用时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。只有当这个生成器对象被迭代时，生成器函数才会开始执行，直到遇到 yield 语句，然后暂停并返回一个值。当生成器对象再次被迭代时，生成器函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 语句。

def count_up_to(n):
    count = 1
    while count <= n:
        yield count
        count += 1

for number in count_up_to(5):
    print(number)

在这个例子中，count_up_to 是一个生成器函数，它生成从1到 n 的所有整数。当使用 for 循环迭代 count_up_to(5) 时，生成器函数会在每次迭代时生成下一个整数，直到生成5为止。

1.2.2 生成器表达式

生成器表达式与列表推导式类似，但使用圆括号 () 而不是方括号 []。生成器表达式不会立即生成所有元素，而是在每次迭代时生成下一个元素。

squares = (x**2 for x in range(10))
for square in squares:
print(square)
在这个例子中，squares 是一个生成器表达式，它生成0到9的每个整数的平方。当使用 for 循环迭代 squares 时，生成器表达式会在每次迭代时生成下一个平方数。

1.3 上下文管理器

上下文管理器是一种用于管理资源（如文件、网络连接等）的工具，它确保资源在使用完毕后能够被正确地释放。上下文管理器通常与 with 语句一起使用，可以自动处理资源的获取和释放，从而避免资源泄露。

1.3.1 上下文管理器的基本概念

上下文管理器可以通过实现 enter 和 exit 方法的类来创建。enter 方法在进入 with 语句块时被调用，exit 方法在离开 with 语句块时被调用。

!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/456924de2efb11f0a5cdfa163edcddae/example.txt

class ManagedFile:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, 'r')
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if self.file:
            self.file.close()

with ManagedFile('./example.txt') as file:
    content = file.read()
    print(content)

在这个例子中，ManagedFile 是一个上下文管理器类，它管理文件的打开和关闭。当使用 with 语句打开文件时，enter 方法会被调用，返回一个文件对象。当离开 with 语句块时，exit 方法会被调用，确保文件被正确关闭。

1.3.2 使用 contextlib 模块

Python 的 contextlib 模块提供了一些方便的工具，可以简化上下文管理器的创建。例如，contextmanager 装饰器可以将一个生成器函数转换为上下文管理器。

class ManagedFile:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, 'r')
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if self.file:
            self.file.close()

with ManagedFile('./example.txt') as file:
    content = file.read()
    print(content)