Python 3 高级特性详解：解锁编程的深层能力

Python 以其简洁性和灵活性著称，但其真正威力隐藏在丰富的高级特性中。这些特性不仅能简化代码逻辑，还能显著提升程序的性能和可维护性。本文将深入解析 Python 3 的核心高级特性，涵盖生成器、装饰器、元类、异步编程等，并通过实际代码示例揭示其应用场景。

一、迭代器与生成器：高效处理数据流

1. 迭代器协议

• iter 和 next 方法： 自定义迭代器需实现这两个方法。

  class CountUp:
      def __init__(self, limit):
          self.limit = limit
          self.current = 0
  
      def __iter__(self):
          return self
  
      def __next__(self):
          if self.current < self.limit:
              self.current += 1
              return self.current
          else:
              raise StopIteration
  
  for num in CountUp(3):
      print(num)  # 输出 1, 2, 3
  

2. 生成器与 yield

• 惰性计算： 生成器逐个生成值，节省内存。

  def fibonacci(n):
      a, b = 0, 1
      for _ in range(n):
          yield a
          a, b = b, a + b
  
  for num in fibonacci(5):
      print(num)  # 0, 1, 1, 2, 3
  

• 生成器表达式： 类似列表推导，但返回生成器。

  squares = (x**2 for x in range(10))
  print(sum(squares))  # 285
  

二、装饰器进阶：动态扩展功能

1. 带参数的装饰器

def repeat(times):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in