merlon学习笔记

本文介绍了如何使用 Python 装饰器为类方法添加异常处理功能。通过实现一个装饰器，我们可以为指定的类方法捕获和处理异常，避免在每个方法中重复编写错误处理代码。本文展示了如何创建一个装饰器，使得在调用特定方法时，如果发生异常，可以选择打印堆栈信息并返回 `None`，或重新抛出异常。通过这种方式，我们可以使代码更加简洁、可维护，同时提升错误处理的统一性。

在 Python 的异步编程中，`asyncio` 提供多种同步原语，用于协程之间的协调与资源共享。本文聚焦于四种核心工具：`Lock` 用于互斥访问共享资源，`Event` 实现任务间的信号传递，`Condition` 协调任务在特定条件下运行，而 `Semaphore` 限制并发任务的数量。这些工具能帮助开发者高效解决竞争条件、优化任务调度，为异步应用提供强大的控制能力。

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在编程中，闭包是指一个包含有函数和它在定义时的环境引用的对象。简而言之，闭包允许函数访问其创建时所在的词法作用域，即使在函数在其他地方被调用时仍然有效。这种机制使得函数成为了更为灵活和强大的工具。闭包是由函数和与其相关联的引用环境组成的实体。在Python中，当一个函数在另一个函数内部被定义时，就创建了一个闭包。# 内部函数，构成闭包# 创建闭包# 使用闭包print(result) # 输出 15在这个例子中，是闭包，它可以访问外部函数的变量x。

在编程中，闭包是指一个函数（称为内部函数）和与其相关的引用环境（通常是包含该函数的外部函数）组合而成的实体。内部函数可以访问其外部函数的变量，即使在外部函数已经执行完毕的情况下，这种访问仍然有效。让我们通过一个简单的示例来理解闭包。

Python 天然支持多态，但使用 dispatch 可以让你的代码更加容易阅读。

在 Python 中，is和==是两种不同的比较操作符，用于比较对象之间的关系。

在 Python 中，线程锁（Thread Lock）是一种重要的同步机制，用于在多线程环境中保护共享资源，避免出现竞争条件（Race Condition）。除了常见的互斥锁、读写锁、信号量和事件外，还有一种重要的线程锁类型，即条件锁（Condition Lock）和重入锁（Reentrant Lock）。本文将介绍常用的线程锁类型，包括互斥锁、读写锁、信号量、事件、条件锁和重入锁，并探讨它们在不同情况下的应用场景。

多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。在cpython中，截止到3.12为止依然存在全局解释器锁（GIL）,不能发挥多核的优势，因此python多线程更适合IO密集型任务并发提高效率，CPU密集型任务推荐使用多进程并行解决。

哈希函数是一种将输入数据转换为固定长度散列值的算法。这个散列值通常是唯一的，即便是对输入数据进行微小的改动，散列值也会发生明显变化。哈希函数主要用于以下两个方面：数据完整性验证通过比较原始数据的哈希值和接收方计算得到的哈希值，可以验证数据在传输过程中是否发生了篡改。密码学应用哈希函数在密码学中广泛用于存储用户密码，生成数字签名等。

通过本教程，我们学到了如何使用Python的zipfile库进行压缩文件的解压缩。这个库提供了丰富的功能，使得文件的压缩和解压缩过程变得非常简便。希望这个教程能够帮助你更好地理解和应用zipfile库。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论中分享。祝你在Python的世界里编程愉快！