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在 Python 中，生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，通过yield关键字生成值，具备惰性求值特性。这意味着生成器在每次迭代时计算下一个值，而不是一次性生成所有值。与普通列表相比，生成器更节省内存，适合处理大数据流或无限序列。yield生成器通过yield实现惰性求值，按需生成数据，节省内存。与return不同，yield会在暂停位置恢复执行。使用send()方法可与生成器进行双向通信。生成器适合处理大数据、流数据或无限序列，显著提高程序性能。

在Python中，异步编程是一种并发编程模型，可以在单线程中高效地执行多个任务，特别适用于 I/O 密集型任务，例如网络请求、文件读取和数据库操作。本文将介绍Python异步编程的核心概念、常用模块（asyncio和）、协程、任务和事件循环，并通过示例进行讲解。协程、事件循环、任务和。使用进行多线程或多进程并发编程。异步编程适合 I/O 密集型任务，如网络请求、文件读取和数据库访问。✅ 异步编程能够显著提升程序性能，但需要注意在计算密集型任务中不适合使用asyncio，而应考虑。

threading模块的使用方法线程同步与锁机制使用线程池提高并发效率自定义线程类。

Python 是一门支持多种编程范式的语言，其中面向对象编程 (OOP) 是其核心特性之一。OOP 通过“类”和“对象”来组织代码，使其更加模块化、可复用和易维护。本篇博客将详细介绍 Python 的面向对象编程，包括类的定义、继承、多态、封装等概念，并提供实战案例。面向对象编程 (OOP, Object-Oriented Programming) 是一种以“对象”为核心的编程思想。它通过封装 (Encapsulation)继承 (Inheritance)和多态 (Polymorphism)

在 Python 中，迭代器是一种可以逐个访问元素的对象，常用于遍历容器（如列表、元组、字典等）。理解迭代器有助于编写高效、内存友好的代码，特别是在处理大数据或流数据时。本文将介绍 Python 中迭代器的概念、工作原理、常用方法以及自定义迭代器的实现。在 Python 中，我们可以通过实现__iter__()和__next__()方法来自定义迭代器。# 使用自定义迭代器print(num, end=" ") # 输出：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34。

模块用于实现底层的网络编程，支持 TCP 和 UDP 协议通信。UDP 不需要建立连接，适合实时性要求高的场景，但数据不可靠。网络通信协议是计算机之间通信时遵循的规则。在网络编程中，使用多线程或多进程可以提高并发性能。Python 提供了。

在Python中，类定义了一种数据类型的属性（数据成员）和方法（函数）。可以将类比作一个模板，它描述了如何构造特定类型的对象。这包括对象应有的数据结构（例如，一个学生类可能有姓名、年龄和学号属性）以及可以应用于这些数据的操作（例如，计算学生的年龄或更改其姓名）。Student类定义了三个属性和一个方法。__init__方法是一个特殊的方法，当新的对象被创建时，它会自动调用来初始化对象。在Python中，类是通过class关键字定义的。

异常（Exception）是指程序运行过程中发生的错误，导致程序无法继续执行。IndexError当程序遇到异常时，会抛出异常对象并终止运行。通过异常处理机制，我们可以捕获异常并进行相应的处理，防止程序崩溃。✅示例：未处理异常导致程序崩溃# 除以零异常print("程序不会执行到这里")程序直接崩溃，后续代码不会执行。Python允许我们自定义异常类，继承自Exception类。

我们将创建一个用于管理学生信息的小型学生管理系统。添加学生信息查询学生信息更新学生信息删除学生信息。

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