weixin_44872675的博客

通俗比喻基础语法就像“锤子”，能敲钉子；高级特性就像“瑞士军刀”，能应对复杂场景（如自动化框架、高并发测试）。面试官考察点：能否用Python构建高效、可维护的测试工具和框架。面试题：如何确保数据库连接自动关闭？代码print("连接数据库")print("关闭数据库")print("执行查询")db.query() # 输出: 连接 + 查询 + 关闭通俗讲解with是“自动开关”：进入时打开，离开时关闭。测试场景：管理文件、数据库连接，避免资源泄漏。

在自动化测试和测试开发领域，多线程已成为提升测试效率、模拟真实用户环境、支持高并发场景的利器。批量接口测试慢如蜗牛：单线程执行100个接口请求，可能耗时数分钟；而多线程可在几秒内完成。压测用例无法真实还原生产负载：真实场景中用户是并发访问的，单线程脚本无法模拟高并发压力。数据采集任务效率极低：爬虫或日志采集时，单线程受限于网络IO，多线程可大幅提升吞吐量。多线程编程，能让你的测试脚本插上“并发”的翅膀。本文将系统梳理多线程基础，并通过实际代码案例，带你从零起步，逐步掌握多线程在测试开发中的核心技能。

在程序运行过程中，当出现错误时，Python会抛出一个异常。异常是一种信号，表示程序遇到了问题，可能是由于无效的操作、错误的输入、资源不可用等原因。你还可以创建自己的异常类，继承自Exception类。passtry:raiseMyCustomError("这是一个自定义错误！")print(e)#输出:这是一个自定义错误！在这个例子中，我们定义了一个自定义异常，并在try块中使用raise抛出该异常。

数据序列化和反序列化是将数据结构转换为可存储或传输格式的过程，以及将这种格式转换回原始数据结构的过程。在Python中，常用的序列化格式包括JSON和Pickle。下面详细介绍这两种方法。

lambda函数提供了一种简洁的方式来定义小型匿名函数，尤其在数据处理和高阶函数中非常有用。然而，由于其局限性（只能包含单个表达式），对于复杂的逻辑，仍然建议使用常规的def函数来保持代码的可读性和可维护性。

Socket编程是网络编程的基础，允许程序通过网络进行通信。以下是一个简单的PythonSocket编程示例，展示了一个基本的服务器和客户端的实现，并添加了详细的注解。

Python的并发编程为处理多任务提供了灵活的方法。根据具体任务的性质选择合适的并发模型，可以显著提高程序的性能和响应能力。

选择迭代器:当数据结构复杂，或需要多次遍历时。选择生成器:当处理大数据集或需要按需生成数据时。希望这些信息能帮助你更好地理解Python的迭代器和生成器，以及在实际项目中的使用场景！

装饰器在 Python 中是一个非常强大的工具，能够帮助我们在不修改原函数的情况下，添加额外的功能。通过以上示例，可以看出装饰器在实际开发中的多种应用场景，从日志记录、性能监控到权限验证和输入验证等，均能有效提高代码的可读性和可维护性。

你也可以自定义上下文管理器来管理锁的获取和释放。self.lock.acquire() # 获取锁self.lock.release() # 释放锁# 创建共享变量with ThreadLock(): # 使用自定义上下文管理器。

上下文管理器是一种对象，它定义了进入和退出某个上下文的行为。通过使用with语句，可以在代码块开始时自动处理资源的获取，在代码块结束时自动处理资源的释放。你可以通过实现__enter__和__exit__方法来自定义上下文管理器。这两个方法分别在进入和退出上下文时被调用。上下文管理器: 是 Python 中用于管理资源的工具，确保资源在使用后能够正确释放。使用with语句: 可以简化代码并减少资源泄漏的风险。自定义上下文管理器: 通过实现__enter__和__exit__

print("执行前的操作") # 装饰器添加的功能func() # 调用原函数print("执行后的操作") # 装饰器添加的功能装饰器就是一个包装函数，它在原函数的外部，允许在不修改原函数的情况下增加额外的功能。使用@decorator语法可以方便地应用装饰器。装饰器的核心原理是函数作为参数和返回函数的机制。通过这种方式，装饰器不仅能让你的代码更具可读性，还能使其更加灵活和可复用。

装饰器是 Python 中一种强大的功能，可以在不修改原函数的情况下扩展其功能。可以使用@decorator语法方便地应用装饰器。装饰器可以接收参数，灵活地控制装饰行为。使用可以保留被装饰函数的元数据。通过合理使用装饰器，您可以编写出更简洁、可重用和可维护的代码。

Python的高级用法系列文章概述