Python 必须了解的5种高级特征-猿码集

1. Python 生成器（Generator）

Python 生成器是 Python 编程语言的一个重要特征，也是 Python 中最吸引人的特征之一。它允许我们在不使用额外内存的情况下，按需逐渐生成值。Python 的生成器不仅可以使我们的代码更简洁，更易于维护，还可以有效地处理大量数据。

Python中的生成器是可迭代的，每次可以生成分配到内存中的值。这使得支持Python的API（包括自己写的和已有的）可以进行更为高效的迭代遍历。

1.1 Python 生成器的使用

Python 生成器非常容易使用。在 Python 中定义生成器时，我们使用关键字 yield 来逐个生成数据。

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
for value in my_generator():
    print(value)

代码解析：首先定义一个 generator 函数，简单地使用 yield 逐个返回值，当函数执行结束时，抛出 StopIteration 异常。此处第一次调用时，代码并未执行函数，仅仅返回了一个生成器对象。这是Python特有的操作，在调用时触发函数执行，直到遇到下一个 yield 。最后，当整个程序运行结束后，程序自动抛出 StopIteration 异常，并将执行权交还给调用方。

1.2 Python 生成器优化方法

避免列表字面量。

尽可能使用 yield from。它可以让您更清晰地编写生成器。

使用 map 和 filter 而不是列表。

使用 collections.namedtuple 来更好地表示记录。

不要过于关注性能。好的代码更容易理解和维护。

2. Python 上下文管理器（Context Manager）

Python 的上下文管理器是一种处理资源的方法，它可以在资源使用结束后自动释放资源。Python 上下文管理器通常与 with 语句相关联，提供了安全、简单和易于使用的一致接口。

例如，使用 with 语句在打开和关闭文件时，会自动处理文件的打开和关闭，确保在程序意外终止时也可以正常关闭这些文件，而无需单独处理这些资源。

2.1 Python 上下文管理器的使用

使用 Python 上下文管理器非常简单。可以使用类或带有 __enter__ 和 __exit__ 方法的函数定义一个上下文管理器。

class MyContextManager:
    def __enter__(self):
        print("在 with 块中调用之前执行。")
        return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print("在 with 块结束后执行。")
        if exc_type is not None:
            print(f"EXCEPTION: {exc_value}")
        return False
with MyContextManager():
    print("在with 块中执行动作。")

代码解析：首先定义了一个 MyContextManager 类，定义了 __enter__ 和 __exit__ 方法。在执行代码块之前，__enter__ 方法将返回上下文管理器本身。在完成代码块之后，__exit__ 方法将释放上下文管理器。

2.2 Python 上下文管理器优化方法

尽可能在代码中使用 with 语句。

编写安全的 __exit__ 方法。

使用 contextlib.contextmanager 轻松编写上下文管理器。

使用 threading.Lock() 来处理线程安全。

3. Python 装饰器（Decorator）

Python 装饰器可以为您的函数添加更多的特性。它们是元函数，可以在代码中动态地修改函数的行为。Python 装饰器非常具有可读性，简洁、优美的代码是 Python 的哲学。

3.1 Python 装饰器的使用

Python 装饰器定义很简单，它只是一个函数，将其他函数作为参数，并返回修改后的函数。

def my_decorator(func):
    def decorated():
        print("添加一些额外的代码...")
        func()
        print("函数执行结束")
    return decorated
@my_decorator
def my_function():
    print("我是原始函数。")
my_function()

代码解析：定义一个 my_decorator 装饰器函数，包含 decorated 函数，其中添加了额外的功能，并调用原有函数。使用 @my_decorator 装饰后，调用 my_function 时，函数内的内容在 decorated 函数中被处理，然后返回新的 decorated 函数。

3.2 Python 装饰器优化方法

使用 functools.wraps 保留原始函数的元数据。

使您的代码保持优雅和整洁，使其具有可读性。

使用类属性作为存储。

使用可变参数。

4. Python 中的多进程（multiprocessing）

Python 中的多进程库 multiprocessing 允许用户轻松地并行执行多个进程，使得在多处理器的系统上同时处理多个进程成为可能。使用 multiprocessing 库，可以将一些计算分布到几个进程中，从而大幅度提高代码的执行速度。

4.1 Python 中的多进程的使用

使用 Python 中的多进程非常简单。为了创建一个新的进程，我们需要创建一个 Process 对象并使用其 start() 方法启动它。

from multiprocessing import Process
def my_function():
    print("这是一个新的进程")
if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=my_function)
    p.start()
    p.join()

代码解析：使用 multiprocessing 库导入 Process 类并定义 my_function() 函数。在 main 函数中，使用 Process 对象创建一个新的进程，并在其中运行 my_function 函数。最后使用 join() 方法，等待子进程结束。

4.2 Python 中的多进程优化方法

合理使用 Pool 对象。

向 Pool 对象提交进程时使用 map() 函数。

使用 Shared Memory 和 Managers 处理操作系统资源。

考虑引入 asyncio 库来减少进程数（Python 3.4+）。

5. Python 中的多重继承（Multiple Inheritance）

Python 中的多重继承是一种很有用的编程模式。它使得一个类可以同时具有多个超类的行为类型和属性。这种技术允许我们创建更加灵活和模块化的代码。

5.1 Python 中的多重继承的使用

多重继承的使用在 Python 中非常简单。只需要在类定义中继承多个父类：

class ClassA:
    pass
class ClassB:
    pass
class ClassC(ClassA, ClassB):
    pass

代码解析：定义了三个类，其中 ClassC 继承自 ClassA 和 ClassB 类。这样，ClassC 会具有 ClassA 和 ClassB 两个类的属性和方法。

5.2 Python 中的多重继承优化方法

维护超类中的参数传递关系。

明确指定继承顺序。

避免菱形问题。

使用 super() 调用下一级方法。

总结

Python 是一种非常灵活而强大的编程语言，具有众多特征和功能。在这篇文章中，我们介绍了五个 Python 高级特征——生成器、上下文管理器、装饰器、多进程和多重继承。对于那些从事 Python 编程的人来说，了解这些特征将有助于开发更高效、优美、可读性极高的代码。

Python 必须了解的5种高级特征