Python 高级编程：深入探索高级代码实践

在 Python 编程的世界中，掌握高级概念和技术是提升编程能力的关键。本文将带领您深入探索 Python 的高级特性，通过实际的代码示例展示其强大之处。

1.装饰器（Decorators）装饰器是 Python 中非常强大的特性，它可以在不修改函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能。以下是一个简单的装饰器示例，用于计算函数的执行时间：

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import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper

@timeit
def my_function():
    # 这里是函数的具体实现
    time.sleep(2)
    print("Function completed.")

2.生成器（Generators）生成器是一种特殊的迭代器，可以在需要的时候生成值，而不是一次性生成所有值。这对于处理大型数据集或无限序列非常有用。以下是一个生成斐波那契数列的生成器示例：

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def fibonacci_generator():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a   b

fib_gen = fibonacci_generator()
for _ in range(10):
    print(next(fib_gen))

上下文管理器（Context Managers）

上下文管理器用于管理资源的获取和释放，确保在代码块执行完毕后正确地释放资源。Python 中的 with 语句就是用于使用上下文管理器的。以下是一个使用上下文管理器来管理文件操作的示例：

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class FileHandler:
    def __init__(self, filename, mode):
        self.filename = filename
        self.mode = mode

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, self.mode)
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.file.close()

with FileHandler('example.txt', 'w') as file:
    file.write("Hello, World!")

并发与并行（Concurrency and Parallelism）

在现代编程中，处理并发和并行任务是非常重要的。Python 提供了多种方式来实现并发和并行，如多线程、多进程和异步编程。以下是一个使用多线程来同时执行多个任务的示例：

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import threading
import time

def task(name):
    print(f"Starting task {name}")
    time.sleep(2)
    print(f"Task {name} completed")

threads = []
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=task, args=(f"Task {i}",))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

部分代码转自https://www.wodianping.com/app/2024-10/37517.html

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