Python高级开发全部课程

Python高级开发全部课程是一门旨在帮助程序开发者提升他们的编程技能和理解的课程。通过学习该课程，学员将能够深入了解Python语言的高级特性和各种开发技巧，进一步提升他们在编程领域的能力。

一、Python装饰器的用法

1、装饰器作为Python的一大特色，使用装饰器可以方便地扩展现有的函数功能，而不需要修改函数的源码。一个经典的例子是使用装饰器来实现函数的日志记录功能：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Calling function:", func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log
def add(a, b):
    return a + b

result = add(1, 2)
print("Result:", result)

以上代码使用了Python内建的functools模块中的wraps装饰器函数，用于将装饰器修饰的函数的元信息重新赋值给包裹函数，这样可以保留原始函数的名称、文档字符串等属性。

2、除了函数的装饰器，Python还支持类和方法的装饰器。例如，我们可以使用装饰器来实现类方法的缓存功能：

class Cache:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __get__(self, instance, owner):
        return functools.partial(self.__call__, instance)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        key = (args, tuple(sorted(kwargs.items())))
        if key not in self.cache:
            self.cache[key] = self.func(*args, **kwargs)
        return self.cache[key]

class MyClass:
    @Cache
    def expensive_calculation(self, x, y):
        # Perform expensive calculation here
        return result

obj = MyClass()
result1 = obj.expensive_calculation(1, 2)
result2 = obj.expensive_calculation(1, 2)

以上代码使用了类装饰器来实现对expensive_calculation方法的缓存功能。在第一次调用方法时，在cache字典中保存计算结果，并且在后续的调用中直接返回缓存的结果。

二、Python上下文管理器的应用

1、上下文管理器是Python中用来管理资源的重要机制。使用上下文管理器能够确保在使用资源后，及时地释放资源，避免资源泄漏和错误。

class MyFile:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
    
    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, 'r')
        return self.file
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.file.close()

with MyFile('myfile.txt') as f:
    contents = f.read()

print(contents)

以上代码定义了一个自定义的文件上下文管理器类MyFile，通过实现__enter__和__exit__方法，将文件的打开和关闭操作封装在上下文管理器中。在使用with语句打开文件时，文件会在离开with代码块时自动关闭。

2、Python标准库中也提供了一些内建的上下文管理器，例如使用open函数打开文件时，上下文管理器会自动处理文件的打开和关闭：

with open('myfile.txt', 'r') as f:
    contents = f.read()

print(contents)

以上代码使用了open函数返回的文件上下文管理器，实现了相同的文件读取功能，并且文件会在离开with代码块时自动关闭。

三、Python并发编程的技巧

1、Python提供了多种方式实现并发编程，包括多线程、多进程和协程。

2、使用多线程可以在同一时间并行执行多个任务，提高程序的效率。以下是一个使用threading模块创建多线程的示例：

import threading

def worker():
    print("Worker thread executing")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
t.join()
print("Main thread executing")

以上代码使用threading模块创建一个新的线程，target参数指定线程要执行的函数，然后调用start方法启动线程，join方法等待线程执行完毕。

3、Python还支持使用多进程进行并发编程。以下是一个使用multiprocessing模块创建多进程的示例：

import multiprocessing

def worker():
    print("Worker process executing")

p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()
p.join()
print("Main process executing")

以上代码使用multiprocessing模块创建一个新的进程，target参数指定进程要执行的函数，然后调用start方法启动进程，join方法等待进程执行完毕。

4、协程是一种轻量级的并发编程方式，可以让程序在不同的任务之间切换，提高程序的执行效率。以下是一个使用asyncio模块创建协程的示例：

import asyncio

async def worker():
    print("Worker coroutine executing")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Worker coroutine done")

async def main():
    print("Main coroutine executing")
    await worker()
    print("Main coroutine done")

asyncio.run(main())

以上代码使用asyncio模块创建了两个协程函数，然后通过调用asyncio.run函数来执行主协程。