Python 高级教程学习笔记

本文档旨在总结 Python 高级编程的常用技巧和最佳实践，适合已经掌握基本语法并希望提高自己的 Python 开发者参考。

第一章：函数式编程

在 Python 中，函数是一等对象（First-class Object）。这意味着它们可以像其他对象一样传递，存储和操作。函数式编程（Functional Programming）是一种编写可组合和易于测试代码的方法，其核心思想是将函数作为参数传递给其他函数，或者从其他函数返回一个函数。

Lambda 表达式

Lambda 表达式是一个匿名函数，它可以像普通函数一样传递和调用。使用 Lambda 表达式可以使得代码更加简洁，尤其是在处理函数式编程中的回调函数时特别有用。示例代码如下：

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# 普通函数
def add(x, y):
    return x + y

# Lambda 表达式
add_lambda = lambda x, y: x + y

print(add(2, 3))           # 输出结果为 5
print(add_lambda(2, 3))    # 输出结果为 5

函数装饰器

函数装饰器（Function Decorator）是一种增强现有函数功能的方法，它可以在不修改原函数定义的情况下，通过包装原函数来实现一些额外的操作，例如日志记录、性能分析、输入校验等。示例代码如下：

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# 装饰器函数
def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("调用函数：{}".format(func.__name__))
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

# 应用装饰器
@log_decorator
def add(x, y):
    return x + y

print(add(2, 3))    # 输出结果为 5，同时打印日志："调用函数：add"

Map 和 Filter 函数

在函数式编程中，Map 和 Filter 是两个常用的高阶函数（Higher-order Function）。Map 接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，对可迭代对象中的每一个元素应用该函数，并返回一个新的可迭代对象。Filter 接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，对可迭代对象中的每一个元素应用该函数并将返回值为 True 的元素生成一个新的可迭代对象。

示例代码如下：

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# Map 函数示例
def square(x):
    return x ** 2

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = list(map(square, nums))
print(squares)    # 输出结果为 [1, 4, 9, 16, 25]

# Filter 函数示例
def is_even(x):
    return x % 2 == 0

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
evens = list(filter(is_even, nums))
print(evens)      # 输出结果为 [2, 4]

第二章：并发编程

在 Python 中，有多种方式可以支持并发编程，例如多进程、多线程和协程等。其中，协程是一个轻量级的并发解决方案，它可以通过 yield 关键字和异步框架实现高效的并发执行。

协程基础

协程（Coroutine）是一种用户态的线程（User-level Thread），它比系统线程更轻量级、更高效。Python 中的协程可以使用生成器（Generator）和 asyncio 模块来实现。

示例代码如下：

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# 单个协程
def coroutine():
    print("Start")
    yield
    print("End")

cr = coroutine()
next(cr)    # 输出结果为 "Start"
next(cr)    # 输出结果为 "End"

# 多个协程
def coroutine1():
    while True:
        print("A")
        yield

def coroutine2():
    while True:
        print("B")
        yield

cr1 = coroutine1()
cr2 = coroutine2()
while True:
    next(cr1)
    next(cr2)

# 使用 asyncio 模块
import asyncio

async def coroutine():
    print("Start")
    await asyncio.sleep(1)
    print("End")

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine())

异步编程

异步编程（Asynchronous Programming）是一种编写高性能、高效率程序的方式，它可以在等待 I/O 操作期间继续执行其他任务。异步编程可以使用协程、回调函数和事件循环等方式实现。

示例代码如下：

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# 使用 asyncio 和 aiohttp 模块发送异步请求
import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, "https://www.baidu.com/")
        print(html)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

多进程编程

多进程编程（Multiprocessing Programming）是一种利用多个进程来完成并发任务的编程方式。Python 中的 multiprocessing 模块提供了一种简单而又有效的实现方式，可以用于充分利用多核 CPU 资源或者并行执行内存密集型任务。

示例代码如下：

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# 多进程示例
from multiprocessing import Process

def worker(name):
    print("Worker {} starting".format(name))
    # do something
    print("Worker {} ending".format(name))

if __name__ == '__main__':
    process_list = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=worker, args=(i,))
        process_list.append(p)
        p.start()

    for p in process_list:
        p.join()

第三章：元编程

元编程（Metaprogramming）是指编写可以编写其他程序或自我修改、操作的程序的技巧和方法。Python 提供的元编程手段包括装饰器、元类和描述符等。

装饰器

在第一章中我们已经介绍了函数装饰器，装饰器是一种同时增强现有函数功能和保持原函数不变的方法。除此之外，我们还可以使用类装饰器和参数化装饰器来实现更加复杂的装饰器功能。

示例代码如下：

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# 类装饰器
class LogDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("调用函数：{}".format(self.func.__name__))
        return self.func(*args, **kwargs)

@LogDecorator
def add(x, y):
    return x + y

print(add(2, 3))    # 输出结果为 5，同时打印日志："调用函数：add"

# 参数化装饰器
def log_decorator(level):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("[{}]: 调用函数：{}".format(level, func.__name__))
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@log_decorator("INFO")
def add(x, y):
    return x + y

print(add(2, 3))    # 输出结果为 5，同时打印日志："[INFO]: 调用函数：add"

元类

元类（Metaclass）是创建类的类，类是对象的模板，而元类是创建类的模板。在 Python 中，每个类都是一个 type 类的实例，也可以通过继承 type 类或定义自己的元类来动态修改类定义。

示例代码如下：

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# 使用 type 动态创建类
MyClass = type("MyClass", (), {"x": 1, "y": 2})

mc = MyClass()
print(mc.x, mc.y)    # 输出结果为 1 2

# 自定义元类
class MyMetaClass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        print("Creating class {} with base classes {} and attributes {}".format(name, bases, attrs))
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

class MyClass(metaclass=MyMetaClass):
    x = 1

mc = MyClass()    # 输出结果为: Creating class MyClass with base classes () and attributes {'__module__': '__main__', 'x': 1, '__qualname__': 'MyClass'}

描述符

描述符（Descriptor）是一种特殊的类，它通过实现 get、set 和 delete 方法来控制对属性的访问、赋值和删除等操作。Python 中的属性（Attribute）本质上是通过描述符实现的，使用描述符可以使得属性的访问和赋值更加灵活、可控。

示例代码如下：

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# 实现一个简单的描述符
class NameDescriptor:
    def __init__(self):
        self._name = ''

    def __get__(self, instance, owner):
        print("Getting name: ", self._name)
        return self._name

    def __set__(self, instance, value):
        print("Setting name: ", value)
        self._name = value

class MyClass:
    name = NameDescriptor()

mc = MyClass()
mc.name = "Tom"    # 输出结果为: Setting name: Tom
print(mc.name)     # 输出结果为: Getting name: Tom，同时返回 "Tom"

第四章：性能优化

在 Python 中，性能优化是一件非常重要的事情。以下是一些常用的性能优化技巧和最佳实践。

使用内置函数和标准库

Python 提供了众多内置函数和标准库，这些功能经过优化和测试，可以帮助我们避免重复造轮子，并提高代码效率和可读性。

示例代码如下：

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# 列表推导式（List Comprehension）
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [i ** 2 for i in nums]

# 内置 sum 函数
total = sum(nums)

# 标准库中的 random 模块
import random

random_num = random.randint(1, 10)

尽量使用本地变量

在 Python 中，局部变量的访问速度比全局变量要快得多。因此，尽量使用本地变量来提高程序性能。

示例代码如下：

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# 全局变量
x = 0

def func():
    global x
    x += 1
    return x

print(func())    # 输出结果为 1

# 局部变量
def func():
    x = 0
    x += 1
    return x

print(func())    # 输出结果为 1

使用生成器和迭代器

生成器（Generator）和迭代器（Iterator）是 Python 中很重要的概念。使用它们可以避免一次性加载大量数据，从而节省内存，并且可以逐步处理数据，提高代码效率。

示例代码如下：

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# 使用生成器
def my_range(start, end):
    while start < end:
        yield start
        start += 1

for i in my_range(0, 5):
    print(i)    # 输出结果为 0, 1, 2, 3, 4

# 使用迭代器
class MyIterator:
    def __init__(self, start, end):
        self.current = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current >= self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.current += 1
            return self.current - 1

for i in MyIterator(0, 5):
    print(i)    # 输出结果为 0, 1, 2, 3, 4

使用 Cython 和 Numpy 等库

Cython 可以将 Python 代码转换为 C 代码，从而提高代码执行效率。Numpy 是 Python 中一个高效的数值计算库，可以用于处理大规模数据和数组。

示例代码如下：

pythonCopy Code
# 使用 Cython
# 安装：!pip install cython
%load_ext Cython

%%cython
def fib_cython(n: int) -> int:
    if n < 2:
        return n
    return fib_cython(n - 1) + fib_cython(n - 2)

# 使用 Numpy
# 安装：!pip install numpy
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b

以上就是 Python 高级教程学习笔记，希望对您有所帮助。