Python ist eine vielseitige und zugängliche Sprache, was sie zu einer beliebten Wahl für Anfänger macht. Allerdings bietet es auch erweiterte Funktionen, die auf den ersten Blick kompliziert erscheinen. Das Verständnis dieser komplexen Konzepte ist für das Schreiben von effizientem, wartbarem und leistungsstarkem Python-Code von entscheidender Bedeutung.
In diesem Artikel werden wir einige der komplexeren Begriffe in Python untersuchen, wie z. B. Generatoren, Dekoratoren, Kontextmanager, Lambda-Ausdrücke und Metaklassen. Wir besprechen Fragen zu deren Verwendung und stellen Codebeispiele zur Verfügung, um ihre Verwendung zu veranschaulichen.
Was ist ein Generator?
Ein Generator ist eine Funktion, mit der Sie mithilfe des Schlüsselworts yield einen benutzerdefinierten Iterator erstellen können. Anstatt einen einzelnen Wert zurückzugeben, erzeugt der Generator während der Iteration eine Reihe von Werten.
Wann sollte es verwendet werden?
Wenn Sie mit großen Datensequenzen arbeiten und Speicherplatz sparen möchten.
Wenn Sie verzögerte Berechnungen benötigen, d. h. Sie möchten nicht alle Werte im Voraus berechnen.
Um unendliche oder potenziell unendliche Datenströme zu erstellen.
Beispielcode
def compteur_infini(): n = 0 while True: yield n n = 1 # Utilisation compteur = compteur_infini() print(next(compteur)) # Sortie: 0 print(next(compteur)) # Sortie: 1 print(next(compteur)) # Sortie: 2
Warum funktioniert es?
Jeder Aufruf von next(counter) führt die Funktion bis zur nächsten yield-Anweisung aus, gibt den Wert zurück und hält den Funktionsstatus bis zum nächsten Aufruf an.
Was ist ein Dekorateur?
Ein Dekorator ist eine Funktion, mit der Sie das Verhalten einer anderen Funktion oder Methode ändern oder erweitern können, ohne deren Quellcode zu ändern. Es nimmt eine Funktion als Eingabe, fügt ihr Funktionalität hinzu und gibt eine neue Funktion zurück.
Wann sollte es verwendet werden?
Um Funktionen mit zusätzlichem Code anzureichern (Protokollierung, Zugriffskontrolle, Timeout).
Um Codeduplizierung zu vermeiden, wenn mehrere Funktionen ein ähnliches Verhalten erfordern.
Um Bedenken zu trennen, halten Sie den Hauptcode sauber.
Beispielcode
def journalisation(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Appel de {func.__name__} avec {args} {kwargs}") result = func(*args, **kwargs) print(f"{func.__name__} a retourné {result}") return result return wrapper @journalisation def addition(a, b): return a b # Utilisation resultat = addition(5, 3) # Sortie: # Appel de addition avec (5, 3) {} # addition a retourné 8
Warum funktioniert es?
Der Protokollierungsdekorator umschließt die Add-Funktion und fügt Nachrichten vor und nach der Ausführung hinzu.
Was ist ein Kontextmanager?
Ein Kontextmanager ist eine Struktur, die es Ihnen ermöglicht, Ressourcen (Dateien, Verbindungen usw.) zu verwalten, indem sichergestellt wird, dass sie korrekt initialisiert und bereinigt werden. Es verwendet die Methoden enter und exit und wird im Allgemeinen mit der with-Anweisung verwendet.
Wann sollte es verwendet werden?
Um Ressourcen zu verwalten, die bereinigt werden müssen (eine Datei schließen, eine Verbindung freigeben).
Um sicherzustellen, dass Ausnahmen die Ressourcenbereinigung nicht verhindern.
Um die Lesbarkeit des Codes bei der Ressourcenverwaltung zu verbessern.
Beispielcode
class GestionFichier: def __init__(self, nom_fichier, mode): self.nom_fichier = nom_fichier self.mode = mode self.fichier = None def __enter__(self): self.fichier = open(self.nom_fichier, self.mode) return self.fichier def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): if self.fichier: self.fichier.close() # Utilisation with GestionFichier('test.txt', 'w') as f: f.write('Bonjour, monde!')
Warum funktioniert es?
Der Kontextmanager sorgt dafür, dass die Datei automatisch geschlossen wird, auch wenn beim Schreiben eine Ausnahme auftritt.
Was ist ein Lambda-Ausdruck?
Ein Lambda-Ausdruck ist eine anonyme Funktion, die mit dem Schlüsselwort Lambda definiert wird. Es kann mehrere Argumente annehmen, aber nur einen einzigen Ausdruck enthalten.
Wann sollte es verwendet werden?
Um schnelle und einfache Funktionen zu erstellen, normalerweise als Argument für eine andere Funktion.
Wenn eine vollständige Funktionsdefinition für eine einfache Aufgabe zu ausführlich wäre.
Für einfache Berechnungen in Datenstrukturen.
Beispielcode
# Liste de nombres nombres = [1, 2, 3, 4, 5] # Utilisation de lambda pour doubler les nombres doubles = list(map(lambda x: x * 2, nombres)) print(doubles) # Sortie: [2, 4, 6, 8, 10]
Warum funktioniert es?
Der Ausdruck Lambda Lambda x:x*2 wird an Map übergeben, die ihn auf jedes Element in der Liste anwendet.
Wann sollte es verwendet werden?
Um die Erstellung von Klassen zu ändern, beispielsweise durch Speichern oder Ändern von Klassen.
Um Singletons, ORMs oder Frameworks zu implementieren, die dynamische Klassenänderungen erfordern.
Wenn Klassendekoratoren für das gewünschte Maß an Kontrolle nicht ausreichen.
Beispielcode
class EnregistrementClasses(type): registre = {} def __new__(cls, name, bases, attrs): new_class = super().__new__(cls, name, bases, attrs) cls.registre[name] = new_class return new_class class MonObjet(metaclass=EnregistrementClasses): pass class MonAutreObjet(MonObjet): pass # Utilisation print(EnregistrementClasses.registre) # Sortie: {'MonObjet':, 'MonAutreObjet': }
Warum funktioniert es?
Die Metaklasse RegisterClasses ändert die Methode new, um jede in einer Registrierung erstellte Klasse zu speichern.
Komplexe Begriffe in Python, wie Generatoren, Dekoratoren, Kontextmanager, Lambda-Ausdrücke und Metaklassen, bieten erfahrenen Entwicklern beträchtliche Leistungsfähigkeit und Flexibilität. Indem Sie verstehen, wann und wie Sie sie verwenden, können Sie effizienteren, lesbareren und wartbareren Code schreiben.
Wenn Sie auf ein komplexes Problem stoßen, stellen Sie sich die folgenden Fragen:
Muss ich Ressourcen sicher verwalten? (Kontextmanager)
Kann ich von verzögerten Berechnungen profitieren? (Generatoren)
Kann ich das Verhalten einer Funktion bereichern, ohne sie zu ändern? (Dekorateure)
Benötige ich einfache Funktionen für einmalige Einsätze? (Lambda-Ausdrücke)
Soll ich die Erstellung von Klassen kontrollieren? (Metaklassen)
Durch die Beantwortung dieser Fragen können Sie feststellen, ob eines dieser komplexen Konzepte für Ihre Situation geeignet ist.
Bücher:
Fließendes Python von Luciano Ramalho.
Effektives Python von Brett Slatkin.
Offizielle Dokumentation:
Generatoren
Dekorateure
Kontextmanager
Lambda-Ausdrücke
Metaklassen
Tutorials:
Generatoren in Python verstehen
Leitfaden für Dekorateure zu Python
Kontextmanager verwenden
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