Python,作为一种广泛使用的高档编程言语,因其易于学习和强壮的库支撑而遭到开发者的青睐。尽管如此,Python 仍有许多鲜为人知的特性和技巧,这些躲藏的宝藏可以让编程工作变得愈加高效和有趣。本文将提醒一些“你不知道的Python”特性,带你深化了解这门言语的奥妙。
1. Python中的“私有”特点和办法
在Python中,并没有真正的私有化支撑,但可以经过命名约好(在称号前加上双下划线__
)来完成一种作用相似私有的特性。这种办法其实是Python内部进行了称号改写(name mangling)。
class SecretClass:
def __init__(self):
self.__privateVar = 'I am private!'
def __privateMethod(self):
return 'This is a private method!'
obj = SecretClass()
# print(obj.__privateVar) # 会抛出 AttributeError
# print(obj.__privateMethod()) # 同样会抛出 AttributeError
# 正确的拜访办法
print(obj._SecretClass__privateVar) # I am private!
print(obj._SecretClass__privateMethod()) # This is a private method!
这种机制虽然不能阻止外部拜访,但足以作为一种约好,提示这些特点和办法是不该被外部直接拜访的。
2. Python中的元类(Metaclass)
元类是创立类的“类”,它们界说了怎么创立类和怎么控制类的行为。Python中的一切都是目标,包含类本身,而元类便是控制这些类(目标)的创立的模板。
class Meta(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
# 自界说类创立过程
dct['attribute'] = 'Added by metaclass'
return super().__new__(cls, name, bases, dct)
class MyClass(metaclass=Meta):
pass
obj = MyClass()
print(obj.attribute) # Added by metaclass
经过自界说元类,可以在创立类时主动增加新的特点或办法,或许修正类的行为。
3. Python装修器背后的秘密
装修器是Python中一个强壮的功用,它允许开发者修正或增强函数和办法的行为。许多人可能不知道,装修器背后其实利用了闭包(closure)的概念。
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Something is happening before the function is called.')
result = func(*args, **kwargs)
print('Something is happening after the function is called.')
return result
return wrapper
@decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
装修器本质上是一个返回另一个函数的函数,经过闭包把原始函数包裹起来,从而在不修正原始函数代码的情况下增加额定的功用。
4. Python的生成器和协程
Python的生成器提供了一种完成迭代器的简练办法,它经过yield
语句暂停函数执行并保存上下文,完成了数据的惰性计算。
def my_generator():
yield 'Python'
yield 'is'
yield 'awesome'
gen = my_generator()
for word in gen:
print(word)
进一步地,Python的协程(经过asyncio
库完成)则是异步编程的一种办法,它允许在等候I/O操作时挂起和恢复函数的执行,非常适合处理高I/O密集型使命。
import asyncio
async def main():
print('Hello ...')
await asyncio.sleep(1)
print('... World!')
# Python 3.7+
async
io.run(main())
5. Python的动态性
Python作为一种动态言语,允许在运行时修正代码结构,这包含但不限于增加或修正特点、办法,乃至是修正类界说。
class MyClass:
pass
obj = MyClass()
obj.new_attribute = 'This is a new attribute'
print(obj.new_attribute) # This is a new attribute
def new_method(self):
return 'This is a new method'
MyClass.new_method = new_method
print(obj.new_method()) # This is a new method
这种动态性赋予了Python极大的灵活性,但同时也要求开发者必须愈加留意代码的可维护性和稳定性。
定论
Python的简练语法和强壮的规范库仅仅它吸引人之处的一部分。深化探究Python,你会发现更多躲藏的特性和技巧,这些都能协助你写出更高效、更高雅的代码。不管你是Python的新手还是有经验的开发者,都有机会在这门言语的世界里发现新的奇迹。掌握了这些“你不知道的Python”,将让你在编程旅程中走得更远。