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磐安做网站,搜索引擎营销有哪些,软文推广特点,绍兴 网站制作1. 一等对象#xff08;First-Class Objects#xff09;#xff08;1#xff09;概念引入在 Python 中#xff0c;函数是一等对象#xff08;First-Class Objects#xff09;。 所谓“一等对象”#xff0c;是指在某种编程语言中#xff0c;某类实体可以像普通数据一样…1. 一等对象First-Class Objects1概念引入在 Python 中函数是一等对象First-Class Objects。所谓“一等对象”是指在某种编程语言中某类实体可以像普通数据一样被自由使用而不受特殊限制。如果一种语言中的函数能够像变量、字符串或数值一样被对待那么我们就称该语言支持一等函数First-Class Functions特性。Python、JavaScript 等现代高级语言均具备这一特性。具体而言作为一等对象的函数至少应具备以下能力可以赋值给变量可以作为参数传入另一个函数可以作为另一个函数的返回值可以存储在容器类型如列表、元组、字典中这使得函数不仅仅是“可执行的代码块”而是完整的对象能够参与更高级的程序抽象。2函数赋值给变量在 Python 中函数名本质上是一个指向函数对象的引用。因此函数可以被直接赋值给变量。def add(a, b): return a b # 将函数赋值给变量 calc add print(calc(2, 3)) # 输出5此时calc与add指向同一个函数对象。通过变量调用函数与通过原函数名调用在行为上完全一致。这一特性为函数别名、策略切换等编程模式提供了基础。2函数作为参数传入另一个函数函数既然是对象就可以作为参数传入其他函数。这一点与数学中的复合函数概念高度一致。def apply(func, x, y): return func(x, y) def multiply(a, b): return a * b result apply(multiply, 3, 4) print(result) # 输出12在该示例中multiply被作为参数传入applyapply并不关心具体执行什么运算实际的行为由传入的函数决定这种设计方式显著提升了代码的通用性与可扩展性。4函数作为返回值Python 中的函数还可以由另一个函数返回。这一能力是闭包Closure与函数工厂Function Factory的基础。def make_power(n): def power(x): return x ** n return power square make_power(2) cube make_power(3) print(square(5)) # 输出25 print(cube(5)) # 输出125在上述代码中make_power根据参数动态生成函数返回的函数保留了外部变量n不同返回值对应不同行为的函数实例这使得函数可以被“按需生成”极大增强了程序的表达能力。5函数存入容器类型函数既然是对象也可以像普通数据一样存储在列表、元组或字典中。def add(a, b): return a b def sub(a, b): return a - b operations { add: add, sub: sub } print(operations[add](10, 5)) # 输出15 print(operations[sub](10, 5)) # 输出5这种写法在实际项目中非常常见例如命令分发表路由映射插件机制状态机行为绑定相比大量的if-elif结构函数映射更加简洁、易维护。6高阶函数的概念高阶函数Higher-Order Function是指满足以下任意条件的函数接收一个或多个函数作为参数返回一个函数作为结果由于 Python 中函数是一等对象因此高阶函数成为一种自然且常用的编程手段。Python 内置的map、filter、sorted等都是典型的高阶函数。nums [1, 2, 3, 4, 5] result list(map(lambda x: x * 2, nums)) print(result) # 输出[2, 4, 6, 8, 10]7与其他语言的对比在 Python、JavaScript 等语言中函数与字符串、数字、对象拥有相同的“公民权利”因此被称为一等公民First-Class Citizens。而在传统的 Java、C不考虑现代函数对象与 Lambda 的情况下中函数本身不能直接赋值给变量不能作为普通参数或返回值使用通常需要通过接口、函数指针或类进行间接实现这使得函数在语言层面上属于“二等对象”表达能力相对受限。2. 装饰器Decorator1装饰器的本质在前一节中我们提到以函数作为参数或返回值的函数称为高阶函数。在 Python 中使用高阶函数对另一个函数进行“包装wrapping”是一种非常常见的编程模式。先看一个不使用装饰器语法的示例def higherOrder(inner): def func(): # 前置逻辑 print(before inner function) inner() # 后置逻辑 print(after inner function) return func def someFunc(): print(someFunc running) finalFunc higherOrder(someFunc) finalFunc()执行结果为before inner function someFunc running after inner function在该示例中higherOrder是一个高阶函数inner是被包装的原始函数func是新的函数用于在调用前后插入额外逻辑higherOrder(someFunc)返回一个“增强版”的函数这正是装饰器的核心思想在不修改原函数代码的前提下为其添加额外功能。2装饰器语法糖的由来虽然上述写法功能完整但在实际开发中存在明显问题代码冗长原函数名被新的变量覆盖可读性和可维护性较差为了解决这些问题Python 提供了装饰器语法糖Decorator Syntax用于简化高阶函数的使用方式。使用装饰器语法后代码可以改写为def higherOrder(inner): def func(): # 前置逻辑 print(before inner function) inner() # 后置逻辑 print(after inner function) return func higherOrder def someFunc(): print(someFunc running) someFunc()此时higherOrder def someFunc(): ...等价于someFunc higherOrder(someFunc)也就是说装饰器本质上只是一个语法层面的简化写法并没有引入新的语言能力。3装饰器的执行时机需要特别注意的一点是装饰器在函数定义阶段执行而不是在函数调用阶段执行。def decorator(func): print(decorator executed) def wrapper(): print(wrapper executed) func() return wrapper decorator def test(): print(test executed) test()执行顺序为decorator executed wrapper executed test executed这说明decorator在解释器加载函数定义时立即执行wrapper在调用test()时执行这一特性在框架设计和代码自动注册机制中尤为重要。4带参数的函数装饰器基础版现实中的函数通常都包含参数因此装饰器也需要能够处理任意参数。def log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(fcall function: {func.__name__}) return func(*args, **kwargs) return wrapper log def add(a, b): return a b result add(3, 5) print(result)输出结果call function: add 8这里的关键点包括使用*args和**kwargs接收任意参数在不影响原函数行为的前提下增加日志功能这是装饰器最常见、最实用的使用模式之一。5装饰器的工程价值装饰器的最大优势在于横切关注点Cross-Cutting Concerns的抽离例如日志记录权限校验参数校验性能统计缓存控制事务管理通过装饰器这些逻辑可以与业务代码彻底解耦。def auth_required(func): def wrapper(user): if not user.get(is_login): raise PermissionError(User not logged in) return func(user) return wrapper auth_required def view_profile(user): print(view profile) user {is_login: True} view_profile(user)6装饰器在框架中的应用以 Flask 为例装饰器在 Python Web 框架中被大量使用其中最典型的代表是Flask。在传统方式下开发 Web 服务器需要手动处理TCP 连接HTTP 协议解析路由分发请求与响应生命周期而在 Flask 中只需通过装饰器即可完成路由绑定from flask import Flask app Flask(__name__) app.route(/hello) def hello(): return Hello, Flask!这里的app.route(/hello)本质上是接收hello函数将其注册到路由表中自动完成 HTTP 请求与函数调用的映射开发者无需关心底层协议细节只需专注业务逻辑。3. 生成器Generator1生成器的回顾与引入在第 4 章中我们已经接触过生成器语法即与列表推导式非常相似的表达方式。例如gen (x * x for x in range(5)) for value in gen: print(value)这种写法被称为生成器表达式Generator Expression。它不会一次性生成所有结果而是在遍历过程中按需计算并返回值。然而生成器表达式适用于逻辑简单的场景。当生成过程包含多分支判断循环嵌套状态保存分阶段产出结果时就需要一种更通用、可控性更强的方式来创建生成器。这正是yield语句存在的意义。2使用yield定义生成器函数在 Python 中只要函数体中出现了yield关键字该函数就不再是普通函数而是一个生成器函数。与return的核心区别在于return结束函数执行并返回一个值yield返回一个值并暂停函数执行状态示例如下def count_up_to(n): i 1 while i n: yield i i 1调用该函数时gen count_up_to(3) print(next(gen)) # 1 print(next(gen)) # 2 print(next(gen)) # 3此过程中每次调用next()函数都会从上一次yield的位置继续执行局部变量的状态会被自动保存直到函数执行结束抛出StopIteration异常3yield与return的本质区别从执行模型上看生成器函数具有以下特点特性普通函数生成器函数返回值return一次性返回多次yield返回执行状态不可恢复可暂停、可恢复内存占用可能较高极低惰性计算示例对比def normal_func(): return [1, 2, 3] def generator_func(): yield 1 yield 2 yield 3normal_func()会立即构造完整列表而generator_func()则按需产生数据。4生成器的典型应用场景生成器非常适合以下场景大数据量遍历文件逐行读取流式数据处理网络数据消费状态机实现例如逐行读取文件def read_lines(filepath): with open(filepath, r, encodingutf-8) as f: for line in f: yield line.strip()该方式相比一次性读取整个文件更加节省内存且具备良好的可扩展性。5yield from的动机与作用在 Python 3.3 中引入了新的关键字yield from用于生成器之间的委托delegation。在没有yield from之前如果一个生成器需要迭代另一个生成器通常需要写成def gen1(): yield 1 yield 2 def gen2(): for value in gen1(): yield value yield 3虽然功能正确但语法略显冗长。6使用yield from简化生成器嵌套使用yield from后上述代码可以改写为def gen1(): yield 1 yield 2 def gen2(): yield from gen1() yield 3此时yield from gen1()会自动迭代gen1将gen1产生的每一个值逐个yield给调用方不需要显式编写循环逻辑从行为上看两种写法是完全等价的但yield from更简洁也更易维护。7yield from的高级语义概念层面在更深层次上yield from不仅仅是语法简化它还负责自动传递StopIteration的返回值转发send()、throw()等生成器方法构建生成器协程的基础能力这些能力是实现协程Coroutine与 async / await 机制的重要基础本书后续章节将详细展开。8综合示例拆分生成逻辑def produce_numbers(): yield from range(1, 4) def produce_letters(): yield from [a, b, c] def combined(): yield from produce_numbers() yield from produce_letters() for item in combined(): print(item)输出结果1 2 3 a b c该示例展示了多个生成器的组合清晰的职责拆分极低的额外内存开销4. 迭代、可迭代对象与迭代器1迭代Iteration的概念迭代是一个通用术语指的是逐个获取某一对象中元素的过程。当我们使用显式或隐式循环结构对一组元素进行顺序访问时这一过程就称为迭代。例如for x in [1, 2, 3]: print(x)无论是for循环、列表推导式还是map、filter等高阶函数其底层行为都依赖于“迭代”这一抽象概念。需要强调的是迭代本身只是一个概念而不是某种具体的数据结构或对象类型。2可迭代对象Iterable根据 Python 官方文档的定义可迭代对象Iterable是指满足以下任一条件的对象实现了__iter__()方法该方法返回一个迭代器或者实现了__getitem__()方法并且支持从0开始的连续整数索引当索引无效时抛出IndexError异常常见的可迭代对象包括listtuplestrdictsetrange文件对象示例nums [1, 2, 3] print(hasattr(nums, __iter__)) # True3迭代器Iterator迭代器是实现了迭代器协议Iterator Protocol的对象必须同时具备以下两个方法__iter__()返回迭代器自身__next__()返回下一个元素若无元素可返回则抛出StopIteration异常形式化定义如下Iterator __iter__() __next__()示例手动获取列表的迭代器nums [1, 2, 3] it iter(nums) print(next(it)) # 1 print(next(it)) # 2 print(next(it)) # 3 # next(it) - StopIteration此处nums是可迭代对象it是由iter(nums)返回的迭代器4可迭代对象与迭代器的区别对比项可迭代对象迭代器是否可多次遍历是否一次性是否保存状态否是是否实现__next__不一定必须是否实现__iter__必须必须示例对比nums [1, 2, 3] it1 iter(nums) it2 iter(nums) print(next(it1)) # 1 print(next(it1)) # 2 print(next(it2)) # 1独立的迭代器同一个可迭代对象可以生成多个彼此独立的迭代器。5iter()函数的作用当可迭代对象作为参数传入内置函数iter()时Python 会返回该对象对应的迭代器。s abc it iter(s) print(next(it)) # a print(next(it)) # b print(next(it)) # c对于用户代码而言通常无需显式调用iter()因为 Python 会在必要时自动完成这一步。6for循环背后的真实机制在 Python 中for循环本质上是基于迭代器协议的语法糖。以下两段代码在行为上是等价的for x in iterable: print(x)等价于_it iter(iterable) while True: try: x next(_it) print(x) except StopIteration: break由此可以看出for循环会自动调用iter()创建迭代器在每一次循环中调用next()捕获StopIteration以结束循环这也是为什么只要对象“可迭代”就能直接用于for循环。7自定义迭代器示例class CountDown: def __init__(self, start): self.current start def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current 0: raise StopIteration value self.current self.current - 1 return value for num in CountDown(3): print(num)输出结果3 2 1该示例完整实现了迭代器协议。8生成器与迭代器的关系需要特别说明的是Python 中的生成器本身就是一种迭代器。生成器对象自动实现了__iter__()__next__()因此可以直接用于for循环、next()等所有迭代场景。def gen(): yield 1 yield 2 g gen() print(next(g)) # 1 print(next(g)) # 25. 标准输入、标准输出与管道1基本概念概述在终端Terminal或命令提示符Command Prompt中执行 Python 程序时标准输入stdin、标准输出stdout与管道pipe是最基础、也是最常见的 I/O 机制。在操作系统层面一个进程在启动时默认会关联三种标准数据流标准输入stdin程序读取数据的来源标准输出stdout程序正常输出数据的去向标准错误stderr程序异常或错误信息的输出通道在本节中我们重点关注前两者以及它们之间的组合方式。2Python 中的标准输入与标准输出在 Python 中input()用于从 标准输入 读取数据print()用于向 标准输出 写入数据示例如下name input(Enter your name: ) print(Hello,, name)当该程序在终端中运行时用户通过键盘输入内容输入内容被传递给input()结果通过print()输出到终端屏幕此时终端既是程序的输入源也是输出目标。3标准输入与标准输出的重定向标准输入和标准输出并不一定只能连接到终端。在命令行环境中它们可以被重定向到文件或其他程序。① 输出重定向输出重定向常用符号包括覆盖写入追加写入示例python demo.py output.txt该命令会将程序原本输出到终端的内容全部写入output.txt文件中若文件已存在则覆盖。python demo.py output.txt则表示在文件末尾追加内容。② 输入重定向输入重定向使用符号用于将文件作为程序的输入来源。python demo.py input.txt在这种情况下程序中的input()将从input.txt中读取数据程序无需关心数据来自键盘还是文件示例代码demo.pytext input() print(text.upper())4使用命令行参数实现文件读写在实际工程中更通用的方式是通过命令行参数指定输入与输出文件。import sys input_file sys.argv[1] output_file sys.argv[2] with open(input_file, r, encodingutf-8) as f: content f.read() with open(output_file, w, encodingutf-8) as f: f.write(content.upper())执行方式如下python convert.py input.txt output.txt这种方式相比纯重定向更清晰也更利于脚本复用与自动化。5管道Pipe的概念管道是一种用于连接多个程序的数据传递机制其核心思想是将一个程序的标准输出直接作为另一个程序的标准输入。管道使用|符号表示。program_a | program_b在该结构中program_a负责产生数据program_b负责消费数据两者之间不需要中间文件。6Python 程序中的管道示例示例 1统计文本行数cat data.txt | python count_lines.pycount_lines.py内容如下import sys count 0 for _ in sys.stdin: count 1 print(count)这里cat负责读取文件并输出内容Python 程序从sys.stdin中读取数据管道完成了程序间的数据衔接示例 2多程序组合处理数据cat data.txt | python clean.py | python analyze.py每个程序只负责一项功能clean.py清洗数据analyze.py分析数据这种方式具有极高的组合灵活性。7UNIX 管道思想与软件设计哲学管道的概念源自 UNIX 系统设计哲学其核心原则包括程序应当只做一件事并把它做好程序应当通过标准输入/输出进行通信程序应当可以被自由组合正因如此小程序之间可以通过管道形成强大的功能组合。例如假设有 5 个功能单一的程序每个程序只负责一种处理逻辑通过管道进行任意组合理论上可以形成5 × 5 25 种不同的组合程序而无需编写 25 个独立程序。