🧑 博主簡介：CSDN博客專家，歷代文學網（PC端可以訪問：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移動端可微信小程序搜索“歷代文學”）總架構師，15年工作經驗，精通Java編程，高并發設計，Springboot和微服務，熟悉Linux，ESXI虛擬化以及云原生Docker和K8s，熱衷于探索科技的邊界，并將理論知識轉化為實際應用。保持對新技術的好奇心，樂于分享所學，希望通過我的實踐經歷和見解，啟發他人的創新思維。在這里，我希望能與志同道合的朋友交流探討，共同進步，一起在技術的世界里不斷學習成長。
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Python進階編程總結

Python 作為一種功能強大且廣泛應用的編程語言，其進階編程領域蘊含著豐富的知識與技巧。在當今數字化快速發展的時代，深入掌握 Python 進階編程對于提升開發效率、優化代碼質量以及應對復雜項目需求有著至關重要的意義。

函數式編程提供了一種全新的編程范式，它強調將計算視為函數的求值過程，通過高階函數、匿名函數等特性，使代碼更加簡潔、靈活且易于維護。而面向對象編程則以類和對象為核心，通過合理定義變量、方法和屬性，構建出清晰的程序結構。無論是使用常規方式還是借助枚舉類來創建類，都為開發者提供了多樣化的選擇，以滿足不同場景的建模需求。

高級面向對象中的元類、Slot 機制以及裝飾器等進一步拓展了 Python 的編程能力。元類能夠深入控制類的創建過程，Slot 可有效限制屬性添加從而優化內存使用，裝飾器則為代碼的動態增強提供了便捷手段。同時，理解 Python 的垃圾回收機制有助于更好地管理內存資源。
在程序運行過程中，異常處理、調試與回溯是保障程序穩定性和可維護性的關鍵環節。熟悉常見異常類型能讓我們快速定位和解決問題，單元測試和文檔測試為代碼質量保駕護航，回溯則清晰呈現錯誤發生的路徑。此外，with 用法簡化了資源管理，f_string 提供了高效的字符串格式化方式，數組復制的多種方法也為數據處理提供了更多靈活性。

本文將深入探討 Python 進階編程的這些核心要點，幫助讀者全面提升 Python 編程水平，更好地應對實際開發中的各種挑戰。

函數式編程

• 高階函數(參數里有函數類型)

map/reduce(functools.reduce())
filter
sorted

• 返回函數（返回函數類型）
• 匿名函數（lambda）
• 裝飾器（@：有參裝飾器、無參裝飾器,functools.wraps(function)）
• 偏函數（functools.partor(function[,args,**kwords])

面向對象

變量

1.靜態字段
2.普通字段(self.value)

方法(存儲在內存中)

1.普通方法def func(self[,args])
2.類方法(@classmethod def func(cls[,args]))
3.靜態方法(@staticmethod def func())

屬性（@property def func(self)）

1.靜態字段
2.裝飾類

經典裝飾器
新裝飾器(使用方法模擬成員變量以及對成員變量的操作)

方法一
繼承object

@property 			object.funcName //user funcName to get the function return value like member value
@funcName.setter 	object.func = value
@funcName.deleter 	del object.funcName

方法二
創建property對象的靜態字段

pro = property(get_value(),set_value(),del_value(),__doc__)
obj = Object()
ov = obj.pro
obj.pro = value
del obj.pro
obj.pro.__doc__

類的特殊成員

• __doc__ 表示類的描述信息

• __name__類名

• __bases__類的所有父類構成的元組:tuple,不包含該類的type (類名即type類型使用(my_class,)可獲得該類名的元組）

• __mro__類的繼承順序包含類本身<class ‘main.My_class’>,

• __module__ 表示當前操作的對象在那個模塊 packages.module

• __class__ 表示當前操作的對象的類 packages.module.class

• __init__() 類的構造方法

• __del__() 類的析構方法

• __call__() 對象的方法 obj() self()

• __getattr__()當訪問obj不存在的屬性時會調用該方法

  getattr(obj, name, value) ==> obj.name 不存在該屬性返回value

  name是函數name()需要添加@property 描述符

• __dict__ 類或對象中的所有成員

• __str__ 將類格式化成字符串 print(obj) 時調用,即toString()方法

• __repr__ 將類格式化成字符串 print(obj) 時調用,和 __str__ 的區別：更適合從編程語言上理解

print(obj) [output:] class_name.method(self, arg1, arg2, ...)

• __getitem__ 用于索引操作[num]，獲取數據

• __setitem__ 用于索引操作[num]，設置數據

• __delitem__ 用于索引操作[num]，刪除數據

class mydict(object):def __getitem__(self, key):return self.keydef __setitem__(self, key, value):self.key = valuedef __delitem__(self, key):del self.keyobj = mydict()result = obj[key]obj['key'] = valuedel obj['key']

實現切片操作

__getitem__(self, n)傳入的參數n 可能是int也可能是slice

class Fib(object):
def __getiter__(self, n):if isinstance(n, int):a, b = 1, 1for x in range(n):a, b = b, a + breturn aif isinstanece(n, slice):l = []slice.start = 0 if (slice.start is None)a, b = 1, 1for x in range(n.stop):if (x >= n.start and (x - n.start)%n.step == 0):l.append(a)a, b = b, a+breturn l

• __getslice__ (self, i, j) obj[-1:1]

• __setslice__ (self, i, j, sequence) obj[0:1] = [11,22,33,44]

• __delslice__ (self, i, j) del obj[0:2]

• __iter__ 迭代器

• __next__ 配合__iter__實現類的interable屬性

• __new__方法__new__(cls, name, bases, attrs) 類準備將自身實例化時調用，在__init__()調用之前調用__new__（），該方法是一個類方法@classmethod

  cls：當前準備創建的類的對象:type

  name：類的名字:str

  bases：類繼承的父類集合:class

  attrs：類的方法集合:dict

• __metaclass__ 該屬性定義一個類的元類，即表示類該有哪個類（元類）來實例化

創建類的兩種方法

1.普通方法

class Object(object):def func(self):print('hello world!')
object = Object()

2.特殊方法（元類type構造對象）

def func(self):print('Hello world!')object = type('Object', (object,), {'func':func})
#arg1:str 類名 ;arg2:tuple 基類; arg3:dict 成員;

類的創建過程

【CODE】

class MyType(type):def __init__(self, what, bases=None, dict=None):super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)def __call__(self, *args, **kwargs):obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)self.__init__(obj)
class Foo(object):__metaclass__ = MyTypedef __init__(self, name):self.name = namedef __new__(cls, *args, **kwargs):return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 第一階段：解釋器從上到下執行代碼創建Foo類
# 第二階段：通過Foo類創建obj對象
obj = Foo()

使用枚舉類(枚舉類不可比較大小，但是同一枚舉類的成員可以做等值is / not is判斷)

from enum import Enum
month = Enum('Mouth',('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
for name ,member in month.__members__.items():print(f'{name}=>{member}=>{member.value}')

定義枚舉類

from enum import Enum, unique
@unique#unique裝飾器幫助檢查Enum內部字段，保證字段不重復
class My_weekday(Enum):Sun = 0Mon = 1Tue = 2Wed = 3Thu = 4Fri = 5Sat = 6 
my_weekday = My_weekday()#my_weekday.Sun
print(my_weekday.Sun)#my_weekday.Sun
print(my_weekday['Sun'])#my_weekday.Sun
print(my_weekday(0))#my_weekday.Sun
print(my_weekday.Sun.value)#0
for name, member in my_weekday.__members__.item():print(f'{name} {member} {member.value}')
【output】
"""
Sun  My_weekday.Sun 0
Mon  My_weekday.Mon 1
Tue  My_weekday.Tue 2
Wed  My_weekday.Wed 3
Thu  My_weekday.Thu 4
Fri  My_weekday.Fri 5
Sat  My_weekday.Sat 6
"""

高級面向對象

元類types

動態地給對象添加方法(MethodType(func[, object/None], Object))

from types import MethodTypedef func(self, value):self.age = value
class Student(object):def __init__(self,name):self.name = name
student = Student('Bob')
student.age_setter = MethodType(age_setter,func)
student.age_setter(21)
print(f'{student.name}is {student.age} years old.')

動態的給類添加方法

def func(self, value):self.age = value
class Student(object):def __init__(self,name):self.name = name
Student.age_setter = func
Student.age_setter = MethodType(func, None, Student)
student = Student('Bob')
student.age_setter(21)
print(f'{student.name}is {student.age} years old.')

元類type構造對象

def func(self):print('Hello world!')
object = type('Object', (object,), {'func':func})
#arg1:str 類名 ;arg2:tuple 基類; arg3:dict('a' = a, 'b' = b...) 類變量/靜態字段;

使用Slot限制添加屬性

slot是一個特殊靜態字段,tuple類型.slot只對當前類起作用，對其子類并不起作用

class Student(object):__slot__ = ('name', 'age')def __init__(self, name, age):super(Student,self).__init__()self.name = nameself.age = age@propertydef name(self):return self.name@name.setterdef name(self,name):self.name = name@propertydef age(self):return self.age@age.setterdef age(self,name):self.age = age
s1 = Student('Bill',21)
s1.score = 89                [ERROR]:不能添加score字段

裝飾器

一般裝飾器（@decorate）

描述符裝飾器

實現了__get__() __set__() __del__()@property @func.setter @func.deleter

數據描述符（實現了get set）
非數據描述符（只實現get 沒有實現set)

python垃圾回收機制

• 引用計數器（當一個對象被引用機會增加其引用計數，當不被引用時減少引用計數，減少至0時在合適的時機下內存被回收）
• 循環垃圾收集器（針對循環引用）
• 手動內存回收 del obj.obj (將引用計數置零，只有最后引用該內存的對象釋放后才執行析構函數__del__())

python 異常（Exception）、調試（Debug）、回溯（Traceback)

異常（Exception）

try:pass
except Exception as e:raise
else:pass
finally:pass

常見的異常：

異常名稱	描述
BaseException	所有異常K的基類
SystemExit	解釋器請求退出
KeyboardInterrupt	用戶自行中斷執行^C
Exception	常規錯誤的基類
StopIteration	迭代器溢出
GeneratorExit	生成器發生異常后通知退出
StandardError	所有標準異常類的基類
ArithmeticError	所有數值計算錯誤的基類
FloattingPointError	浮點計算錯誤
OverflowError	數值運算溢出
ZeroDivisionError	除[,取模]by0
AssertionError	斷言語句失敗
AttributeError	對象缺失該屬性
EOFError	沒有內建輸入，到達EOF標記
EnvironmentError	操作系統錯誤的基類
IOError	輸入/輸出操作失敗
OSError	操作系統錯誤
WindowsError	系統調用失敗
ImportError	導入模塊/對象失敗
LookupError	無效數據查詢的基類
IndexError	序列中沒有此索引
KeyError	映射中沒有此鍵
MemoryError	內存溢出（對于Python解釋起來說非致命）
NameError	未聲明/初始化對象
UnboundLocalError	訪問未初始化的本地變量
ReferenceError	試圖訪問已被回收器回收的對象（弱引用）
RuntimeError	一般運行時錯誤
NotImplementedError	尚未實現的方法
SyntaxError	Python語法錯誤
IndentationError	縮進錯誤
TabError	Tab和Space混用
SystemError	一般的解釋器系統錯誤
TypeError	對類型無效的操作
ValueError	傳入無效的參數
UnicodeError	Unicode相關錯誤
UnicodeDecodeError	Unicode解碼時的錯誤
UnicodeEncodeError	Unicode編碼時的錯誤
UnicodeTranslateError	Unicode轉碼時的錯誤
Warning	警告的基類
DeprecationWarning	關于被棄用的特性的警告
FutureWarning	關于構造將來語義會有改變的警告
OverflowWarning	舊的關于自動提升為長整型(long)的警告
pendingDeprecationWarning	關于特性將會被廢棄的警告
RuntimeWarning	可疑的運行時行為的警告
SysntaxWarning	可疑語法的警告
UserWarning	用戶代碼生成的警告

調試（Debug）

單元測試

單元測試的類在unittest包中使用時直接導入包import unittest.

import unittest
class TestClass(unitest.TestCase):def setUp(self):passdef tearDown(self):passdef test_init(self):self.assertEqual()self.assertTrue()self.assertRaises()def test_func1(self):passdef test_func2(self):pass

文檔測試(doctest)

Python的文檔測試模塊可以直接提取注釋中的代碼并執行

class Dict(dict):'''Simple dict but also support access as x.y style.>>> d1 = Dict()>>> d1['x'] = 100>>> d1.x100>>> d1.y = 200>>> d1['y']200>>> d2 = Dict(a=1, b=2, c='3')>>> d2.c'3'>>> d2['empty']Traceback (most recent call last):...KeyError: 'empty'>>> d2.emptyTraceback (most recent call last):...AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'empty''''def __init__(self, **kw):super(Dict, self).__init__(**kw)def __getattr__(self, key):try:return self[key]except KeyError:raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)def __setattr__(self, key, value):self[key] = valueif __name__=='__main__':import doctestdoctest.testmod()

回溯（Traceback)

代碼
以下代碼功能相同

import tracebacktraceback.print_exc()
traceback.format_exc()
traceback.print_exception(*ss.exc_info())

with 用法

事前事后用with（前后文管理器）

【version 1.0】
file = open("/src/tmp.txt")
data = file.read()
file.close()  
#可能會忘記關閉句柄
#可能會出現異常
【version 2.0】
file = open("/src/tmp.txt")
try:data = file.read()
finally:file.close()
#總體結構安全性都有提升
【version 3.0 with】
with open("/src/tmp.txt") as file:data = file.read()

with 對處理對象需要自定義__enter__() __exit__()方法

class Sample:
def __enter__(self):print('function:enter')return "SAMPLE"def __exit__(self, type, value, trace):print('function:exit')
def get_sample():return Sample()with get_sample() as sample:print(f'{sample}do somethings')[result:]
function:enter
SAMPLE do somethings
function:exitclass Sample:
def __init__(self, value):self.num = value
def __enter__(self):print('function:enter')return selfdef __exit__(self, type, value, trace):print('function:exit')print('m_type:{type}\tm_value:{value}\ttrace:{trace})def func(self, value):return self.num/value
def get_sample(num):
return Sample(num)with get_sample() as sample:print(f'{sample}do somethings')num = input("input a number:")sample.func(num)#執行順序：
#with 后面的函數/或type對象使用類的__init__()創建出一個對象,然后調用__enter__()方法將返回值賦給as 后的變量。在with執行完畢后調用類中的__exit__（）方法，清理或關閉句柄。

• open(file, mode=‘r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

f_string 處理

__str__，__repr__

• __str __（）和__repr __（）方法處理對象如何呈現為字符串，因此您需要確保在類定義中包含至少一個這些方法。如果必須選擇一個，請使用__repr __（），因為它可以代替__str __（）。
• __str __（）返回的字符串是對象的非正式字符串表示，應該可讀。__repr __（）返回的字符串是官方表示，應該是明確的。調用str（）和repr（）比直接使用__str __（）和__repr __（）更好。
• 默認情況下，f字符串將使用__str __（），但如果包含轉換標志!r，則可以確保它們使用__repr __（）。

f"{new_comedian}"
'This __str__'
f"{new_comedian!r}"
'This __repr__'

數組復制的5種方法

python中簡單將一個數組賦值給另一個數組,實際上是兩個引用指向同一塊內存,可能無法達到預期目的.因此這里整理了幾種數組拷貝復制的方法.

1. 切片

newArr = oldArr[:]

2. list()

newArr = list(oldArr)

3. Arr*1

newArr = oldArr*1

4. copy.copy()淺拷貝方法

newArr = copy.copy(oldArr)
newArr = oldArr.copy()

5. copy.deepcopy()深拷貝方法

newArr = copy.deepcopy(oldArr)