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????????在Python中，掌握高級數據結構可以顯著提升你的編程效率和代碼可讀性。高級數據結構包括列表推導式、生成器與迭代器以及裝飾器。本文將詳細介紹這些高級數據結構，幫助你在實際編程中更好地運用它們。

列表推導式

????????列表推導式（List Comprehensions）是Python的一種簡潔的語法，用于生成新的列表。通過列表推導式，可以用一行代碼表達復雜的列表生成邏輯，增強代碼的可讀性和簡潔性。

基本語法

????????列表推導式的基本語法如下：

[expression for item in iterable if condition]

????????'expression'：生成新列表中元素的表達式。

????????’item‘：從 ‘iterable’?中取出的元素。

????????'iterable'：一個可迭代對象，如列表、元組、字符串等。

????????’condition‘：一個可選的過濾條件，只有滿足條件的元素才會包含在新列表中。

示例

????????生成平方數列表：

squares = [x ** 2 for x in range(10)]
print(squares)

????????輸出：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

????????過濾偶數并生成其平方：

even_squares = [x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_squares)

????????輸出：

[0, 4, 16, 36, 64]

????????使用嵌套循環生成二維坐標：

coordinates = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
print(coordinates)

????????輸出：

[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

生成器與迭代器

????????生成器和迭代器是Python中用于高效處理大量數據的強大工具。它們可以在不占用大量內存的情況下生成序列數據。

迭代器

????????迭代器是一種對象，它實現了迭代協議，包括 '__iter__()'?和 '__next__()'?方法。迭代器可以用于逐個訪問集合的元素，而不需要一次性將所有元素加載到內存中。

示例

class MyIterator:def __init__(self, data):self.data = dataself.index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index >= len(self.data):raise StopIterationresult = self.data[self.index]self.index += 1return resultmy_iter = MyIterator([1, 2, 3])
for item in my_iter:print(item)

????????輸出：

1
2
3

生成器

????????生成器是使用 'yield'?關鍵字的函數。每次調用生成器的 '__next__()'?方法時，生成器函數會運行到 'yield'?語句并返回結果，然后暫停，下一次調用時從暫停處繼續執行。

示例

????????簡單生成器：

def simple_generator():yield 1yield 2yield 3gen = simple_generator()for value in gen:print(value)

????????輸出：

1
2
3

????????無限斐波那契序列生成器：

def fibonacci():a, b = 0, 1while True:yield aa, b = b, a + bfib = fibonacci()for _ in range(10):print(next(fib))

????????輸出：

0
1
1
2
3
5
8
13
21
34

????????生成器表達式是生成器的簡寫形式，類似于列表推導式，但使用小括號而不是方括號。

gen_exp = (x ** 2 for x in range(10))for value in gen_exp:print(value)

裝飾器

????????裝飾器是一種高級函數，它允許你在不修改函數代碼的前提下，增強或修改函數的行為。裝飾器通常用于日志記錄、權限檢查、緩存等場景。

基本語法

????????裝飾器是一個返回函數的高階函數，通常使用 '@decorator_name'?語法糖來應用裝飾器。

示例

????????基本裝飾器：

def my_decorator(func):def wrapper():print("Something is happening before the function is called.")func()print("Something is happening after the function is called.")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

????????輸出：

Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.

????????帶參數的裝飾器：

def repeat(num_times):def decorator_repeat(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator_repeat@repeat(num_times=3)
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")greet("Alice")

????????輸出：

Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!

????????類裝飾器：

class CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.num_calls = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.num_calls += 1print(f"Call {self.num_calls} of {self.func.__name__}")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
say_hello()

????????輸出：
?

Call 1 of say_hello
Hello!
Call 2 of say_hello
Hello!

結論

????????高級數據結構如列表推導式、生成器與迭代器以及裝飾器，是Python提供的強大工具，使開發者可以編寫簡潔、高效、可維護的代碼。通過掌握這些高級特性，可以在實際項目中更靈活地處理復雜的數據操作，提高代碼的執行效率，并且能夠在不改變原有代碼邏輯的情況下，輕松地擴展和增強功能。這些特性不僅提升了編程技能，也為解決實際問題提供了更多的解決方案。希望在實踐中多多應用這些高級數據結構，享受Python編程的樂趣。

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