本篇文章重点介绍以下内容 Python语言的一些高阶用法主要有以下几个特性： generators生成器用法 collections包常见用法 itertools包常见用法 packing/unpacking...封包/解包特性 Decorators装饰器 Context Managers上下文管理期 以上几个特性我会针对应用场景，使用注意事项，应用举例几个维度分别进行讲解，如果有同学对某个特性特别熟悉则可以直接跳过...packing/unpacking特性 在函数参数里使用*args，**kwargs都很常见，但是以下的几种用法你们有试过吗？...，Python3中已经对pack，unpack特性进行了很好的实现。...有些写Java同学写Python代码经常看起来像是写C，没有一点Python语言的影子，因此简单整理了下Python进阶的一些用法，希望能够帮助一些同学。
python提供了一样东西：特性（property）。property避免了以上的问题，使得调用类的人只要知道类怎么用就可以了，而不用了解它是怎么实现的。这很好的实现了面向对象语言的封装性。...特性property是一个强大的函数，虽然它的内部实现原理很简单，但在实际应用中，笔者认为还是很有用处的。就如我上面所说的需求下，用property可以很好地解决一些问题。
这章有关Python中被认为高级的特性——就是说并不是每个语言都有的，也是说它们可能在更复杂的程序或库中更有用，但不是说特别特殊或特别复杂。...强调这点很重要：这一章仅仅关于语言自身——关于辅之以Python的标准库功能的特殊语法所支持的特性，不包括那些智能的外部模块实现。 在开发Python程序语言的过程中，它的语法，独一无二。...建议的更改通过不同的角度评估并在公开邮件列表讨论，最终决定考虑到假设用例的重要性、添加更多特性的负担，其余语法的一致性、是否建议的变种易于读写和理解之间的平衡。...这个过程由Python Enhancement Proposals(PEPs)的形式规范。最终这一章节中描述的特性在证明它们确实解决实际问题并且使用起来尽可能简单后被添加。...装饰器 总结 这个语言中令人激动的特性几乎充满歉意的，考虑到它可能没这么有用。
今天，Python 官网宣布，正式发布 Python 3.8.0！ ? Python 3.8.0 现已推出。...有关 3.8 版本功能的更多信息，请参阅 “Python 3.8 新特性” 文档。所有更改的详细信息都可以在更改日志中找到。...Python 3.8.0 重要新特性&优化 那么，这次新发布的 Python 3.8.0 有哪些重要的改进呢？以下是是 Python 3.8 相比 3.7 的新增特性。...此特性目前为暂定状态，计划在 Python 3.9 将其完全公开。...更多详细特性，请查阅Python 3.8.0文档： https://docs.python.org/zh-cn/3.8/whatsnew/3.8.html 连续三年夺冠，Python为什么这么受欢迎？
. >>> r ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。...循环也是不错的方式，不过下面Python提供现成的实现方式 ------------------------------------------------------------- 对应上面的问题，...： >>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 也可以从索引1开始，取出2个元素出来： >>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] 类似的，既然Python
前言 面 tx 被问到 python 的高级特性相关，这里做个补充学习吧 正向范围取值 关键点 首位下标是 0 第一个数字是起始下标，第二个数字是结束下标（但最终结果不包含它） 代码块一 # 正向范围取值
Python3 切片 概述 前面我们知晓，有些数据类型可以直接使用索引index来访问序列中的元素，同时索引还可以分为正向和负向的。 Python中的切片操作，也会用到索引。...假设现在有一个list类型的序列：L =['x','l','p','learn','python']，我们通过切片来任意取出其中的子序列。 1....>>> L =['x','l','p','learn','python'] # ----------取L前三个元素------------- >>> [L[0],L[1],L[2]] ['x','l',...'] # --------- 从倒数第二个开始---------------- >>>L[-2:] # end 默认为序列长 ['learn','python'] 2....>>> 'abcdefghijk'[:3] 'abc' >>> 'abcdefghijk'[::2] 'acegik' Python没有针对字符串的截取函数，但通过切片操作可以完成。
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
python内建的函数filter用于过滤序列 和map()相同：filter()也接收一个函数的序列。
for x,y in enumerate([(1,1),(2,3),(4,5)]):
--------------------------------------------------------------------------------...
高级特性 生成器 读取生成器元素的两种方式: •g.next() •for循环读取; (生成器实质上是可迭代对象); •列表生成式(列表生成式是Python 内置的非常简单却强大的可以用来创建 list...python中两值交换 ?
python中也有类似特性： 一、map/reduce、filter、sorted hadoop里的map-reduce思想在python里已经变成内置函数了。...的函数定义可以嵌套（即:函数内部再定义函数），利用这个特性很容易实现延迟计算: import time def export1(month): print("export1 month:",...闭包 很多语言都支持闭包特性，python中当然少不了这个，参考下面的示例： def my_sqrt1(n): r = [] def do(): for i in range...原因是：python中的闭包本质上是是"内部函数"延时计算，如果有循环变量，循环过程中闭包函数并不会执行，等循环结束了，闭包中引用的循环变量其实是循环结束后最终的值。...区别就是list是复杂的变量类型，而第2种写法中n是简单类型的变量，做为python初学者，不是很理解这个哲学思想^_~) 三、aop/装饰器 aop是java生态体系中的精髓之一，而python里同样能做到
特性工厂函数 4. 属性删除操作 5. 处理属性的重要属性和函数 5.1 处理属性的内置函数 5.2 处理属性的特殊方法 learn from 《流畅的python》 1....使用动态属性转换数据 在 Python 中，数据的属性和处理数据的方法统称属性（attribute）。...__class__ 开始，而且，仅当类中没有名为 attr 的特性时，Python 才会在 obj 实例中寻找。...属性删除操作 del 操作，删除属性很少见，但是 python 支持该操作 class BlackKnight: def __init__(self): self.members...__class__ 与 type(obj) 的作用相 同） Python 的某些特殊方法，例如 __getattr__，只在对象的类中寻找，而不在实例中寻找 __dict__ 一个映射，存储对象或类的可写属性
2.用来模拟生活中随机现象，比如：生产-消费问题，排队-等待问题等等；
简介 Python3.8 已经发布了, 官方文档看这里 What’s New In Python 3.8. 介绍一些 Python3.8 中的新特性....f'{user=} {member_since=}' "user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)" 启动异步 REPL 使用 python
python 动态语言特性 A.动态模块调用 如果模块是动态的， 如从某个配置文件中读取....re', 'unittest'] 2 modules = map(__import__, moduleNames) 3 print modules[0].version B.函数的动态调用 关键：python
Python之高级特性(2) 01 列表生成 加入我们想要生成一个list，它的内容是从1到8的整数，我们可以用list(range(1:9))来进行生成： ?...Python中提供了一种简单的方法来处理这种情况，也就是使用列表生成，如下： ? 直接在写的时候，就写成一个循环的样子，循环过程中的映射关系写在循环体的前面即可。...在python中，提供了生成器来实现这种需求，也称之为generator 先来看看如下两个语句： ?...查阅资料，给出如下解释：因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
前置知识 如果给定一个 list 或 tuple，我们可以通过 循环来遍历这个 lis t或 tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration） for 在 Python 中，迭代是通过 来完成的
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