【Python进阶】六、Python高级语法

Author：机智的狐狸菌
发布时间：August 20, 2020
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7893 words
Categories： Python

0x00：`property`属性

什么是property属性

property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

定义property属性

定义property属性有两种方式

装饰器方式

  class Person(object):
      def __init__(self):
          self.__age = 0
      @property
      def age(self):
          return self.__age
      @age.setter
      def age(self, new_age):
          if new_age >= 150:
              print('成精了')
          else:
              self.__age = new_age
  if __name__ == '__main__':
      p = Person()
      print(p.age)
      p.age = 100
      print(p.age)
      p.age = 150
      print(p.age)

在方法前加上@property表示将当前方法当做属性使用, 而且当对象获取属性时会执行下面修饰的方法
同时，在方法前加上@方法名.setter表示将当前方法作为属性使用，且在对象设置该属性值时，会执行下面修饰的方法
装饰器方式的property属性修饰的方法名一定要一样

输出结果

0
100
成精了
100

类属性方式
- property介绍
property(参1, 参2)
1. 第一个参数是获取属性时要执行的方法
2. 第二个参数是设置属性时要执行的方法

  class Person(object):
      def __init__(self):
          self.__age = 0
      def get_age(self):
          """当获取age属性的时候会执行该方法"""
          return self.__age
      def set_age(self, new_age):
          """当设置age属性的时候会执行该方法"""
          if new_age >= 150:
              print("成精了")
          else:
              self.__age = new_age
      # 类属性方式的property属性
      age = property(get_age, set_age)
  # 创建person
  p = Person()
  print(p.age)
  p.age = 100
  print(p.age)
  p.age = 1000
  print(p.age)

输出结果

0
100
成精了
100

0x01：`with`语句与上下文管理器

一、`with`语句的使用

在前面的笔记中，就有使用with语句的栗子(Day6 文件)；

在前面的文章中，我们使用with语句打开文件，这种写法不仅简单而且安全，在with语句执行完成后会自动调用关闭文件操作，即便出现了异常也能自动调用关闭文件操作。

# 1、以写的方式打开文件
with open("fox.txt", "w") as _file:
    # 2、读取文件内容
    _file.write("hello world")

二、上下文管理器(ContextManager)

一个类只要实现了__enter__()与__exit__()这俩个魔法方法，通过这个类创建的对象我们将其称之为上下文管理器；

上下文管理器可以使用with语句，with语句之所以这么强大，背后是由上下文管理器做支撑的，也就是说刚才使用 open 函数创建的文件对象就是就是一个上下文管理器对象。

举个栗子（定义一个File类，模拟使用with语句打开文件）

class File(object):
    # 初始化方法
    def __init__(self, _name, _op):
        # 定义变量保存文件名和打开模式
        self.fileName = _name
        self.operator = _op
    # 上文方法
    def __enter__(self):
        print("进入上文方法")
        self.file = open(self.fileName,self.operator)
        return self.file
    # 下文方法
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('进入下文方法')
        if exc_type == None:
            print('PASS')
        else:
            print('Type: ', exc_type)
            print('Value:', exc_val)
            print('TreacBack:', exc_tb)
        # 返回值决定了捕获的异常是否继续向外抛出
        # 如果是 False 那么就会继续向外抛出，程序会看到系统提示的异常信息
        # 如果是 True 不会向外抛出，程序看不到系统提示信息，只能看到else中的输出
        return True


if __name__ == '__main__':
    # 使用with管理文件
    with File("fox.txt", "r") as file:
        _data = file.read()
        print(_data)

__enter__表示上文方法，需要返回一个操作文件对象
__exit__表示下文方法，with语句执行完成会自动执行，即使出现异常也会执行该方法。

输出结果

进入上文方法
文件内容
进入下文方法
PASS

0x02：生成器的创建方式

一、生成器的介绍

根据程序员制定的规则循环生成数据，当条件不成立时则生成数据结束。数据不是一次性全部生成出来，而是使用一个，再生成一个，可以节约大量的内存。

二、为什么要使用生成器

列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。

如：仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。

简单一句话：我又想要得到庞大的数据，又想让它占用空间少，那就用生成器！

三、创建生成器的方式

生成器推导式

与列表推导式类似，只不过生成器推导式使用小括号

# 创建生成器
_generator = (i * 2 for i in range(5))
_generator2 = (i * 2 for i in range(5))
print(_generator)

# next获取生成器下一个值
value = next(_generator)
value2 = next(_generator)
print(value)
print(value2)

print('===' * 10)
# 遍历生成器
for value in _generator2:
    print(value)

注意

next 函数获取生成器中的下一个值
for 循环遍历生成器中的每一个值

输出结果

<generator object <genexpr> at 0x00000201D846CD60>
<generator object <genexpr> at 0x00000201D84C5C80>
0
2
==============================
0
2
4
6
8

yield关键字
- 只要在def函数里面看到有 yield 关键字那么他不再是一个普通的函数，而是一个生成器（generator）

  def _generater(n):
      for i in range(n):
          print('开始第', i + 1, '次生成...')
          yield i
          print('完成第', i + 1, '次生成...')
  
  
  if __name__ == '__main__':
      _gener = _generater(3)
      # 从中生成一个值
      _point = next(_gener)
      print(_point)
  
      print('===' * 10)
      for i in _gener:
          print(i)

注意

代码执行到 yield 会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
生成器如果把数据生成完成，再次获取生成器中的下一个数据会抛出一个StopIteration 异常，表示停止迭代异常
while 循环内部没有处理异常操作，需要手动添加处理异常操作
for 循环内部自动处理了停止迭代异常，使用起来更加方便，推荐大家使用。

输出结果

开始第 1 次生成...
0
==============================
完成第 1 次生成...
开始第 2 次生成...
1
完成第 2 次生成...
开始第 3 次生成...
2
完成第 3 次生成...

四、生成器的使用场景

数学中有个著名的斐波拉契数列（Fibonacci），数列中第一个数为0，第二个数为1，其后的每一个数都可由前两个数相加得到：

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

现在我们使用生成器来实现这个斐波那契数列，每次取值都通过算法来生成下一个数据, 生成器每次调用只生成一个数据，可以节省大量的内存。

def fibonacci(num):
    a = 0
    b = 1

    # 记录生成fibonacci数字的下标
    current_index = 0

    while current_index < num:
        result = a
        a, b = b, a + b
        current_index += 1
        # 代码执行到yield会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
        yield result

fib = fibonacci(5)
# 遍历生成的数据
for value in fib:
    print(value)

输出结果

0x03：深拷贝与浅拷贝

一、Python赋值

直接赋值：其实就是对象的引用（别名)

在前面的文章关于Python的赋值就已经有了详细的介绍，详细请跳转至Day5 函数进阶与强化

# 直接赋值
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a), a)
print(id(b), b)

a[0] = 5  # 修改的是a
print(id(a), a)
print(id(b), b)

输出结果

2459767284672 [1, 2, 3]
2459767284672 [1, 2, 3]
2459767284672 [5, 2, 3]
2459767284672 [5, 2, 3]

二、浅拷贝

只对可变类型的第一层对象进行拷贝，对拷贝的对象开辟新的内存空间进行存储，不会拷贝对象内部的子对象，当子对象进行更改的时候，原始对象也会改变。

常见操作：

列表的切片[:]操作、list()操作
字典的copy()函数
copy模块的copy()函数

import copy

# 浅拷贝
a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [111, 222, 333]

list01 = [a, b, c]
print('拷贝前,', id(list01))
list02 = copy.copy(list01)
# 查看list01 和 list02
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

print('===' * 10)
# 修改一下
a[0] = 5
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

输出结果

拷贝前, 1831390784832
拷贝后, 1831390784832 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1831390885440 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
==============================
拷贝后, 1831390784832 [[5, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1831390885440 [[5, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]

浅拷贝

三、深拷贝

只要发现对象有可变类型就会对该对象到最后一个可变类型的每一层对象就行拷贝, 对每一层拷贝的对象都会开辟新的内存空间进行存储。

常见操作：

copy模块的deepcopy()函数

import copy

# 浅拷贝
a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [111, 222, 333]

list01 = [a, b, c]
print('拷贝前,', id(list01))
list02 = copy.deepcopy(list01)
#查看list01 和 list02
# 查看list01 和 list02
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

print('===' * 10)
# 修改一下
a[0] = 5
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

输出结果

拷贝前, 1663826111936
拷贝后, 1663826111936 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1663826208384 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
==============================
拷贝后, 1663826111936 [[5, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1663826208384 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]

深拷贝

Last modification：August 20th, 2020 at 11:46 pm

给狐宝打点钱⑧

【Python进阶】六、Python高级语法

机智的狐狸菌 • 2020 年 08 月 20 日

0x00：`property`属性

什么是property属性

property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

定义property属性

定义property属性有两种方式

装饰器方式

  class Person(object):
      def __init__(self):
          self.__age = 0
      @property
      def age(self):
          return self.__age
      @age.setter
      def age(self, new_age):
          if new_age >= 150:
              print('成精了')
          else:
              self.__age = new_age
  if __name__ == '__main__':
      p = Person()
      print(p.age)
      p.age = 100
      print(p.age)
      p.age = 150
      print(p.age)

在方法前加上@property表示将当前方法当做属性使用, 而且当对象获取属性时会执行下面修饰的方法
同时，在方法前加上@方法名.setter表示将当前方法作为属性使用，且在对象设置该属性值时，会执行下面修饰的方法
装饰器方式的property属性修饰的方法名一定要一样

输出结果

0
100
成精了
100

类属性方式
- property介绍
property(参1, 参2)
1. 第一个参数是获取属性时要执行的方法
2. 第二个参数是设置属性时要执行的方法

  class Person(object):
      def __init__(self):
          self.__age = 0
      def get_age(self):
          """当获取age属性的时候会执行该方法"""
          return self.__age
      def set_age(self, new_age):
          """当设置age属性的时候会执行该方法"""
          if new_age >= 150:
              print("成精了")
          else:
              self.__age = new_age
      # 类属性方式的property属性
      age = property(get_age, set_age)
  # 创建person
  p = Person()
  print(p.age)
  p.age = 100
  print(p.age)
  p.age = 1000
  print(p.age)

输出结果

0
100
成精了
100

0x01：`with`语句与上下文管理器

一、`with`语句的使用

在前面的笔记中，就有使用with语句的栗子(Day6 文件)；

# 1、以写的方式打开文件
with open("fox.txt", "w") as _file:
    # 2、读取文件内容
    _file.write("hello world")

二、上下文管理器(ContextManager)

一个类只要实现了__enter__()与__exit__()这俩个魔法方法，通过这个类创建的对象我们将其称之为上下文管理器；

举个栗子（定义一个File类，模拟使用with语句打开文件）

class File(object):
    # 初始化方法
    def __init__(self, _name, _op):
        # 定义变量保存文件名和打开模式
        self.fileName = _name
        self.operator = _op
    # 上文方法
    def __enter__(self):
        print("进入上文方法")
        self.file = open(self.fileName,self.operator)
        return self.file
    # 下文方法
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('进入下文方法')
        if exc_type == None:
            print('PASS')
        else:
            print('Type: ', exc_type)
            print('Value:', exc_val)
            print('TreacBack:', exc_tb)
        # 返回值决定了捕获的异常是否继续向外抛出
        # 如果是 False 那么就会继续向外抛出，程序会看到系统提示的异常信息
        # 如果是 True 不会向外抛出，程序看不到系统提示信息，只能看到else中的输出
        return True


if __name__ == '__main__':
    # 使用with管理文件
    with File("fox.txt", "r") as file:
        _data = file.read()
        print(_data)

__enter__表示上文方法，需要返回一个操作文件对象
__exit__表示下文方法，with语句执行完成会自动执行，即使出现异常也会执行该方法。

输出结果

进入上文方法
文件内容
进入下文方法
PASS

0x02：生成器的创建方式

一、生成器的介绍

二、为什么要使用生成器

列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。

如：仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。

简单一句话：我又想要得到庞大的数据，又想让它占用空间少，那就用生成器！

三、创建生成器的方式

生成器推导式

与列表推导式类似，只不过生成器推导式使用小括号

# 创建生成器
_generator = (i * 2 for i in range(5))
_generator2 = (i * 2 for i in range(5))
print(_generator)

# next获取生成器下一个值
value = next(_generator)
value2 = next(_generator)
print(value)
print(value2)

print('===' * 10)
# 遍历生成器
for value in _generator2:
    print(value)

注意

next 函数获取生成器中的下一个值
for 循环遍历生成器中的每一个值

输出结果

<generator object <genexpr> at 0x00000201D846CD60>
<generator object <genexpr> at 0x00000201D84C5C80>
0
2
==============================
0
2
4
6
8

yield关键字
- 只要在def函数里面看到有 yield 关键字那么他不再是一个普通的函数，而是一个生成器（generator）

  def _generater(n):
      for i in range(n):
          print('开始第', i + 1, '次生成...')
          yield i
          print('完成第', i + 1, '次生成...')
  
  
  if __name__ == '__main__':
      _gener = _generater(3)
      # 从中生成一个值
      _point = next(_gener)
      print(_point)
  
      print('===' * 10)
      for i in _gener:
          print(i)

注意

代码执行到 yield 会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
生成器如果把数据生成完成，再次获取生成器中的下一个数据会抛出一个StopIteration 异常，表示停止迭代异常
while 循环内部没有处理异常操作，需要手动添加处理异常操作
for 循环内部自动处理了停止迭代异常，使用起来更加方便，推荐大家使用。

输出结果

开始第 1 次生成...
0
==============================
完成第 1 次生成...
开始第 2 次生成...
1
完成第 2 次生成...
开始第 3 次生成...
2
完成第 3 次生成...

四、生成器的使用场景

数学中有个著名的斐波拉契数列（Fibonacci），数列中第一个数为0，第二个数为1，其后的每一个数都可由前两个数相加得到：

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

现在我们使用生成器来实现这个斐波那契数列，每次取值都通过算法来生成下一个数据, 生成器每次调用只生成一个数据，可以节省大量的内存。

def fibonacci(num):
    a = 0
    b = 1

    # 记录生成fibonacci数字的下标
    current_index = 0

    while current_index < num:
        result = a
        a, b = b, a + b
        current_index += 1
        # 代码执行到yield会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
        yield result

fib = fibonacci(5)
# 遍历生成的数据
for value in fib:
    print(value)

输出结果

0x03：深拷贝与浅拷贝

一、Python赋值

直接赋值：其实就是对象的引用（别名)

在前面的文章关于Python的赋值就已经有了详细的介绍，详细请跳转至Day5 函数进阶与强化

# 直接赋值
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a), a)
print(id(b), b)

a[0] = 5  # 修改的是a
print(id(a), a)
print(id(b), b)

输出结果

2459767284672 [1, 2, 3]
2459767284672 [1, 2, 3]
2459767284672 [5, 2, 3]
2459767284672 [5, 2, 3]

二、浅拷贝

常见操作：

列表的切片[:]操作、list()操作
字典的copy()函数
copy模块的copy()函数

import copy

# 浅拷贝
a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [111, 222, 333]

list01 = [a, b, c]
print('拷贝前,', id(list01))
list02 = copy.copy(list01)
# 查看list01 和 list02
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

print('===' * 10)
# 修改一下
a[0] = 5
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

输出结果

拷贝前, 1831390784832
拷贝后, 1831390784832 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1831390885440 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
==============================
拷贝后, 1831390784832 [[5, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1831390885440 [[5, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]

浅拷贝

三、深拷贝

只要发现对象有可变类型就会对该对象到最后一个可变类型的每一层对象就行拷贝, 对每一层拷贝的对象都会开辟新的内存空间进行存储。

常见操作：

copy模块的deepcopy()函数

import copy

# 浅拷贝
a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [111, 222, 333]

list01 = [a, b, c]
print('拷贝前,', id(list01))
list02 = copy.deepcopy(list01)
#查看list01 和 list02
# 查看list01 和 list02
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

print('===' * 10)
# 修改一下
a[0] = 5
print('拷贝后,', id(list01), list01)
print('拷贝后,', id(list02), list02)

输出结果

拷贝前, 1663826111936
拷贝后, 1663826111936 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1663826208384 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
==============================
拷贝后, 1663826111936 [[5, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]
拷贝后, 1663826208384 [[1, 2, 3], [11, 22, 33], [111, 222, 333]]

深拷贝

【Python进阶】六、Python高级语法

0x00：`property`属性

0x01：`with`语句与上下文管理器

一、`with`语句的使用

二、上下文管理器(ContextManager)

0x02：生成器的创建方式

一、生成器的介绍

二、为什么要使用生成器

三、创建生成器的方式

四、生成器的使用场景

0x03：深拷贝与浅拷贝

一、Python赋值

二、浅拷贝

三、深拷贝

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0x00：`property`属性

0x01：`with`语句与上下文管理器

一、`with`语句的使用

二、上下文管理器(ContextManager)

0x02：生成器的创建方式

一、生成器的介绍

二、为什么要使用生成器

三、创建生成器的方式

四、生成器的使用场景

0x03：深拷贝与浅拷贝

一、Python赋值

二、浅拷贝

三、深拷贝

0x00：property属性

0x01：with语句与上下文管理器

一、with语句的使用

二、上下文管理器(ContextManager)

0x02：生成器的创建方式

一、生成器的介绍

二、为什么要使用生成器

三、创建生成器的方式

四、生成器的使用场景

0x03：深拷贝与浅拷贝

一、Python赋值

二、浅拷贝

三、深拷贝

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0x00：property属性

0x01：with语句与上下文管理器

一、with语句的使用

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二、为什么要使用生成器

三、创建生成器的方式

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0x03：深拷贝与浅拷贝

一、Python赋值

二、浅拷贝

三、深拷贝

0x00：`property`属性

0x01：`with`语句与上下文管理器

一、`with`语句的使用

0x00：`property`属性

0x01：`with`语句与上下文管理器

一、`with`语句的使用