本文主要是介绍十个python高级代码片段（Ⅲ），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 上下文管理器 for 锁
import threadinglock = threading.Lock()def thread_safe_increment(counter):with lock:counter[0] += 1counter = [0]
threads = [threading.Thread(target=thread_safe_increment, args=(counter,)) for _ in range(100)]for thread in threads:thread.start()for thread in threads:thread.join()print(counter[0]) # 输出: 100
说明: 使用上下文管理器管理锁，确保在多线程环境中对共享资源的操作是线程安全的。
2. 类型提示
from typing import List, Tupledef process_data(data: List[Tuple[int, str]]) -> List[str]:return [f"{num}: {text}" for num, text in data]sample_data = [(1, "apple"), (2, "banana")]
print(process_data(sample_data)) # 输出: ['1: apple', '2: banana']
说明: 类型提示（Type Hints）用于指定函数参数和返回值的类型，增强代码可读性和工具支持。
3. 反射
class MyClass:def method(self):passobj = MyClass()
method = getattr(obj, 'method')
method() # 动态调用方法
说明: 反射允许在运行时检查和操作对象的属性和方法，这对于动态创建和调用方法非常有用。
4. 数据生成器
import randomdef random_numbers(size: int):for _ in range(size):yield random.randint(1, 100)numbers = random_numbers(5)
print(list(numbers)) # 输出: 随机的五个数字
说明: 生成器提供一种迭代大数据集的方式，避免将所有数据一次性加载到内存中。
5. 分派函数
from functools import singledispatch@singledispatch
def process(arg):print(f"Default processing for {arg}")@process.register
def _(arg: int):print(f"Processing integer: {arg}")@process.register
def _(arg: str):print(f"Processing string: {arg}")process(10) # 输出: Processing integer: 10
process("hi") # 输出: Processing string: hi
说明: singledispatch实现了基于函数参数类型的单分派，可以简化代码逻辑，替代大量的if-elif语句。
6. 复数的使用
complex_num1 = complex(2, 3)
complex_num2 = complex(1, -4)
result = complex_num1 + complex_num2print(result) # 输出: (3-1j)
print(result.real) # 输出: 3.0
print(result.imag) # 输出: -1.0
说明: Python内置对复数的支持，提供了丰富的数学操作和属性访问。
7. 动态导入模块
module_name = 'math'
math_module = __import__(module_name)print(math_module.sqrt(16)) # 输出: 4.0
说明: 动态导入模块可以根据运行时的条件决定导入哪些模块，适用于需要动态加载插件或扩展的场景。
8. 组合生成器
from itertools import productcolors = ['red', 'green', 'blue']
sizes = ['S', 'M', 'L']for combination in product(colors, sizes):print(combination)
# 输出: ('red', 'S'), ('red', 'M'), ('red', 'L'), ...
说明: 使用itertools.product可以生成两个或多个列表的笛卡尔积，非常适合在需要生成所有可能组合的场景下使用。
9. 动态创建类
def class_factory(class_name):class Base:def __init__(self):self.name = class_namereturn BaseDynamicClass = class_factory("DynamicClass")
instance = DynamicClass()
print(instance.name) # 输出: DynamicClass
说明: 动态创建类允许根据运行时条件生成类，提供高度的灵活性和扩展性。
10. 序列解包
data = [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)]
for name, age in data:print(f"{name} is {age} years old")
# 输出:
# Alice is 25 years old
# Bob is 30 years old
# Charlie is 35 years old
说明: 序列解包用于将序列中的元素直接分配给多个变量，这使得代码更加简洁和清晰。
这篇关于十个python高级代码片段（Ⅲ）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
