装饰器（Decorators）

装饰器是Python中强大的元编程工具，用于修改函数行为而无需更改其代码。常见用法包括：

  • 日志记录 📝
  • 权限验证 🔐
  • 性能测试 ⏱️

示例： 

def decorator(func):
    def wrapper():
        print("装饰器生效")
        return func()
    return wrapper

@decorator
def my_function():
    print("函数执行")
Python_装饰器

生成器（Generators）

使用yield关键字实现惰性求值，适合处理大数据集：

  • 逐行读取文件 📁
  • 高效的内存管理 🧠
  • 无限序列生成 🔁

示例： 

def count_up_to(n):
    count = 1
    while count <= n:
        yield count
        count += 1
Python_生成器

元类（Metaclasses）

元类是类的类，可控制类的创建过程：

  • 单例模式 🔄
  • 自动注册子类 📝
  • 验证类属性 🧪

示例： 

class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
Python_元类

上下文管理器（Context Managers）

使用with语句管理资源，确保正确释放：

  • 文件操作 📄
  • 数据库连接 🗄️
  • 网络请求 🌐

示例： 

with open("file.txt", "r") as f:
    content = f.read()
Python_上下文管理器

并发编程（Concurrency）

掌握多线程、异步IO和进程管理：

  • threading模块 🧩
  • async/await语法 🚀
  • multiprocessing工具 🧠

示例： 

import asyncio

async def my_async_function():
    await asyncio.sleep(1)
    print("异步任务完成")
Python_并发编程

高级数据结构

探索collections模块中的特殊数据类型：

  • Counter 📊
  • defaultdict 🗂️
  • ChainMap 🧰

示例： 

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
d["a"] += 1
print(d["a"])  # 输出: 1
Python_高级数据结构

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