浅谈Python中骚操作

Python 中的“高级骚操作”通常指的是那些能够提升代码效率、简洁度或是功能性的技巧。下面列出了一些常用的高级技巧和特性，这些可以帮助你写出更加优雅和高效的 Python 代码。

列表推导式（List Comprehensions）

• 快速创建列表。

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

生成器表达式（Generator Expressions）

• 类似于列表推导式，但返回一个生成器对象。

squares_gen = (x**2 for x in range(10))

字典推导式（Dictionary Comprehensions）

• 创建字典。

d = {x: x**2 for x in range(5)}

集合推导式（Set Comprehensions）

• 创建集合。

s = {x**2 for x in range(5)}

多重赋值（Multiple Assignment）

• 可以同时为多个变量赋值。

a, b = 1, 2

解包赋值（Unpacking Assignment）

• 解包序列或迭代器中的元素。

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]

条件表达式（Conditional Expression）

• 即三元运算符。

result = "even" if x % 2 == 0 else "odd"

属性和方法的动态访问

• 使用 getattr, setattr, hasattr 动态地访问和修改对象的属性和方法。

value = getattr(obj, 'name', 'default')

装饰器（Decorators）

• 在不改变函数本身的情况下添加新功能。

@my_decorator
def my_function():
    pass

上下文管理器（Context Managers）

• 使用 with 语句自动处理资源的获取和释放。

with open('file.txt', 'r') as f:
    data = f.read()

闭包（Closures）

• 函数可以访问并修改其外部作用域内的变量。

def outer(x):
    def inner(y):
        return x + y
    return inner
add_five = outer(5)
print(add_five(10))  # 输出 15

元类（Metaclasses）

• 控制类的创建过程。

class Meta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        a = super().__new__(cls, name, bases, dct)
        a.attr = 'new_attr'
        return a

迭代器协议（Iterator Protocol）

• 实现 __iter__ 和 __next__ 方法来创建自定义迭代器。

class Counter:
    def __init__(self, max):
        self.max = max
        self.current = 0
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.current < self.max:
            r = self.current
            self.current += 1
            return r
        raise StopIteration

生成器函数（Generator Functions）

• 使用 yield 关键字创建生成器。

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        yield a
        a, b = b, a + b

函数式编程特性

• 如 map, filter, reduce 等。

from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_of_squares = reduce(lambda x, y: x + y**2, numbers, 0)

以上只是一些基本的例子，Python 还有许多其他高级特性和库，如 itertools、functools 等，这些都可以帮助你写出更加高效且优雅的代码。如果你对某个特定的技巧感兴趣，可以去查看官方文档。