Python的深度学习

深入理解Python高级特性

掌握Python的高级特性是进阶的关键，包括装饰器、生成器、上下文管理器、元类等。这些特性能够提升代码的灵活性和效率。例如，装饰器可以用于实现AOP（面向切面编程），生成器可以处理大数据流而无需一次性加载到内存。

装饰器：用于修改或增强函数的行为，常用于日志记录、权限校验等场景。

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def log_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} took {time.time() - start:.2f}s")
        return result
    return wrapper

@log_time
def heavy_computation():
    time.sleep(1)

生成器 ：通过yield实现惰性计算，适合处理大规模数据。

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def read_large_file(file):
    with open(file) as f:
        while line := f.readline():
            yield line

掌握设计模式与最佳实践

设计模式是解决常见问题的模板，Python中常用的模式包括单例模式、工厂模式、观察者模式等。理解并应用这些模式能够提升代码的可维护性和扩展性。

单例模式：确保一个类只有一个实例。

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class Singleton:
    _instance = None
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

工厂模式：通过工厂类动态创建对象，隐藏具体实现细节。

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class AnimalFactory:
    def create_animal(self, animal_type):
        if animal_type == "dog":
            return Dog()
        elif animal_type == "cat":
            return Cat()
        raise ValueError("Unknown animal type")

性能优化与调试技巧

Python的性能优化需要关注算法复杂度、内存管理以及并发编程。工具如cProfile、memory_profiler可以帮助分析性能瓶颈。

使用cProfile分析性能：

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import cProfile
def slow_function():
    sum([i**2 for i in range(1000000)])

cProfile.run('slow_function()')

多线程与多进程：针对CPU密集型任务使用多进程，IO密集型任务使用多线程。

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from multiprocessing import Pool
def process_data(data):
    return data * 2

with Pool(4) as p:
    results = p.map(process_data, [1, 2, 3, 4])

参与开源项目与实战演练

通过阅读和贡献开源项目代码，可以学习到实际工程中的最佳实践。GitHub上热门的Python项目如requests、flask等是很好的学习资源。

克隆并阅读源码：

bash 复制代码

git clone https://github.com/psf/requests.git

解决开源项目中的Good First Issue：通常标注为"新手友好"的任务，适合逐步提升实战能力。

学习底层实现与C扩展

了解Python的底层实现（如CPython源码）有助于深入理解语言特性。通过C扩展可以提升关键代码的性能。

使用Cython编写扩展模块：将Python代码编译为C以提高速度。

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# example.pyx
def compute(int n):
    cdef int result = 0
    for i in range(n):
        result += i
    return result

阅读CPython源码：如对象模型、GIL（全局解释器锁）的实现机制。