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Python实践

2024年03月16日

闭包

闭包和嵌套函数类似,不同的是,这里外部函数返回的是一个函数,而不是一个具体的值。返回的函数通常赋于一个变量,这个变量可以在后面被继续执行调用。使用闭包的一个原因,是让程序变得更简洁易读。其次,和嵌套函数优点类似,函数开头需要做一些额外工作,而你又需要多次调用这个函数时,将那些额外工作的代码放在外部函数,就可以减少多次调用导致的不必要的开销,提高程序的运行效率。

装饰器

所谓的装饰器,其实就是通过装饰器函数,来修改原函数的一些功能,使得原函数不需要修改。Python装饰器(decorator)在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变),为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用。

def timer(func):
"""装饰器:打印函数耗时"""
def decorated(*args, **kwargs): # 一般把 decorated 叫作“包装函数”,接收任意数目的可变参数 (*args, **kwargs),主要通过调用原始函数 func 来完成工作。在包装函数内部,常会增加一些额外步骤,比如打印信息、修改参数等。
    st = time.perf_counter()
    ret = func(*args, **kwargs)
    print('time cost: {} seconds'.format(time.perf_counter() - st))
    return ret
return decorated

绝大多数情况下,我们会选择用嵌套函数来实现装饰器,但这并非构造装饰器的唯一方式。事实上,某个对象是否能通过装饰器(@decorator)的形式使用只有一条判断标准,那就是 decorator 是不是一个可调用的对象。类同样也是可调用对象。

class Count:
    def __init__(self, func):   # 初始化时传入原函数 func()
        self.func = func
        self.num_calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.num_calls += 1
        print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls))
        return self.func(*args, **kwargs)
@Count
def example():
    print("hello world")
example()

# 输出
num of calls is: 1
hello world
example()

# 输出
num of calls is: 2
hello world
...

装饰器将额外增加的功能,封装在自己的装饰器函数或类中;如果你想要调用它,只需要在原函数的顶部,加上 @decorator 即可。显然,这样做可以让你的代码得到高度的抽象、分离与简化。

内存管理

Python 中一切皆对象。因此,你所看到的一切变量,本质上都是对象的一个指针。那么,怎么知道一个对象,是否永远都不能被调用了呢?引用计数(sys.getrefcount(a),getrefcount 本身也会引入一次计数;在函数调用发生的时候,会产生额外的两次引用,一次来自函数栈,另一个是函数参数。)。

相比 C 语言里,你需要使用 free 去手动释放内存,Python 的垃圾回收在这里可以说是省心省力了。不过,如果我偏偏想手动释放内存,应该怎么做呢?方法同样很简单。你只需要先调用 del a 来删除对象的引用;然后强制调用 gc.collect(),清除没有引用的对象,即可手动启动垃圾回收。

Python 使用标记清除(mark-sweep)算法和分代收集(generational),来启用针对循环引用的自动垃圾回收。先来看标记清除算法。我们先用图论来理解不可达的概念。对于一个有向图,如果从一个节点出发进行遍历,并标记其经过的所有节点;那么,在遍历结束后,所有没有被标记的节点,我们就称之为不可达节点。显而易见,这些节点的存在是没有任何意义的,自然的,我们就需要对它们进行垃圾回收。当然,每次都遍历全图,对于 Python 而言是一种巨大的性能浪费。所以,在 Python 的垃圾回收实现中,mark-sweep 使用双向链表维护了一个数据结构,并且只考虑容器类的对象(只有容器类对象才有可能产生循环引用)。而分代收集算法,则是另一个优化手段。Python 将所有对象分为三代。刚刚创立的对象是第 0 代;经过一次垃圾回收后,依然存在的对象,便会依次从上一代挪到下一代。而每一代启动自动垃圾回收的阈值,则是可以单独指定的。当垃圾回收器中新增对象减去删除对象达到相应的阈值时,就会对这一代对象启动垃圾回收。

with和上下文管理器

with 语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源。类似于java的 try(xx){...}try...finally...

with open('path','读写模式‘) as f:
    do something

等价于

f = open('path','读写模式')
do something
f.close()

要使用 with 语句,首先要明白上下文管理器 以及 上下文管理协议(Context Management Protocol):

  1. 在有两个相关的操作需要在一部分代码块前后分别执行的时候,可以使用 with 语法自动完成。具体的说,包含方法 __enter__()__exit__()__init__()__enter__()方法会在with的代码块执行之前执行,__exit__()会在代码块执行结束后执行。如果使用了 as 子句,则将 enter() 方法的返回值赋值给 as 子句中的 target。
  2. 使用 with 语法可以在特定的地方分配和释放资源

基于类的上下文管理器

class FileManager:
    def __init__(self, name, mode):
        print('calling __init__ method')
        self.name = name
        self.mode = mode 
        self.file = None
        
    def __enter__(self):
        print('calling __enter__ method')
        self.file = open(self.name, self.mode)
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('calling __exit__ method')
        if self.file:
            self.file.close()
            
with FileManager('test.txt', 'w') as f:
    print('ready to write to file')
    f.write('hello world')
    
## 输出
calling __init__ method
calling __enter__ method
ready to write to file
calling __exit__ method

基于生成器的上下文管理器,可以使用装饰器 contextlib.contextmanager,来定义自己所需的基于生成器的上下文管理器,用以支持 with 语句。

from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def file_manager(name, mode):
    try:
        f = open(name, mode)
        yield f
    finally:
        f.close()
        
with file_manager('test.txt', 'w') as f:
    f.write('hello world')

需要注意的是,当我们用 with 语句执行上下文管理器的操作时,一旦有异常抛出,异常的类型、值等具体信息,都会通过参数传入“exit()”函数中。你可以自行定义相关的操作对异常进行处理,而处理完异常后,也别忘了加上“return True”这条语句,否则仍然会抛出异常。