函数式编程
函数式编程是一种编程范式，它将计算视为函数的组合。Python 支持函数式编程，通过使用 lambda 表达式和高阶函数，我们可以更方便地编写函数式代码。例如，可以使用 map 函数将一个函数应用到一个迭代器的每个元素上：
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_nums = map(lambda x: x**2, nums)
print(list(squared_nums)) # [1, 4, 9, 16, 25]
生成器
生成器是一种特殊的迭代器，它可以按需生成值，而不是一次性生成所有值。这使得生成器在处理大量数据时非常有用，因为它们可以避免将整个数据集加载到内存中。我们可以使用 yield 关键字来定义生成器：
def squares():
n = 1
while True:
yield n**2
n += 1
s = squares()
print(next(s)) # 1
print(next(s)) # 4
print(next(s)) # 9
装饰器
装饰器是一种可以在不改变原函数代码的情况下扩展其功能的机制。我们可以使用装饰器来添加日志记录、授权、缓存等功能。例如，下面是一个简单的装饰器，用于计算函数的运行时间：
import time
def timing_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to run.")
return result
return wrapper
@timing_decorator
def my_function():
time.sleep(1)
my_function() # Function my_function took 1.0004172325134277 seconds to run.
上下文管理器
上下文管理器是一种处理资源的机制，它能够确保在使用资源后正确释放它们。我们可以使用 with 语句来创建上下文管理器。例如，下面是一个上下文管理器，用于打开和关闭文件：
class FileManager:
def __init__(self, filename, mode):
self.filename = filename
self.mode = mode
def __enter__(self):
self.file = open(self.filename, self.mode)
return self.file
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
self.file.close()
with FileManager('test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, World!')
异步编程
异步编程是一种高效的编程范式，可以使程序在等待 IO 操作时不阻塞，从而提高程序的吞吐量和响应速度。Python 通过 asyncio 库提供了强大的异步编程支持。例如，下面是一个使用 asyncio 编写的简单 web 服务器：
import asyncio
async def handle_request(reader, writer):
request = (await reader.read(1024)).decode()
response = 'Hello, World!'
writer.write(response.encode())
await writer.drain()
writer.close()
async def main():
server = await asyncio.start_server(handle_request, 'localhost', 8000)
async with server:
await server.serve_forever()
asyncio.run(main())
并发编程 Python
支持多种并发编程模型，包括多线程、多进程和协程。这些模型可以用来提高程序的并发性和性能。例如，下面是一个使用 multiprocessing 库实现的并行计算程序：
from multiprocessing import Pool
def calculate_square(n):
return n**2
if __name__ == '__main__':
with Pool() as pool:
results = pool.map(calculate_square, range(10))
print(results) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
内存管理
Python 使用自动垃圾回收机制来管理内存，这使得内存管理变得非常方便。然而，如果不小心编写代码，可能会导致内存泄漏和性能问题。我们可以使用 gc 模块来手动控制垃圾回收机制的行为，例如：
import gc
# 禁用垃圾回收
gc.disable()
# 手动触发垃圾回收
gc.collect()
# 查看对象的引用计数
x = []
print(gc.get_referrers(x))
元编程
Python 支持元编程，即在程序运行时创建和操作程序本身的代码。元编程可以使代码更加灵活、动态和可扩展。Python 提供了许多元编程工具，如装饰器、元类、动态属性和函数、反射等。例如，下面是一个使用装饰器实现缓存功能的示例：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(50)) # 输出 12586269025，在缓存中执行了 99 次，递归调用了 99 次
Pythonic编程风格
Pythonic 是一种 Python 特有的编程风格，它强调简洁、可读、明确和优美的代码。Pythonic 代码应该符合 Python 的哲学和惯例，例如使用列表推导式、生成器、上下文管理器、with 语句、*args 和 **kwargs 等。Pythonic 代码可以使代码更加易于理解、维护和扩展。例如，下面是一个使用列表推导式实现的字符串列表去重的代码：
lst = ['a', 'b', 'c', 'a', 'd', 'c']
unique_lst = list(set(lst))
print(unique_lst) # ['a', 'b', 'c', 'd']
