第一部分：Python 文件处理
1. 基本文件操作
Python 内置的 open() 函数让文件操作变得格外轻松。以下是一种简单的打开、读取和关闭文件的方法：
python
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file = open("sample.txt", "r")
content = file.read()
file.close()
但还有更优的方式 —— 引入 with 语句 ：
python
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with open("sample.txt", "r") as file:
content = file.read()
为何选用 with ？
- 它能自动关闭文件
- 避免内存泄漏和文件锁定问题
- 代码更整洁、更符合 Python 风格
2. 读写文件
逐行读取文件：
python
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with open("sample.txt", "r") as file:
lines = file.readlines()
写入文件：
python
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with open("output.txt", "w") as file:
file.write("Hello, world!")
追加内容至文件：
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with open("output.txt", "a") as file:
file.write("\nNew line added!")
3. 处理大型文件
试图一次性加载超大文件？❌ 并非上策。
不妨采用这些高效技巧：
逐行读取（流式读取）：
python
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with open("large_file.txt", "r") as file:
for line in file:
print(line.strip())
分块读取：
python
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with open("large_file.txt", "r") as file:
while chunk := file.read(1024):
print(chunk)
这样就能每次仅将文件的一小部分加载到内存中。
4. 使用 Pandas 处理 CSV 和 Excel 文件
要是你处理的是结构化数据，Pandas 就是你最好的帮手：
python
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import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())
写入 CSV 文件：
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df.to_csv("output.csv", index=False)
处理 Excel 文件：
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df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
df.to_excel("output.xlsx", index=False, sheet_name="Results")
分块处理大型 CSV 文件：
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chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv("large_data.csv", chunksize=chunk_size):
print(chunk.shape)
第二部分：Python 并行处理
想在更短时间内完成更多任务？通过并行充分利用 CPU 和 I/O。
1. 多线程（I/O 密集型任务的利器）
python
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import threading
def print_numbers():
for i in range(5):
print(i)
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
线程适用于以下任务：
- 下载文件
- 读写文件
- 发起多个 API 调用
2. 多进程（ CPU 密集型任务的完美选择）
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from multiprocessing import Pool
def square(n):
return n * n
if __name__ == "__main__":
with Pool(4) as p:
result = p.map(square, [1, 2, 3, 4])
print(result)
当你进行数据复杂计算时，就派上用场了。
3. concurrent.futures —— 简化的并行处理
对于 I/O 密集型任务：
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def fetch_data(url):
return f"Fetched {url}"
urls = ["https://site1.com", "https://site2.com"]
with ThreadPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(fetch_data, urls)
print(list(results))
对于 CPU 密集型任务：
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from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def cube(n):
return n ** 3
with ProcessPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(cube, [1, 2, 3, 4])
print(list(results))
第三部分：装饰器 —— Python 的超能力
装饰器能为函数增添额外行为。
1. 简单装饰器
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def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Before function call")
func()
print("After function call")
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
2. 带参数的装饰器
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def repeat(n):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(n):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def greet():
print("Hello!")
3. 使用 functools.wraps
python
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import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__} with {args}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log
def add(a, b):
return a + b
print(add(2, 3))
functools.wraps 可保持原函数名称和文档字符串不变。
Lambda 函数
简洁的匿名函数，适合一行代码搞定的小任务。
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add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3)) # 8
列表推导式
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squares = [x ** 2 for x in range(5)]
字典推导式
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squares_dict = {x: x ** 2 for x in range(5)}
