สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python ไม่ได้มีเพียงแค่ใช้ฟีเจอร์พื้นฐานทั่วไปเท่านั้น แต่ยังมี "Advanced Features" ที่ช่วยให้การเขียนโปรแกรมมีความยืดหยุ่นและเปี่ยมด้วยประสิทธิภาพมากขึ้น บทความนี้จะอธิบายถึง 5 ฟีเจอร์ขั้นสูงของ Python พร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งานที่จะช่วยยกระดับความสามารถในการเขียนโค้ดของคุณ
Decorator ใน Python เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของฟังก์ชันหรือคลาสโดยไม่จำเป็นต้องแก้ไขโค้ดภายในฟังก์ชันหรือคลาสนั้นๆ เป็นเทคนิคที่ใช้สำหรับการเพิ่มการทำงานให้กับโค้ดที่มีอยู่โดยไม่เปลี่ยนแปลงโค้ดเดิม (open-closed principle).
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Something is happening before the function is called.")
result = func(*args, **kwargs)
print("Something is happening after the function is called.")
return result
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
Generators เป็นอีกหนึ่งฟีเจอร์ที่ช่วยให้คุณสร้าง iterator ได้ง่ายขึ้นผ่านการใช้คีย์เวิร์ด `yield`. เมื่อใช้ Generator ช่วยประหยัดหน่วยความจำ เนื่องจากมันจะผลิตข้อมูลเมื่อจำเป็นเท่านั้น โดยไม่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลทั้งหมดในหน่วยความจำก่อน.
def countdown(num):
print("Starting")
while num > 0:
yield num
num -= 1
cd = countdown(4)
for count in cd:
print(count)
Context Manager ใช้กับคีย์เวิร์ด `with` ซึ่งรับประกันว่าทรัพยากรต่างๆ (เช่น ไฟล์หรือการเชื่อมต่อเครือข่าย) จะได้รับการจัดการอย่างถูกวิธี โดยเฉพาะการปล่อยทรัพยากรเมื่อไม่จำเป็นต้องใช้งานต่อ.
class ManagedFile:
def __init__(self, filename):
self.filename = filename
def __enter__(self):
self.file = open(self.filename, 'w')
return self.file
def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
if self.file:
self.file.close()
with ManagedFile('hello.txt') as f:
f.write('Hello, world!')
Metaclasses ใน Python เป็น 'class of a class' ที่ควบคุมการสร้างคลาสและตัวอย่างของคลาส เหมาะสำหรับการปรับแต่งพฤติกรรมในระดับที่ลึกขึ้นของโค้ด.
class Meta(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
x = super().__new__(cls, name, bases, dct)
x.attr = 100
return x
class MyClass(metaclass=Meta):
pass
print(MyClass.attr)
เมื่อต้องการเขียนโค้ดที่ทำงานแบบ asynchronous, Python ให้คุณใช้ `async` และ `await`. มันช่วยให้สามารถดำเนินการทำงานโค้ดหลายส่วนพร้อมกันโดยไม่ขัดจังหวะกัน.
import asyncio
async def get_data_from_db(query):
print(f"Fetching from the database with query: {query}")
await asyncio.sleep(2) # simulate I/O operation
print("Database returned")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(get_data_from_db("SELECT * FROM my_table"))
loop.close()
การเรียนรู้และการปรับใช้ฟีเจอร์ขั้นสูงเหล่านี้ของ Python จะยกระดับทักษะการเขียนโค้ดของคุณให้ไปสู่อีกขั้น ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT), เรามีคอร์สที่จะทำให้คุณเข้าใจในโลก Python อย่างลึกซึ้งและเต็มเปี่ยมด้วยความสามารถในการใช้งานฟีเจอร์เหล่านี้อย่างคล่องแคล่ว อย่าพลาดโอกาสที่จะเสริมสร้างทักษะการเขียนโค้ดของคุณให้ก้าวหน้าไปอีกขั้น ในโลกของการเขียนโปรแกรมที่ไม่หยุดนิ่งและเต็มไปด้วยการค้นพบใหม่ๆ ทุกวัน.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python advanced_features decorators generators context_managers metaclasses async/await programming python_programming programming_languages
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com