python泛型

A. ​✅一图搞懂:8种主流的编程范式！程序员必备知识

一图搞懂:8种主流的编程范式！程序员必备知识

一、命令式编程

命令式编程描述了更改程序状态的一系列步骤。C，C++，Java，python（在某种程度上）等语言以及许多其他语言都支持命令式编程风格。

二、声明式编程

声明式编程强调表达逻辑和功能，而不显式描述控制流。函数式编程是声明式编程的一种流行形式。

三、面向对象编程（OOP）

面向对象编程（OOP）围绕对象的概念展开，对象封装了数据（属性）和行为（方法或函数）。常见的面向对象编程语言包括Java、C++、Python、Ruby和C#。

四、面向切面编程（AOP）

面向切面编程（AOP）旨在将跨越软件系统多个部分的关注点模块化。AspectJ是最着名的AOP框架之一，它扩展了Java语言。

五、函数式编程（FP）

函数式编程（FP），将计算机运算视为数学上的函数计算，并将程序视为由函数组成的计算过程。强调使用不可变数据和声明性表达式。Haskell、Lisp、Erlang等语言以及JavaScript、Python和Scala等语言中的一些功能都支持函数式编程范式。函数式编程的特点在于它的函数是一等公民，可以被命名、赋值、作为参数传递，并在必要时从其他函数返回。

六、响应式编程

响应式编程处理异步数据流和更改的传播。事件驱动的应用程序和流数据处理应用程序受益于响应式编程。

七、泛型编程

泛型编程旨在通过允许编写算法和数据结构而不指定它们将操作的类型来创建可重用、灵活且独立于类型的代码。泛型编程广泛用于库和框架中，以创建列表、堆栈、队列等数据结构和排序、搜索等算法。

八、并发编程

并发编程处理同时执行多个任务或流程，从而提高性能和资源利用率。并发编程用于各种应用程序，包括多线程服务器、并行处理、并发Web服务器和高性能计算。

B. python list[3::-1]是什么意思

“python list[3::-1]”的意思是：从位置3反向截取list中的数组。

list参数分别是截取位置、截取方式。3代表从list第三个位置开始截取，-1代表反向截取。

在编程语言中，List是双向串行连接，用于管理线性列中的对象集合。 list的功能是在集合中的任何位置添加或删除元素都是快速的，但不支持随机访问。

list是类库提供的众多容器（container）之一，除此之外还有vector、set、map、…等等。List被实现为模板（即泛型），并且可以处理任何类型的变量，包括用户定义的数据类型。

(2)python泛型扩展阅读：

list是一个双向循环链表，每个元素都知道前一个元素和下一个元素。

在STL中，list（如vector）是常用容器，与vector不同，list不支持对元素的任意访问。 list中提供的成员函数类似于vector，但是list提供了对表的第一个元素push_front和pop_front的操作，这些操作在vector中不可用。

与vector不同，list迭代器不会失败。 与vector不同，vector保留了备份空间，当超过容量限制时，将重新分配所有内存，从而导致迭代器失败。 List没有备份空间的概念，请求元素进行空间的进出，因此其迭代器不会失败。

C. 来喽，来喽，Python 3.9正式版发布了~~~

摘要：Python 3.9正式版于2020年10月5日发布，本文将详细介绍新版本的特性及其对产品的影响，包括新功能、改进的模块、优化和已弃用或移除的内容。我们将通过Python的交互行进行演示，并提供安装指南。

新版本的Python 3.9带来了多项吸引人的亮点，如改进的字符串方法、字典合并与更新操作符，以及类型注解中的泛型标准集合。这些特性在处理代码时将更加高效便捷，尤其是在操作字典和字符串时。

在新特性方面，字典类提供了merge（|）和update（|=）操作符，使得字典操作更为简便。此外，新增的字符串方法可方便地删除字符串的前缀和后缀，而无需额外导入库。类型注解中的泛型标准集合允许在定义数据类时使用内置的集合类型，如list和dict，而无需导入相应的大写类型。

Python 3.9的解析器也进行了升级，基于PEG（Predictive Parsing Expression Grammar）而取代了LL(1)，这使得语言特性更灵活。新引入的zoneinfo模块在操作时区时更为方便，减少了对第三方库的依赖。

在性能优化方面，Python 3.9对内置类型如range、tuple、set、frozenset、list和dict进行了优化，使用了vectorcall协议。虽然性能提升在某些测试中不明显，但从长远看，这为未来引入更多新特性奠定了基础。

值得注意的是，Python 3.9是支持Python 2向后兼容的最后一个版本。从Python 3.10开始，将不再兼容Python 2，开发者需提前做好升级准备。此外，threading.Thread类的isAlive()方法已被is_alive()取代，base64.encodestring()和base64.decodestring()方法已被base64.encodebytes()和base64.decodebytes()替代，且json.loads()的encoding参数必须设为UTF-8、UTF-16或UTF-32。

最后，回顾Python 3.8中的新特性，包括增强的性能、改进的异常处理和新增的数据结构，确保团队成员能够充分利用这些功能提升代码质量。

D. Python中的泛型

Python中的泛型，类似于C++中的模板，旨在提高代码复用和类型安全。在Python中，尽管其灵活性使得我们无需预先指定参数和返回值类型，但在大型项目中，这可能导致代码难以管理，文档生成和错误检查变得困难。因此，引入了typing模块来提供类型提示。

Python的typing库允许我们使用Union来指定可能的类型组合，如Union[int, float]，并使用TypeVar定义类型占位符T，如在函数定义中控制输入和返回值的类型一致性。这有助于提升代码的可读性和协作效率。

更进一步，通过继承Generic类，我们可以创建泛型类，如定义一个类型安全的队列。尽管Python的动态类型允许在运行时接受不同类型的输入，但静态类型检查工具如mypy等能帮助我们提前发现潜在问题，这是推荐使用type annotation的主要原因。

总的来说，Python中的泛型是提升代码规范性和可维护性的一种工具，尤其是在处理类型安全和代码复用时。通过typing模块，开发者可以更好地控制函数和类的输入输出类型，提高代码的可读性和可预测性。