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一、语法糖

1、列表推导式

# 列表推导式
my_list = [1, 2, 3]
nn_list = [i * 2 for i in my_list]
# for循环遍历，每次产生变量i， 在经过if判断。判断为true的，这个值在经过 i * 2 处理
nn_list1 = [i * 2 for i in my_list if i > 1] # [4, 6]
nn_list = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)] #二维数组

2、三元表达式

语法结构：

表达式（1）为 True 执行语句 if 条件表达式（1） else 表达式（1）为 False 执行语句

例如cn = “成年” if age >= 18 else “未成年”

3、断言

Python 断言，即 Python assert 语句，简单理解就是简易版的 if 语句。
语法格式：

assert 表达式

类似If表达式， 如

if not 表达式: raise AssertionError

4、with-as

with…as?语句，即上下文管理器，它在 Python 中实现了自动分配并释放资源。
语法格式：

with 表达式 [as 指定一个变量名]: 代码块 1代码块2

示例，例如

# 一般的对文件进行操作
file = open("./demo.txt")  # 手动打开
data = file.read()
file.close()  # 手动关闭# with...as 语句操作
with open("./demo.txt") as file:data = file.read()# try...except... 语句操作
file = open("./demo.txt")
try:data = file.read()
finally:file.close()

5、lambda函数

语法格式：

lambda [参数列表]:表达式

说明：lambda 表达式只允许包含一个表达式，不能包含复杂语句，该表达式的运算结果就是函数的返回值。

二、线程Thread

创建一个线程

    # 创建线程index = 2my_thread = threading.Thread(target=my_function,args=(index,))my_thread.start()

创建多线程

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:  # 控制线程池大小为3# 提交任务给线程池future1 = executor.submit(my_function, 1)future2 = executor.submit(my_function, 2)future3 = executor.submit(my_function, 3)# 获取任务执行结果print(f'result1:%s,result2:%s,result3:%s' % (future1.result(), future2.result(),future3.result()))print(future1.result())print(future2.result())print(future3.result())

with语句管理多线程

   '''with语句，它用于管理资源的生命周期，确保资源在使用后被正确关闭或释放。copy_current_request_context 是一个与 Flask 框架相关的函数，它用于复制当前的请求上下文。copy_current_request_context 是一个上下文管理器，所以你可以使用 with 语句来创建一个临时的请求上下文环境。'''# 创建多线程# copy_current_request_context必须依赖requestwith copy.copy(request):with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:future1 = executor.submit(copy_current_request_context(my_function),1)future2 = executor.submit(copy_current_request_context(my_function), -1)re1 = future1.result()re2 = future2.result()print(r'result1:{0},result2:{1}' % (re1,re2))