timmy / 使用 dataclass 定義資料類別
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dataclass 提供簡潔的方式來定義類別，適用於需要 存儲資料、簡化初始化、提升可讀性 的場景，例如 設定管理、數據建模、API 資料結構。
| 1 | from dataclasses import dataclass |
| 2 | |
| 3 | @dataclass |
| 4 | class User: |
| 5 | name: str |
| 6 | age: int |
| 7 | email: str |
| 8 | |
| 9 | # 建立實例 |
| 10 | user = User(name="Tim", age=30, email="tim@example.com") |
timmy / 使用 tempfile 建立臨時檔案與目錄
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tempfile 模組可用於建立臨時檔案或目錄，在程式執行期間存儲暫時資料，並確保在程式結束後自動清理，適用於 測試、快取、臨時儲存 等場景。
| 1 | import tempfile |
| 2 | import os |
| 3 | |
| 4 | with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: |
| 5 | pid = os.getpid() # 取得當前進程 ID |
| 6 | temp_file = os.path.join(temp_dir, f"process_{pid}.txt") |
| 7 | |
| 8 | # 建立並寫入臨時檔案 |
| 9 | with open(temp_file, "w") as f: |
| 10 | f.write(f"這是進程 {pid} 的臨時檔案") |
timmy / 使用 tqdm 顯示進度條
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tqdm 是一個輕量級的 Python 進度條庫，可用於迴圈、任務執行過程的可視化，適用於 批次處理、資料處理、下載任務、計算密集型應用 等場景。
| 1 | from tqdm import tqdm |
| 2 | import time |
| 3 | |
| 4 | for i in tqdm(range(10), desc="處理中", unit="step"): |
| 5 | time.sleep(0.5) # 模擬耗時操作 |
timmy / 使用 inspect 來獲取函式與類別的詳細資訊
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inspect 模組允許在執行時動態獲取函式、類別、模組的結構與資訊，適用於 除錯、程式碼分析、自動文件生成、動態調試 等場景。
| 1 | import inspect |
| 2 | |
| 3 | def example_function(a: int, b: str = "default") -> bool: |
| 4 | """示範函式，回傳 True 或 False""" |
| 5 | return bool(a) |
| 6 | |
| 7 | # 獲取函式參數 |
| 8 | signature = inspect.signature(example_function) |
| 9 | print(f"函式簽名: {signature}") |
timmy / 使用 pydantic 進行數據驗證與模型定義
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pydantic 提供基於 Python 類別的數據驗證與解析功能，適用於 API 請求驗證、資料模型定義、設定管理 等場景。
| 1 | from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError |
| 2 | |
| 3 | class User(BaseModel): |
| 4 | name: str = Field(..., title="使用者名稱", min_length=2) |
| 5 | age: int = Field(..., gt=0, le=150, description="年齡必須介於 1 到 150 之間") |
| 6 | email: str |
| 7 | |
| 8 | # 測試資料 |
| 9 | try: |
| 10 | user = User(name="Tim", age=30, email="tim@example.com") |
timmy / 使用 importlib 進行動態模組載入
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importlib 允許在執行時動態載入模組，適用於 外部插件管理、模組熱加載、延遲載入以提升效能 等場景。
| 1 | import importlib |
| 2 | |
| 3 | # 動態載入內建模組 |
| 4 | math_module = importlib.import_module("math") |
| 5 | print(math_module.sqrt(16)) # 4.0 |
| 6 | |
| 7 | # 動態載入自訂模組 |
| 8 | module_name = "my_module" # 假設有 my_module.py |
| 9 | custom_module = importlib.import_module(module_name) |
| 10 | print(custom_module.hello()) # 假設 my_module 有 hello() 函式 |
timmy / 使用 functools 進行函式工具操作
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functools 模組提供多種函式工具，如記憶化（lru_cache）、部分應用（partial）和函式包裝（wraps），適用於提升效能、簡化回呼函式與裝飾器開發。
| 1 | import functools |
| 2 | |
| 3 | @functools.lru_cache(maxsize=5) |
| 4 | def fibonacci(n): |
| 5 | """計算費氏數列（具備快取功能）""" |
| 6 | if n < 2: |
| 7 | return n |
| 8 | return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) |
| 9 | |
| 10 | print(fibonacci(10)) # 快速計算 |
timmy / 使用 ABC 定義抽象類別
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ABC（Abstract Base Class）允許定義抽象類別，強制子類別實作特定方法，適用於建立統一的介面規範，確保繼承的類別都遵守特定的行為。
| 1 | from abc import ABC, abstractmethod |
| 2 | |
| 3 | # 定義抽象類別 |
| 4 | class Animal(ABC): |
| 5 | @abstractmethod |
| 6 | def make_sound(self) -> str: |
| 7 | """所有動物都必須實作此方法""" |
| 8 | pass |
| 9 | |
| 10 | # 繼承並實作抽象方法 |
timmy / 使用 ThreadPoolExecutor 進行多執行緒任務管理
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ThreadPoolExecutor 提供了一種簡單的方式來管理多執行緒，適用於 I/O 密集型任務（如網路請求、檔案處理、資料庫查詢），提高執行效率。
| 1 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed |
| 2 | import time |
| 3 | |
| 4 | def task(n): |
| 5 | """模擬一個耗時任務""" |
| 6 | time.sleep(n) |
| 7 | return f"Task {n} completed after {n} seconds" |
| 8 | |
| 9 | # 建立執行緒池 |
| 10 | with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: |