阅读目录
一、迭代器
1、迭代的概念
#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
代码如下：
while True:
print('==========>') list=[1,2,3] while count < len(1): #迭代 print(1[count]) count+=1
2、为何要用迭代器?什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？
#1、为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元祖，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器
#2、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__,如下： 'simon'.__iter__ [1,2,3].__iter__ (1,2,3).__iter__ {'a':1}.__iter__ {'a'.'b'}.__iter__ open('test.txt').__iter__ #3、什么是迭代器对象？ 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象 l=['die','erzi','sunzi','chongsunzi'] iter_l=l.__iter__() print(iter_l.__next__()) print(iter_l.__next__()) print(iter_l.__next__()) print(iter_l.__next__()) print(next(iter_l)) #next()--------->iter_l.__next__() 文件类型是迭代器对象 open('test.txt').__iter__ open('test.txt').__next__ #4、注意： 迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象
3、迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是，迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True print(iter_dic.__next__()) #等同于print(next(iter_idc)) print(iter_dic.__next__())#等同于print(next(iter_idc)) print(iter_dic.__next__())#等同于print(next(iter_idc)) print(iter_dic.__next__())#等同于print(next(iter_idc)) # print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志 #有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了 iter_dic=dic.__iter__() while 1: try: k=next(iter_dic) print(dic[k]) except StopIteration: break #这么写太丑逼，需要我们自己捕捉异常，控制next,python这么牛逼，能不能帮我们解决呢？请看for循环
4、for循环
#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
for k in dic: print(dic[k]) 输出结果： C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day18/迭代器.py 3 1 4 2 #for循环的工作原理 #1、执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代对象iter_dic #2、执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码 #3、重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration，结束循环
5、迭代器的优缺点
#优点： 1、提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式 2、惰性计算，节省内存 #缺点： 1、无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值) 2、一次性的，只能往后走，不能往前
二、生成器
1、什么是生成器
def func(): print('==========>first') yield 1 print('==========>second') yield 2 print('==========>third') yield 3 print('==========>end') g=func() p=g.__iter__() print(p.__next__()) print(p.__next__()) print(p.__next__()) print(g) #<generator object func at 0x0000000000B81150> print(next(g))
2、生成器就是迭代器
g.__iter__ g.__next__ #2、所以生成器就是迭代器，因此可以这样取值 res=next(g) print(res)
3、练习
1、自定义函数模拟range(1,7,2) 2、模拟管道，实现功能：tail -f nginx_access.log|grep '404'
#题目一： def range(start,stop,step=1): while start < stop: yield start start+=step #执行函数得到生成器，本质就是迭代器 obj=range(1,7,2) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) #StopIteration #应用于for循环 for i in range(1,7,2): print(i) 输出结果： C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day18/生成器.py 1 3 5 #题目二 import time def tail(filepath): with open('filepath','rb') as f: f.seek(0,2) while True: line=f.readline() if line: yield line else: time.sleep(0.2) def grep(pattern,lines): for line in lines: line=line.decode('utf-8') if pattern in line: yield line for line in grep('404',tail('access.log')): print(line,end='') #测试 with open('nginx_access.log','a',encoding='utf-8') as f: f.write('出错404\n')
4、协程函数
#yield关键字的另外一种使用形式：表达式形式的yield def dinner(name): print('%s 准备吃饭啦' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list print('%s 吃了 %s' % (name,food)) food_list.append(food) g=dinner('simon') g.send(None) #对于表达式形式的yield,在使用时，第一次必须传None, g.send(None)等同于next(g) g.send('烤全羊') g.send('烤腰子') g.send('羊肉串') g.send('烤猪蹄') g.close() g.send('鸭架') g.send('熊掌')
5、练习
1、编写装饰器，实现初始化协程函数的功能 2、实现功能：grep -rl 'python' /etc
#题目一： def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): g=func(*args,**kwargs) next(g) return g return wrapper @init def eater(name): print('%s 准备开始吃饭啦' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list print('%s 吃了 %s' % (name,food)) food_list.append(food) g=eater('egon') g.send('蒸羊羔') #题目二： #注意：target.send(...)在拿到target的返回值后才算执行结束 import os def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): g=func(*args,**kwargs) next(g) return g return wrapper @init def search(target): while True: filepath=yield g=os.walk(filepath) for dirname,_,files in g: for file in files: abs_path=r'%s\%s' %(dirname,file) target.send(abs_path) @init def opener(target): while True: abs_path=yield with open(abs_path,'rb') as f: target.send((f,abs_path)) @init def cat(target): while True: f,abs_path=yield for line in f: res=target.send((line,abs_path)) if res: break @init def grep(pattern,target): tag=False while True: line,abs_path=yield tag tag=False if pattern.encode('utf-8') in line: target.send(abs_path) tag=True @init def printer(): while True: abs_path=yield print(abs_path) g=search(opener(cat(grep('你好',printer())))) # g.send(r'E:\CMS\aaa\db') g=search(opener(cat(grep('python',printer())))) g.send(r'E:\CMS\aaa\db')
6、yield总结
#1、把函数做成迭代器 #2、对比return,可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态
三、面向过程编程
#1、首先强调：面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单，面向过程是一种编程思路、思想，而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即时我们不依赖于函数，也可以基于面向过程的思想编写程序 #2、定义 面向过程的核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么 基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式 #3、优点：复杂的问题流程化，进而简单化 #4、缺点：可扩展性差，修改流水线的任意一个阶段，都会牵一发而动全身 #5、应用：扩展性要求不高的场景，典型案例如：linux内核，git,httpd #6、举例 流水线1： 用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面 流水线2： 用户输入sql--->sql解析--->执行功能
ps：函数的参数传入，是函数吃进去的食物，而函数return的返回值，是函数拉出来的结果，面向过程的思路就是，把程序的执行当做一串首尾相连的功能，该功能可以是函数的形式，然后一个函数吃，拉出的东西给另外一个函数吃，另外一个函数吃了再继续拉给下一个函数吃。。。
#=============复杂的问题变得简单 #注册功能: #阶段1: 接收用户输入账号与密码,完成合法性校验 def talk(): while True: username=input('请输入你的用户名: ').strip() if username.isalpha(): break else: print('用户必须为字母') while True: password1=input('请输入你的密码: ').strip() password2=input('请再次输入你的密码: ').strip() if password1 == password2: break else: print('两次输入的密码不一致') return username,password1 #阶段2: 将账号密码拼成固定的格式 def register_interface(username,password): format_str='%s:%s\n' %(username,password) return format_str #阶段3: 将拼好的格式写入文件 def handle_file(format_str,filepath): with open(r'%s' %filepath,'at',encoding='utf-8') as f: f.write(format_str) def register(): user,pwd=talk() format_str=register_interface(user,pwd) handle_file(format_str,'user.txt') register() #=============牵一发而动全身,扩展功能麻烦 #阶段1: 接收用户输入账号与密码,完成合法性校验 def talk(): while True: username=input('请输入你的用户名: ').strip() if username.isalpha(): break else: print('用户必须为字母') while True: password1=input('请输入你的密码: ').strip() password2=input('请再次输入你的密码: ').strip() if password1 == password2: break else: print('两次输入的密码不一致') role_dic={ '1':'user', '2':'admin' } while True: for k in role_dic: print(k,role_dic[k]) choice=input('请输入您的身份>>: ').strip() if choice not in role_dic: print('输入的身份不存在') continue role=role_dic[choice] return username,password1,role #阶段2: 将账号密码拼成固定的格式 def register_interface(username,password,role): format_str='%s:%s:%s\n' %(username,password,role) return format_str #阶段3: 将拼好的格式写入文件 def handle_file(format_str,filepath): with open(r'%s' %filepath,'at',encoding='utf-8') as f: f.write(format_str) def register(): user,pwd,role=talk() format_str=register_interface(user,pwd,role) handle_file(format_str,'user.txt') register() #ps:talk内对用户名\密码\角色的合法性校验也可以摘出来做成单独的功能,但本例就写到一个函数内了,力求用更少的逻辑来为大家说明过程式编程的思路 示例:复杂的问题变得简单,但扩展功能麻烦