Day4 闭包、装饰器decorator、迭代器与生成器、面向过程编程、三元表达式、列表解析与生成器表达式、序列化与反序列化

一、装饰器

一、装饰器的知识储备

　　不想修改函数的调用方式，但是还想在原来的函数前后添加功能

　　1、可变长参数  ：*args和**kwargs

 def index(name,age):
     print(name,age)

 def wrapper(*args,**kwargs):
     #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3}
     index(*args,**kwargs)
     #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5)

　　2、函数对象：被当做数据传递

    1、函数可以当做参数传给另外一个函数
    2、一个函数的返回值，也可以是一个函数（打破函数的层级关系）
        def f1():
            def f2():
                print('f2')
            return f2  ##打破函数的层级关系
        f=f1()
        f()

　　3、名称空间和作用域

    1、名称空间：
        分类：分三种
            内置名称空间：Python解释器启动则生效，关闭时失效
            全局名称空间：执行Python文件时生效

            内置名称空间：调用函数时，临时生效；函数调用结束失效
         加载顺序：先内置，在全局，最后有可能产生局部
         查找名字的顺序：先局部，再全局，最后内置
    2、作用域
        分类：分两种
            全局作用域：全局存活，全局有效
            局部作用域：临时存活，局部有效
    强调：作用关系在函数定义阶段已经固定，与调用位置无关

二、闭包函数

　　1、定义

1、定义在函数内部的函数
2、包含对外部作用域名字的引用，而不是对全局作用域名字的引用
   那么该内部函数称之为闭包函数

　　2、实例

 x = 1
 def f1():
     x=111111111111
     def f2():  #f2是闭关函数
         print(x)
     return f2  ##获取返回值
 func=f1()
 # func()

 def  foo():
     x=1988193190112131
     func()
 foo()

　　3、应用：延迟计算/惰性计算（爬网页）

 def get(url):
     return requests.get(url).text
 # print(get('https://www.toutiao.com/'))
 print(get('https://www.python.org'))

方式一

 import  requests  #需要pip3 install request
 def index(url):
     # url='https://www.python.org'
     def get():
         return requests.get(url).text
     return get
 python_web=index('https://www.python.org')
 baidu_web=index('https://www.baidu.com')
 python_web()
 baidu_web()

优化

from urllib.request import urlopen
def get(url): #url='http://www.baidu.com'
# url='http://www.baidu.com'
def inner():
return urlopen(url).read()
return inner

baidu=get('http://www.baidu.com')
print(baidu)
res=baidu()
baidu()

def index(url):
    # url='https://www.python.org'
    def warpper():
        return requests.get(url).text
    return warpper
python_web=index('https://www.python.org')
print(python_web.__closure__[0])  ##closure 闭包  ##能看到内存地址就不要使用ID

三、装饰器

装饰器就是闭包函数的一种应用场景

　　1、为何要用装饰器

开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放

　　2、装饰器的定义和原则

装饰器本身可以是任意可以调用对象，被装饰的对象本身也可以是任意可调用对象
定义：本质是函数，（装饰其他函数），就是为其他函数添加附加功能
　　　在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
原则：1、不能修改被装饰的函数的源代码
         2、不能修改被装饰的函数的调用方式

　　添加统计执行时间的功能

 import time
 def index():
     start=time.time()
     time.sleep(3)
     print('welcome to index')
     stop=time.time()
     print('run time is :[%s}' %(stop-start))
 index()

修改源代码

 import time
 def index():
     time.sleep(3)
     print('welcome to index')
 # index()

 def wrapper(func):
     start=time.time()
     func()
     stop=time.time()
     print('run time is %s' %(stop-start))
 #wrapper(index)  ##注意index一定不能加() ，因为使用的是内存地址
 index=wrapper(index)

不修改源代码，修改调用方式

　　3、装饰的定义和调用

　使用装饰器添加统计执行时间的功能，不修改原代码，不修改调用方式

 import time
 def timmer(func):
     # func=index
     def wrapper():
         start=time.time()
         func()
         stop=time.time()
         print('run time is [%s]' %(stop-start))
     return wrapper

 @timmer #等价于index=timmer(index)  #@装饰器名，会将正下方函数名作为参数传给装饰器，然后重新赋值给函数名
 def index():
     time.sleep(3)
     print('welcome to index')
 # index=timmer(index)  ##实践一：重新赋值，然后调用
 # index()

 @timmer #等价于home=timmer(home)
 def home():
     time.sleep(3)
     print('welcome %s to home' %name)
 index()
 home()

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/9/23
 ##有参和无参函数都能使用装饰器(*args,**kwargs)
 import time
 def timmer(func):
     # func=index
     def wrapper(*args,**kwargs):
         start=time.time()
         res=func(*args,**kwargs) #有无返回值，均可处理:有返回值，是相应的返回值，没有返回值是None
         stop=time.time()
         print('run time is %s' %(stop-start))
         return res ##有无返回值，均可处理
     return wrapper
 @timmer #等价于index=timmer(index)  #@装饰器名，会将下面函数名作为参数传给装饰器，然后重新赋值给函数名
 def index():
     time.sleep(3)
     print('welcome to index')
     return 123
 # index()

 @timmer #等价于home=timmer(home)
 def home(name):
     time.sleep(3)
     print('welcome to home')
 #有返回值
 res=index()  #即res=wrapper
 print(res)
 home('wzs')  #即wrapper('wzs')

被装饰对象有参数，参数类型和数量不固定

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/9/23
 ##eval 将字符串里面的命令提取出来，执行一下
 #字符串转成字典
 # dic='{"name":"alex","password":"alex123"}'
 # d=eval(dic)
 # print(type(d))

 ##从文件取用户信息进行认证
 # with open('db.txt',encoding='utf-8') as f:
 #     data=f.read()
 #     dic=eval(data)
 #     print(dic['name'])

 ##保存用户登录状态
 current_user={'user':None,'current_status':False}
 def auth(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         if current_user['user'] and current_user['current_status']:
             return func(*args,**kwargs)
         name=input('please input your name:').strip()
         password=input('please input your password:').strip()

         ##用户的认证来源有多种：文件，数据库等等
         with open('db.txt', encoding='utf-8') as f:
             user_dic = eval(f.read())
         # if name == user_dic['name'] and password == user_dic['password']:
         if name in user_dic and password == user_dic[name]:
             res=func(*args,**kwargs) #有无返回值，均可处理:有返回值，是相应的返回值，没有返回值是None
             current_user['user'] = name ##登录成功记录下来
             current_user['current_status'] == True
             return res ##有无返回值，均可处理
         else:
             print('user or password is wrong')
     return wrapper
 @auth #等价于index=timmer(index)  #@装饰器名，会将下面函数名作为参数传给装饰器，然后重新赋值给函数名
 def index():
     print('welcome to index')
     return 123
 # index()

 @auth #等价于home=timmer(home)
 def home(name):
     print('welcome to home')
 #有返回值
 res=index()  #即res=wrapper
 print(res)

有认证功能的装饰

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/9/23
 ####使用装饰器
 import time
 from functools import wraps  ##引用Python自带的装饰器
 current_user={'user':None,'current_status':False}
 def auth(auth_type='file'):
     def deco(func):
         def wrapper(*args,**kwargs):
             if auth_type == 'file':
                 if current_user['user']:
                     return func(*args,**kwargs)
                 name=input('please input your name:').strip()
                 password=input('please input your password:').strip()

                 ##用户的认证来源有多种：文件，数据库等等
                 with open('db.txt', encoding='utf-8') as f:
                     user_dic = eval(f.read())
                 # if name == user_dic['name'] and password == user_dic['password']:
                 if name in user_dic and password == user_dic[name]:
                     res=func(*args,**kwargs) #有无返回值，均可处理:有返回值，是相应的返回值，没有返回值是None
                     current_user['user'] = name ##登录成功记录下来
                     current_user['current_status'] = True
                     return res ##有无返回值，均可处理
                 else:
                     print('user or password is wrong')
             elif auth_type == "mysql":
                 print('mysql')
             elif auth_type == 'ldap':
                 print('ldap')
             else:
                 print('not valid auth_type')
         return wrapper
     return deco
 def timmer(func):
     # func=index
     @wraps(func)  ##利用Python的自带的装饰器（可以查到注释信息）
     def wrapper():
         start=time.time()
         func()
         stop=time.time()
         print('run time is %s' %(stop-start))
     return wrapper
 ##装饰器是有先后顺序的，装饰器装饰的是正下方的函数
 ##上面装饰器先生效，下面的后生效;但是先执行下面（函数正上方的装饰器）
 @timmer #index=timmer(wrapper)
 @auth() # @deco #index=deco(index) #index=wrapper
 def index():
     '''这是函数'''
     time.sleep(3)
     print('welcome to index')
 # index()

 @timmer #等价于home=timmer(home)
 @auth()
 def home():
     time.sleep(3)
     print('welcome to home')
 # index()
 # home()
 print(index.__doc__) ##加上装饰器后默认是返回None ；调用系统自带的装饰器from functools import wraps ，引用@wraps后，可以查看函数的注释信息
 # print(help(index))  ##查看函数注释信息

显示被装饰对象的注释信息

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/9/23

 current_user={'user':None,'current_status':False}
 def auth(auth_type='file'): ##给装饰器传参数，最多三层(已经满足所有需求，一般情况下，直接调用别人的有参装饰器)
     def deco(func):
         def wrapper(*args,**kwargs):
             if auth_type == 'file':
                 if current_user['user']:
                     return func(*args,**kwargs)
                 name=input('please input your name:').strip()
                 password=input('please input your password:').strip()

                 ##用户的认证来源有多种：文件，数据库等等
                 with open('db.txt', encoding='utf-8') as f:
                     user_dic = eval(f.read())
                 # if name == user_dic['name'] and password == user_dic['password']:
                 if name in user_dic and password == user_dic[name]:
                     res=func(*args,**kwargs) #有无返回值，均可处理:有返回值，是相应的返回值，没有返回值是None
                     current_user['user'] = name ##登录成功记录下来
                     current_user['current_status'] = True
                     return res ##有无返回值，均可处理
                 else:
                     print('user or password is wrong')
             elif auth_type == "mysql":
                 print('mysql')
             elif auth_type == 'ldap':
                 print('ldap')
             else:
                 print('not valid auth_type')
         return wrapper
     return deco
 @auth(auth_type='mysql')#等价于@deco #index=deco(index)  #index=inner #@装饰器名，会将下面函数名作为参数传给装饰器，然后重新赋值给函数名
 def index():
     print('welcome to index')
     return 123
 # index()

 @auth(auth_type='file') #等价于home=timmer(home)
 def home(name):
     print('welcome %s to home' %name)
 #有返回值
 res=index()  #即res=wrapper
 print(res)
 home('alex')

有参数的装饰器

{"alex":"alex123","egon":"egon123","wzs":"wzs123"}

db.txt

　　装饰器最多三层函数，三层几乎满足所有的需求了

　　4、练习题

　　一：编写函数，（函数执行的时间是随机的）

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 import time
 def timmer(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         start = time.time()
         func(*args,**kwargs)
         stop = time.time()
         print('execution time is %s' %(start))

     return wrapper
 @timmer
 def exec():
     print('what are you doing?')
 exec()

　　二：编写装饰器，为函数加上统计时间的功能

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 import time
 def timmer(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         start = time.time()
         func(*args,**kwargs)
         stop = time.time()
         print('execution time is %s' %(start))

     return wrapper
 @timmer
 def exec():
     print('what are you doing?')
 exec()

　　三：编写装饰器，为函数加上认证的功能

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 def auth(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         name = input('please your name>>:').strip()
         password = input('please your password>>:').strip()
         if name == 'wzs' and password == 'wzs123':
             func(*args,**kwargs)
     return wrapper
 @auth
 def login(name):
     print('%s 欢迎登录' %(name))
 login('wzs')

　　四：编写装饰器，为多个函数加上认证的功能（用户的账号密码来源于文件），要求登录成功一次，后续的函数都无需再输入用户名和密码
注意：从文件中读出字符串形式的字典，可以用eval('{"name":"egon","password":"123"}')转成字典格式

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 current_user={'user':None,'current_status':False}
 def auth(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         if current_user['user'] and current_user['current_status']:
             return func(*args,**kwargs)
         name=input('please input your name:').strip()
         password=input('please input your password:').strip()

         ##用户的认证来源有多种：文件，数据库等等
         with open('db.txt', encoding='utf-8') as f:
             user_dic = eval(f.read())
         # if name == user_dic['name'] and password == user_dic['password']:
         if name in user_dic and password == user_dic[name]:
             res=func(*args,**kwargs) #有无返回值，均可处理:有返回值，是相应的返回值，没有返回值是None
             current_user['user'] = name ##登录成功记录下来
             current_user['current_status'] == True
             return res ##有无返回值，均可处理
         else:
             print('user or password is wrong')
     return wrapper
 @auth #等价于index=timmer(index)  #@装饰器名，会将下面函数名作为参数传给装饰器，然后重新赋值给函数名
 def index():
     print('welcome to index')
     return 123
 # index()

 @auth #等价于home=timmer(home)
 def home(name):
     print('welcome to home')
 #有返回值
 res=index()  #即res=wrapper
 print(res)

　　五：编写装饰器，为多个函数加上认证功能，要求登录成功一次，在超时时间内无需重复登录，超过了超时时间，则必须重新登录

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 import time,random
 user={'user':None,'login_time':None,'timeout':0.000005,}
 def timmer(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         exe_start = time.time()
         res = func(*args,**kwargs)
         exe_stop = time.time()
         print('%s' %(exe_stop - exe_start))
         return res
     return wrapper

 def auth(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         if user['user']:
             timeout = time.time() - user['login_time']
             if timeout < user['timeout']:
                 return func(*args,**kwargs)
         name = input('your name>>:').strip()
         password = input('your password>>:').strip()
         if name == 'wzs' and password == 'wzs123':
             user['user'] = name
             user['login_time'] = time.time()
             res = func(*args,**kwargs)
             return res
     return wrapper

 @auth
 def index():
     time.sleep(random.randrange(3))
     print('welcome to index')
 @auth
 def home(name):
     time.sleep(random.randrange(3))
     print('welcome %s to home' %name)

 index()
 home('wzs')

　　六：编写下载网页内容的函数，要求功能是：用户传入一个url，函数返回下载页面的结果

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 import requests
 def index(url):
     def wrapper():
         return requests.get(url).text
     return wrapper

 index_web = index('https://www.python.org')
 print(index_web())

　　七：为题目五编写装饰器，实现缓存网页内容的功能：
具体：实现下载的页面存放于文件中，如果文件内有值（文件大小不为0），就优先从文件中读取网页内容，否则，就去下载，然后存到文件中

扩展功能：用户可以选择缓存介质/缓存引擎，针对不同的url，缓存到不同的文件中

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 import requests,os
 cache_file = 'cache.txt'
 def make_cache(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         if not os.path.exists(cache_file):
             with open(cache_file,'w'):pass
         if os.path.getsize(cache_file):
             with open(cache_file,'r',encoding='utf-8') as f:
                 res = f.read()
         else:
             res = func(*args,**kwargs)
             with open(cache_file,'w',encoding='utf-8') as f:
                 f.write(res)
         return res
     return wrapper
 @make_cache
 def get(url):
     return requests.get(url).text

 get('https://www.python.org')

　　八：还记得我们用函数对象的概念，制作一个函数字典的操作吗，来来来，我们有更高大上的做法，在文件开头声明一个空字典，然后在每个函数前加上装饰器，完成自动添加到字典的操作

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 route_dic={}

 def make_route(name):
     def deco(func):
         route_dic[name]=func
     return deco
 @make_route('select')
 def func1():
     print('select')

 @make_route('insert')
 def func2():
     print('insert')

 @make_route('update')
 def func3():
     print('update')

 @make_route('delete')
 def func4():
     print('delete')

 print(route_dic)

　　九 编写日志装饰器，实现功能如：一旦函数f1执行，则将消息2017-07-21 11:12:11 f1 run写入到日志文件中，日志文件路径可以指定
注意：时间格式的获取
import time
time.strftime('%Y-%m-%d %X')

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/10/7

 import time,os
 def auth(logfile):
     def deco(func):
         if not os.path.exists(logfile):
             with open(logfile,'w',encoding='utf-8') as f:pass
         def wrapper(*args,**kwargs):
             res = func(*args,**kwargs)
             with open(logfile,'a',encoding='utf-8') as f:
                 f.write('%s %s run'%(time.strftime('%Y-%m-%d %X'),func.__name__))
         return wrapper
     return deco
 @auth('access.log')
 def index():
     print('this is my index')

 index()

二、迭代器、生成器、面向过程

一、 迭代器

　　1、迭代的概念

迭代：迭代是个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果来的（软件版本的迭代）

　　2、为何要用迭代器？

 l=['a','b','c']
 n=0
 while n < len(l):
     print(len(n))
     n += 1

对于序列类型，如字符串，列表，元组，可以使用基于索引的迭代取值方式
对于没有索引的类型，如字典、集合、文件，这种方式不再适用，于是我们必须找出一种不依赖于索引的取值方式，这就是迭代器找找

　　3、什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

可迭代对象：只要对象内置有__iter__方法，obj.__iter__ 例如：字符串，列表，元组，字典，集合

 'hello'.__iter__()
 [1,2].__iter__()
 (1,2).__iter__()
 {'a':1}.__iter__()
 {1,2,3}.__iter__()

迭代器对象：对象既有内置有__iter__方法，又内置有__next__，如文件对象
  可迭代对象通过.__iter__方法，得到的结果就是迭代器对象
文件既是可迭代对象，又是迭代器对象 例如：文件

 open('a.txt','w').__iter__()
 open('a.txt','w').__next__()

 注意：迭代器对象一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器对象

　　4、迭代器对象的应用　

　　next(iter_dic)这个方法和iter_dic.__next__()方法一样，推荐用next(iter_dic)这个

 dic={'name':'alex','age':29,'sex':'male'}
 iter_dic=dic.__iter__()
 print(iter_dic.__next__())
 print(iter_dic.__next__())
 print(iter_dic.__next__()) ##等价于print(next(iter_dic))
 # print(iter_dic.__next__())  ##当没有值了，继续取值会报错

　　有了迭代器对象取值，所有类型的数据都可以使用（不依赖索引取值）

 dic={'name':'alex','age':29,'sex':'male'}
 iter_dic=dic.__iter__()
 while True:  ###可以使用try ....except....使用手工捕捉异常，避免程序崩溃
     try:
         k=next(iter_dic)
         print(dic[k])
     except StopIteration:
         break

　　使用for循环，for循环会自己处理异常

#相当于iter_dic=dic.iter__()
for k in dic:
    print(dic[k])

　　for循环的工作原理

for 循环的工作原理
    1、执行in后对象的dic.__iter__()方法
    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，知道捕捉到异常StopIteration

　　5、迭代器的优缺点

    优点：
        1、提供一种统一的迭代取值方式，该方式不再依赖于索引
        2、更节省内存
    缺点：
        1、无法统计长度
        2、一次性的，只能往后走，不能往前退，无法获取指定位置的值

　　应用场景：
    　　for循环

　　6、判断可迭代对象和迭代器的方法

　　　　1、方法一：判断内部是不是实现了__next__方法

'__iter__' in dir(str)#如果__iter__在这个方法里面，就是可迭代的

　　　　2、方法二：

　　　　Iterable 判断是不是可迭代对象；Iterator 判断是不是迭代器

from collections import Iterable
from collections import Iterator

#比如给一个字符串
s='abc'
print(isinstance(s,Iterable))#isinstance判断类型的
print(isinstance(s,Iterator))

　　判断range函数和map函数

map1=map(abs,[,-,,-])
print(isinstance(map1,Iterable))
print(isinstance(map1,Iterator))#map方法自带迭代器

s=range()#是一个可迭代的，但是不是迭代器
print(isinstance(s,Iterable))
print(isinstance(s,Iterator))

二、生成器

　　1、生成器的定义

定义：只要函数内部出现yield关键字，那么再调用该函数，将不会立即执行该函数体代码，会得到一个结果，该结果就是生成器对象
本质：生成器本质就是迭代器

 def fun():
     print('first')
     yield 1,2,3
     print('second')
     yield 2
     print('third')
     yield 3

 g=fun()
 # print(next(g))
 for i in g:
     print(i)

范例：yield

　　2、yield的功能

    1、提供了一种自定义迭代器的方式
    2、对比return，可以返回多次之，挂起函数的运行状态

　　自定义功能，可以生成无穷多个值，因为同一时间在内部中只有一个值（节约资源）

 def my_range(start,stop,step=1):
     while start < stop:
         yield start
         start += step

 for i in my_range(1,1000000,2):
     print(i)

使用迭代器，实现range功能

　　　　1、send功能：

　　1、初始化（None），和next效果一样；2、传值

　　　　2、yield的表达式形式应用

 def eater(name):
     food_list=[]
     print('%s 开动啦' %name)
     while True:
         food = yield food_list ##将返回值保存在一个列表中
         food_list.append(food)
         print('%s 开始吃 %s' %(name,food))

 g=eater('alex')
 g.send(None) ##相当于next(g)
 g.send('骨头')  ##next()功能和传值的功能
 g.send('包子')  ##可以多次传值
 print(g.send("饺子"))  ###打印返回值

send应用

 def f1():
     while True:
         x=yield
         print(x)
 g=f1()
 next(g) #初始化
 g.send(12)
 g.send(12)
 g.send(12)
 # g.close()  ##只能传值到这个位置，在执行下面的传值，就报错
 g.send(12)
 g.send(12)

无限传值

 def eater(name):
     print('%s 说：我开动啦' %name)
     food_list = []
     while True:
         food = yield food_list
         food_list.append(food)
         print('%s eat %s' %(name,food))

 def producer():
     alex_g = eater('alex')
     #第一阶段：初始化
     next(alex_g)
     #第二阶段：
     while True:
         food = input('>>:').strip()
         if not food:continue
         print(alex_g.send(food))
 producer()

多个函数来回切换（传值），下次传值在上次暂停的地点继续

　　3、yield from

def func():
    # for i in 'AB':
    #     yield i
    yield from 'AB' #AB就相当于上面的for循环，把循环简化了
    # yield from [,,]

g = func()
# print(g)  #生成器
print(list(g))

　　4、实现：tail -f access.log | grep '404'

tail -f access.log | grep '404'

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-
 # __author__ = "wzs"
 #2017/9/28
 with open('access.log','a') as f:
     f.write('pythonxxx19xxxxJHHH404GG\n')

向access.log追加内容

三、面向过程编程

面向过程绝对不是函数编程那么简单，对象过程是一种变成思路、思想，而变成思路是不依赖于具体语言的或语法的。

核心是过程二字，过程即解决问题的步骤，基于面向过程去设计程序就像在设计一条工业流水线，是一种机械式的思维方式

r是后面的特殊符号转换字符串

　　1、定义

面向过程的核心是过程，过程指的是解决问题的步骤：即先干什么再干什么。

　　2、优缺点

优点：复杂的问题流程化，进行简单化

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

　　3、应用

扩展性要求不高的场景，典型案例例如：Linux内核，git，httpd（程序实现的流程图）

　　4、范例：实现grep -rl 'root' /etc的效果，从/etc开始递归抓取文件中含有root的文件，并打印文件绝对路径，命令效果如下

[root@iZ94ao17ezcZ ~]# grep -rl 'root' /etc
/etc/passwd
/etc/rc4.d/K30postfix
/etc/rc4.d/K87restorecond
/etc/rc4.d/K85mdmonitor
/etc/rc4.d/S64mysql
/etc/rc4.d/K92ip6tables

 import os
 def init(func):
     def inner(*args,**kwargs):
         g=func(*args,**kwargs)
         next(g)
         return g
     return inner
 #第一阶段：找到所有文件的绝对路径
 def search(filepath,target): #找到一个文件路径就往下个阶段传一次
     g = os.walk(filepath)    #得到文件路径的生成器
     for dirname, _, files in g:  #拼接出想要文件的绝对路径
         for file in files:
             abs_file_path = r'%s\%s' % (dirname, file)
             target.send(abs_file_path)

 #第二阶段：打开文件
 @init
 def opener(target):
     while True:
         abs_file_path=yield
         with open(abs_file_path,'rb') as f:
             target.send((f,abs_file_path))
 #第三阶段：循环读出每一行内容
 @init
 def cat(target):
     while True:
         f,abs_file_path=yield
         for line in f:
             res=target.send((line,abs_file_path))
             if res:
                 break
 #第四阶段：过滤
 @init
 def grep(pattern,target):
     tag=False
     pattern = pattern.encode('utf-8')
     while True:
         line,abs_file_path=yield tag
         tag=False
         if pattern in line:
             target.send(abs_file_path)
             tag=True
 #第五阶段：打印该行属于的文件名
 @init
 def printer():
     while True:
         abs_file_path=yield
         print(abs_file_path)
 search(r'G:\data\PyCharm_Project\s19\day4\a',opener(cat(grep('你好',printer()))))

实现方法

三、三元表达式、列表解析、生成器表达式

一、三元表达式

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "wzs"
#2017/9/24

# name=input('>>:')
# if name == 'bingbing':
#     print('I love you!')
# else:
#     print('Goodbye!')

name=input('>>:')
#满足条件的返回结果放在最左边，不满足则放在最右边
print('I love you' if name == 'wzs' else 'Goodbye')

二、列表解析（列表推倒式）

　　1、范例：当产egg的数量大于3时，将超过3的部分放入仓库中

 egg_list=[]
 for i in range(10):
     if i > 3:
         res='egg %s' %i
         egg_list.append(res)

 print(egg_list)

常规写法

 l=['egg%s' %i for i in range(10) if i > 3]
 print(l)

列表推倒式

　　2、语法

 [expression for item1 in iterable1 if condition1
 for item2 in iterable2 if condition2
 ...
 for itemN in iterableN if conditionN
 ]

　　相当于

 res=[]
 for item1 in iterable1:
     if condition1:
         for item2 in iterable2:
             if condition2
                 ...
                 for itemN in iterableN:
                     if conditionN:
                         res.append(expression)

　　3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

三、生成器表达式

　　1、语法

　　将列表推导式的[ ]换成( )，就是生成器表达式

　　2、范例：

g=('egg %s' %i for i in range(10) if i > 3)
# print(g) #生成器
print(next(g)) #取值
print(list(g)) #生成器是迭代器对象 因而可以转成列表  输出列表中的元素

　　3、优点：省内存，一次在内存中只产生一个值

四、声明式编程练习题

　　1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变成大写

 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
 names=[name.upper() for name in names]
 print(names)

列表推导式

　　2、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度

 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
 names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')]
 print(names)

列表推导式

　　3、求文件test中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）

　　读取文件的每一行内容，然后计算出每行字符的数量，最后使用max函数取出最长一行字符的数量

 with open('test',encoding='utf-8') as f:
     print(max(len(line) for line in f))

生成器表达式

　　4、求文件test中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）

　　每次必须重新打开文件或seek到文件开头，因为迭代完一次就结束了

 with open('test',encoding='utf-8') as f:
     print(sum(len(line) for line in f)) #第一次计算出所有行总的字符串
     print(sum(len(line) for line in f)) #得出的结果是0：因为第一次已将生成器的值取完，再去取，所有结果为0
     print(sum(len(line) for line in f))

生成器表达式

　　5、思考题

 with open('a.txt') as f:
     g=(len(line) for line in f)
 print(sum(g)) #为何报错？ 

####正确的方式
1 with open('test') as f:
     # g=(sum(len(line) for line in f))
     g=(len(line) for line in f)
     print(sum(g))

　　6、文件shopping.txt内容如下

求总共花了多少钱？
打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]
求单价大于10000的商品信息,格式同上

　a.txt文件内容如下

mouse 100.00 2
computer 4999.00 1
keyboard 300.00 1
mobile [phone]
Mac 12000 1

　　1问：sum

 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
     info=[line.split() for line in f]
     cost=sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info)
     print(cost)

1问 总花费

　　2问：打印出所有商品的信息

 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
     info=[{
         'name':line.split()[0],
         'price':line.split()[1],
         'count':line.split()[2],
     } for line in f]
     print(info)

列表推导式

　　3问：打印单价大于10000的商品信息

 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
     info=[{
         'name':line.split()[0],
         'price':line.split()[1],
         'count':line.split()[2],
     } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000]
     print(info)

列表推导式