本节内容

　　1.字符串格式化　　

　　2.迭代器和生成器

　　3.装饰器

　　4.Json & pickle 数据序列化

　　5.软件目录结构规范

一、字符串格式化

　　百分号式

　　%[(name)][flags][width].[precision]typecode　　　　

(name) 可选，用于选择指定的key
flags 可选，可供选择的值有:
- + 右对齐；正数前加正好，负数前加负号；
- - 左对齐；正数前无符号，负数前加负号；
- 空格右对齐；正数前加空格，负数前加负号；
- 0 右对齐；正数前无符号，负数前加负号；用0填充空白处
width 可选，占有宽度
.precision 可选，小数点后保留的位数
typecode 必选
- s，获取传入对象的__str__方法的返回值，并将其格式化到指定位置
- r，获取传入对象的__repr__方法的返回值，并将其格式化到指定位置
- c，整数：将数字转换成其unicode对应的值，10进制范围为 0 <= i <= 1114111（py27则只支持0-255）；字符：将字符添加到指定位置
- o，将整数转换成八进制表示，并将其格式化到指定位置
- x，将整数转换成十六进制表示，并将其格式化到指定位置
- d，将整数、浮点数转换成十进制表示，并将其格式化到指定位置
- e，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（小写e）
- E，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（大写E）
- f，将整数、浮点数转换成浮点数表示，并将其格式化到指定位置（默认保留小数点后6位）
- F，同上

　　常用格式化：

tpl = "i am %s" % "alex"

tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18)

tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18}

tpl = "percent %.2f" % 99.97623

tpl = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, }

tpl = "i am %.2f %%" % {"pp": 123.425556, }

　　Format方式　

tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, 'alex')

tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, 'alex'])

tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven", 18)

tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven", 18])

tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(name="seven", age=18)

tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(**{"name": "seven", "age": 18})

tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33])

tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1)

tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18])

tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18)

tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18})

tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)

tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)

tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15)

tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)

常用格式化操作

更多格式化操作：https://docs.python.org/3/library/string.html

二、迭代器和生成器

　　迭代器

　　我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

　　一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

　　一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

　　这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

　　可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

>> from collections import Iterable

>>> isinstance([], Iterable)

True

>>> isinstance({}, Iterable)

True

>>> isinstance('abc', Iterable)

True

>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)

True

>>> isinstance(100, Iterable)

False

　　而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

　　*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

　　可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

>>> from collections import Iterator

>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)

True

>>> isinstance([], Iterator)

False

>>> isinstance({}, Iterator)

False

>>> isinstance('abc', Iterator)

False

　　生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

　　把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)

True

>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)

True

　　生成器

　　一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；

def func():

    yield 1

    yield 2

    yield 3

ret = func()

for i in ret:

    print(i)

上述代码中：func是函数称为生成器，当执行此函数func()时会得到一个迭代器。

>>> temp = func()

>>> temp.__next__()

1

>>> temp.__next__()

2

>>> temp.__next__()

3

>>> temp.__next__()

4

>>> temp.__next__()

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

　　实例

　　利用生成器自定义range

def nrange(num):

    temp = -1

    while True:

        temp = temp + 1

        if temp >= num:

            return

        else:

            yield temp

　　小结　　

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

    pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

# 循环:

while True:

    try:

        # 获得下一个值:

        x = next(it)

    except StopIteration:

        # 遇到StopIteration就退出循环

        break

三、装饰器

#！/usr/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

#Version:Python3.4

# 定义函数，为调用，函数内部不执行

# 函数名 >> 代指这个函数体

def outer(func):

    def inner(a):

        print("log")

        r = func(a)

        print("befor")

        return r

    return inner

@outer  # @ + 函数名  功能：1、自动执行 outer 函数，并且将其下边的函数名f1当作参数传递

def f1(arg):             #     2、将outer函数的返回值，重新赋值给 f1

    print(arg)

    return "砍你"

@outer

def f2():

    print("F2")

@outer

def f100():

    print("F100")

ret = f1("小明")

print(ret)

#！/usr/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

#Version:Python3.4

user,passwd = 'xiaoming',''

def auth(auth_type):

    def outer_wrapper(func):

        def wrapper(*args,**kwargs):

            username = input("Username:").strip()

            password = input("Passowrd:").strip()

            if auth_type == "local":

                if user == username and passwd == password:

                    print("\033[32;1mUser has passwd auth\033[0m")

                    res = func(*args,**kwargs)

                    print("砍刀哥")

                    return res

                else:

                    exit("\033[31;1m密码不正确\033[0m")

            elif auth_type == "ldap":

                print("搞毛线ldap!")

        return wrapper

    return outer_wrapper

def index():

    pass

@auth(auth_type="local")

def home():

    print("wclecome to home page")

    return "kandaoke"

@auth(auth_type="ldap")

def bbs():

    print("wclecome to bbs page")

home()

bbs()

带参数的装饰器

四、Json & pickle 数据序列化

json 用于【字符串】和【python基本数据类型】间进行转换
pickle 用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import pickle

data = {"k1":123,"k2":"hello"}

# pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串

p_str = pickle.dumps(data)

print(p_str)

# pickle.dump 将数据通过特殊形式转换为只有python语言认识的字符串，并写入文件

# pickle存储方式默认是二进制方式

with open("test.txt","wb") as f:

    pickle.dump(data,f)

import json

# json.dumps 将数据通过特殊形式转换为所有程序语言都认识的字符串

j_str = json.dumps(data)

print(j_str)

# json.dump 将数据通过特殊形式转换为所有程序语言都认识的字符串，

# 并写入文件

with open("test1.txt","w") as fp:

    json.dump(data,fp)

五、软件目录规范

　　目录组织方式

假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:　

Foo/

|-- bin/

|   |-- foo

|

|-- foo/

|   |-- tests/

|   |   |-- __init__.py

|   |   |-- test_main.py

|   |

|   |-- __init__.py

|   |-- main.py

|

|-- docs/

|   |-- conf.py

|   |-- abc.rst

|

|-- setup.py

|-- requirements.txt

|-- README

简要解释一下:

bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
docs/: 存放一些文档。
setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
README: 项目说明文件。

关于README的内容

　　目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

　　它需要说明以下几个事项:

软件定位，软件的基本功能。
运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
简要的使用说明。
代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
常见问题说明

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python之路:Day04 --- Python基础4