一 迭代器
一 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 while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代 print('===>') l=[1,2,3] count=0 while count < len(l): #迭代 print(l[count]) count+=1
二 为何要有迭代器?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、元组,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 'hello'.__iter__ (1,2,3).__iter__ [1,2,3].__iter__ {'a':1}.__iter__ {'a','b'}.__iter__ open('a.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 文件类型是迭代器对象 open('a.txt').__iter__() open('a.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
三 迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3} 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next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) # 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 #这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环
四 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} for k in dic: print(dic[k]) #for循环的工作原理 #1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象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
五 迭代器的优缺点
#优点: - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式 - 惰性计算,节省内存 #缺点: - 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值) - 一次性的,只能往后走,不能往前退
二 生成器
一 什么是生成器
#只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码 def func(): print('====>first') yield 1 print('====>second') yield 2 print('====>third') yield 3 print('====>end') g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>
二 生成器就是迭代器
g.__iter__ g.__next__ #2、所以生成器就是迭代器,因此可以这么取值 res=next(g) print(res)
三 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 access.log | grep '404'
#题目一: def my_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=my_range(1,7,2) #1 3 5 print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) #StopIteration #应用于for循环 for i in my_range(1,7,2): print(i) #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('access.log','a',encoding='utf-8') as f: f.write('出错啦404 ')
四 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 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(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('蒸羊羔') g.send('蒸鹿茸') g.send('蒸熊掌') g.send('烧素鸭') g.close() g.send('烧素鹅') g.send('烧鹿尾')
五 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:CMSaaadb') g=search(opener(cat(grep('python',printer())))) g.send(r'E:CMSaaadb')
六 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。言外之意是即使我们不依赖于函数,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