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  • 迭代器、生成器、面向过程编程

    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
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