PythonDay4 Python基础进阶之生成器/迭代器/装饰器/Json & pickle 数据序列化

一、生成器

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [ x*2 for x in range(5)]
>>> L
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> g = ( x*2 for x in range(5) )
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x000000000321EF68>

　　创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
2
>>> next(g)
4
>>> next(g)
6
>>> next(g)
8
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
    next(g)
StopIteration
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x000000000321EF68>
>>> g = ( x*2 for x in range(5) )
>>> for n in g:
    print(n)

    
0
2
4
6
8

　　generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。当然，这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象。所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

>>> def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n<max:
        print(b)
        a,b =b,a+b
        n=n+1
    return 'done'

>>> fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
'done'
'''仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

'''
>>> def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n<max:
        yield b
        a,b =b,a+b
        n=n+1
    return 'done'

>>> f=fib(5)
>>> f
<generator object fib at 0x000000000321EF68>

>>> print(next(f))
1
>>> print(next(f))
1
>>> print(next(f))
2
>>> print(next(f))
3
>>> print(next(f))
5
>>> print(next(f))
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#49>", line 1, in <module>
    print(next(f))
StopIteration: done

　　在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(5):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
'''
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
'''
>>> g=fib(5)
>>> while True:
    try:
        x=next(g)
        print('g:',x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break

    
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

　　通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果：（暂时保留）

二、迭代器

　　迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

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

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

 

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

　　理解了好几天，开始写装饰器，先说定义：装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。假设我们要增强一个函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印时间，但又不希望修改函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

def use_logging(func):
    print("%s is running" % func.__name__) #_name_获取函数的名字，也就是bar
    func()

def bar():
    print('i am bar')

use_logging(bar)

'''执行结果：
bar is running
i am bar
'''

　　　　逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。

1.无参装饰器

import time
def timer(func):
    def deco():
        start_time = time.time()
        func()
        stop_time = time.time()
        print("The func run time is %s" %(stop_time-start_time))
    return deco
@timer #相当于time1=timer(time1)
def time1():
    time.sleep(1)
    print("In the time")
time1()

'''
In the time
The func run time is 1.0000569820404053
'''

2.有参装饰器

import time
def timer(timeout=0):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start=time.time()
            func(*args,**kwargs)
            stop=time.time()
            print 'run time is %s ' %(stop-start)
            print timeout
        return wrapper
    return decorator
@timer(2)
def test(list_test):
    for i in list_test:
        time.sleep(0.1)
        print '-'*20,i
  
#timer(timeout=10)(test)(range(10))
test(range(10))

四、Json & pickle 数据序列化

用于序列化的两个模块

• json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
• pickle，用于python特有的类型 和 python的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

　　我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling。序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。Python提供了pickle模块来实现序列化。

>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)

b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'

#pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。

>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()

#当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象。

>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

　　Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

　　如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'

　　dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。

　　要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化。

>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

 文件读取操作：

global
        log 127.0.0.1 local2
        daemon
        maxconn 256
        log 127.0.0.1 local2 info
defaults
        log global
        mode http
        timeout connect 5000ms
        timeout client 50000ms
        timeout server 50000ms
        option  dontlognull

listen stats :8888
        stats enable
        stats uri       /admin
        stats auth      admin:1234

frontend oldboy.org
        bind 0.0.0.0:80
        option httplog
        option httpclose
        option  forwardfor
        log global
        acl www hdr_reg(host) -i www.oldboy.org
        use_backend www.oldboy.org if www

backend www.oldboy.org
        server 100.1.7.9 100.1.7.9 weight 20 maxconn 3000
backend www.newboy.org
        server 100.1.7.9 100.1.7.9 weight 20 maxconn 3000

f = open('haproxy.txt', encoding='utf-8')
lines = []
c = 0
d =99999
print("显示所有节点:")
with open('haproxy.txt', encoding='utf-8') as e:
    for line in e:
        pass
        if "backend " in line and "use_backend" not in line:
            print(line)
choose_input = input(
        "1 查询\n"
        "2 修改\n"
        "3 增加\n"
        "4 删除\n"
        "请输入要选择的操作序号[1|2|3|4]:")
if str.isdigit(choose_input):
    choose_input = int(choose_input)
    if choose_input == 1:
        user_input = input("例如www.oldboy.org,手打,不要复制粘贴,因为是网页会出错不是程序的错误\n"
                           "请输入要查询的主机名:")
        a = ("backend %s\n" % user_input)
        for i in f:
            lines.append(i.strip().split())
            c += 1
            if a in i:
                d = c
        f.close()
        print(' '.join(lines[d-1]), "\n", ' '.join(lines[d]))
    if choose_input == 3:
        user_input=input("例如{'bakend': 'www.oldboy.org','record':{'server': '100.1.7.9','weight': 20,'maxconn': 3000}}\n"
                         "请输入要增加的节点：")
        arg=eval(user_input)
        with open("haproxy.txt","a",encoding="utf-8") as e:
                e.write("bakend ")
                e.write(arg['bakend'])
                e.write("\n        record ")
                e.write(arg['record']['server'])
                e.write(" ")
                e.write(arg['record']['server'])
                e.write(" weight ")
                e.write(str(arg['record']['weight']))
                e.write(" maxconn ")
                e.write(str(arg['record']['maxconn']))
                e.write('\n')
    f.close()
    if choose_input == 2:
        user_input=input("例如：www.newboy.org"
                         "请输入要修改的内容：")
        user_input2=input("例如：www.newboy.com"
                         "请输入修改后的内容：")
        f = open('haproxy.txt', encoding='utf-8')
        f_new=open("haproxybak.txt","w",encoding='utf-8')
        for lines in f:
            if user_input in lines:
                lines = lines.replace(user_input,user_input2)
            f_new.write(lines)
        f.close()
        f_new.close()
        print("修改完毕，请查看haproxybak.txt")
    if choose_input == 4:
        user_input=input("例如：www.oldboy.org"
                         "请输入要删除的内容：")
        a = ("backend %s\n" % user_input)
        f = open('haproxy.txt', encoding='utf-8')
        f_new=open("haproxybak.txt","w",encoding='utf-8')
        for lines in f:
            if a in lines:
                lines = lines.replace(a,'')
                d = c + 1
            elif d == c :
                lines = ""
            f_new.write(lines)
            c += 1
        f.close()
        f_new.close()
        print("节点已删除，请查看haproxybak.txt")
else:
    print("请输入正确序号！！！")

夕阳斜照将酒馆招牌影子拖长，

矮胖的老板在柜台后面算着酒账，

客人们喝着麦酒看着舞台之上，

抱着琴的诗人正在懒懒吟唱：

“……当所有传奇写下第一个篇章

原来所谓英雄也和我们一样。