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 生成表达式yield
#yield的功能： #1、yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法 #2、yield与return的区别1：yield可以返回多次值 #2：函数暂停与再继续的状态是由yield帮我们保存的
#会抛异常的 def eater(name): print ("%s is ready to eat"%name) food=yield print ("%s is eating %s"%(name,food)) g=eater("alex") g.send(None)#####next(g) g.send("shit") #不会抛异常的 def eater(name): print ("%s is ready to eat"%name) while True: ############不断传值 food=yield print ("%s is eating %s"%(name,food)) g=eater("alex") #首先初始化 g.send(None)#####next(g) #然后e.send:1 从暂停的位置将值传给yield 2、与next一样（有顺序的） g.send("bones")
三 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)
四 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'
#用一个生成器写 import time #####tail功能 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(0.01) ####grep功能 def grep(lines,pattern): for i in lines: i=i.decode("utf-8") if pattern in i: print(i,end="") lines=grep(tail("a.txt"),"404")
#用两个生成器写tail -f a.txt |grep 404 import time #####tail功能 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(0.01) ####grep功能 def grep(lines,pattern): for i in lines: i=i.decode("utf-8") if pattern in i: yield i lines=grep(tail("a.txt"),"404") for line in lines: print (line,end="")
#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 ')
五 协程函数
了解：协程与yield
#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')
六 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')
七 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
ps：函数的参数传入，是函数吃进去的食物，而函数return的返回值，是函数拉出来的结果，面向过程的思路就是，把程序的执行当做一串首尾相连的功能，该功能可以是函数的形式，然后一个函数吃，拉出的东西给另外一个函数吃，另外一个函数吃了再继续拉给下一个函数吃。。。
#grep -rl 'python' /etc #补充：os.walk # import os # g=os.walk(r'D:videopython20期day4a') # # print(next(g)) # # print(next(g)) # # print(next(g)) # # print(next(g)) # for pardir,_,files in g: # for file in files: # abs_path=r'%s\%s' %(pardir,file) # print(abs_path) #分析二：[有小bug] # 第一步：拿到一个文件夹下所有的文件的绝对路径 import os def init(func): def inner(*args,**kwargs): g=func(*args,**kwargs) next(g) return g return inner @init def search(target): # r'D:videopython20期day4a' while True: filepath = yield g = os.walk(filepath) for pardir, _, files in g: for file in files: abs_path = r'%s\%s' % (pardir, file) #把abs_path传给下一个阶段 target.send(abs_path) # 第二步：打开文件拿到文件对象f @init def opener(target): while True: abs_path = yield with open(abs_path,'rb') as f: #把(abs_path,f)传给下一个阶段 target.send((abs_path,f)) #第三步：读取f的每一行内容 @init def cat(target): while True: abs_path,f=yield for line in f: #把(abs_path,line)传给下一个阶段 target.send((abs_path,line)) #第四步：判断'python' in line @init def grep(target,pattern): pattern = pattern.encode('utf-8') while True: abs_path,line=yield if pattern in line: #把abs_path传给下一个阶段 target.send(abs_path) #第五步：打印文件路径 @init def printer(): while True: abs_path=yield print('<%s>' %abs_path) g=search(opener(cat(grep(printer(),'python')))) #'python' in b'xxxxx' g.send(r'D:videopython20期day4a')
#分析二： # 第一步：拿到一个文件夹下所有的文件的绝对路径 import os def init(func): def inner(*args,**kwargs): g=func(*args,**kwargs) next(g) return g return inner @init def search(target): # r'D:videopython20期day4a' while True: filepath = yield g = os.walk(filepath) for pardir, _, files in g: for file in files: abs_path = r'%s\%s' % (pardir, file) #把abs_path传给下一个阶段 target.send(abs_path) # 第二步：打开文件拿到文件对象f @init def opener(target): while True: abs_path = yield with open(abs_path,'rb') as f: #把(abs_path,f)传给下一个阶段 target.send((abs_path,f)) #第三步：读取f的每一行内容 @init def cat(target): while True: abs_path,f=yield for line in f: #把(abs_path,line)传给下一个阶段 res=target.send((abs_path,line)) #满足某种条件，break掉for循环 if res: break #第四步：判断'python' in line @init def grep(target,pattern): pattern = pattern.encode('utf-8') res=False while True: abs_path,line=yield res res=False if pattern in line: #把abs_path传给下一个阶段 res=True target.send(abs_path) #第五步：打印文件路径 @init def printer(): while True: abs_path=yield print('<%s>' %abs_path) g=search(opener(cat(grep(printer(),'python')))) #'python' in b'xxxxx' g.send(r'D:videopython20期day4a') #面向过程编程：核心是过程二字，过程指的就是解决问题的步骤，即先干什么后干什么。。。。 #基于该思路编写程序就好比设计一条流水线，是一种机械式的思维方式 #优点：复杂的问题流程化、进而简单化 #缺点：可扩展性差
四 三元表达式、列表推导式、生成器表达式
一 三元表达式
name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)
二 列表推导式
#1、示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #2、语法 [expression for item1 in iterable1 if condition1 for item2 in iterable2 if condition2 ... for itemN in iterableN if conditionN ] 类似于 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
i=[i for i in range(1,10,1) if i % 4 ==0]
print (i)
# [4, 8]
三 生成器表达式
#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式 #2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性 >>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5)) >>> chicken <generator object <genexpr> at 0x10143f200> >>> next(chicken) '鸡蛋0' >>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表 ['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',] #3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中
四 声明式编程练习题
1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写
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
3、求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）
4、求文件a.txt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）
5、思考题
with open('a.txt') as f:
g=(len(line) for line in f)
print(sum(g)) #为何报错？
6、文件shopping.txt内容如下
mac,20000,3 lenovo,3000,10 tesla,1000000,10 chicken,200,1
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
#题目一 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao'] names=[name.upper() for name in names] #题目二 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao'] names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')] #题目三 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: print(max(len(line) for line in f)) #题目四 with open('a.txt', encoding='utf-8') as f: print(sum(len(line) for line in f)) print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0? print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0? #题目五（略） #题目六：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('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) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f] print(info) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000] print(info)
五 递归与二分法
一 递归调用的定义
#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用
二 递归分为两个阶段：递推，回溯
#图解。。。 # salary(5)=salary(4)+300 # salary(4)=salary(3)+300 # salary(3)=salary(2)+300 # salary(2)=salary(1)+300 # salary(1)=100 # # salary(n)=salary(n-1)+300 n>1 # salary(1) =100 n=1 def salary(n): if n == 1: return 100 return salary(n-1)+300 print(salary(5))
三 python中的递归效率低且没有尾递归优化
#python中的递归 python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475 但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制 #总结递归的使用： 1. 必须有一个明确的结束条件 2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少 3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
四 可以修改递归最大深度
import sys sys.getrecursionlimit() sys.setrecursionlimit(2000) n=1 def test(): global n print(n) n+=1 test() test() 虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归
五 二分法
想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模
l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #从小到大排列的数字列表 def search(num,l): print(l) if len(l) > 0: mid=len(l)//2 if num > l[mid]: #in the right l=l[mid+1:] elif num < l[mid]: #in the left l=l[:mid] else: print('find it') return search(num,l) else: #如果值不存在，则列表切为空 print('not exists') return search(100,l) 实现类似于in的效果
l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1): if start <= stop: mid=start+(stop-start)//2 print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) if num > l[mid]: start=mid+1 elif num < l[mid]: stop=mid-1 else: print('find it',mid) return search(num,l,start,stop) else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完，即切为空 print('not exists') return search(301,l) 实现类似于l.index(30)的效果
六 匿名函数
一 什么是匿名函数？
匿名就是没有名字 def func(x,y,z=1): return x+y+z 匿名 lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字 func=lambda x,y,z=1:x+y+z func(1,2,3) #让其有名字就没有意义
二 有名字的函数与匿名函数的对比
#有名函数与匿名函数的对比 有名函数：循环使用，保存了名字，通过名字就可以重复引用函数功能 匿名函数：一次性使用，随时随时定义 应用：max，min，sorted,map,reduce,filter
#max salaries={ "egon":3000, "alex":10000000, "wupeiqi":10000, "yuanhao":2000 } # def func(k): # return salaries[k] # most_salary=max(salaries,key=func ) # # most_salary=max(salaries,key=lambda k:salaries[k] ) # print (most_salary) #sorted # g=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x]) # print (list(g)) #map # names=["alex","wupeiqi","yuanhao"] # print (list(map(lambda name:"%s_sb"%name,names))) #filter # names=['alex_sb', 'wupeiqi_sb', 'yuanhao_sb',"egon"] # print (list(filter(lambda name:name.endswith("sb"),names))) #reduce # from functools import reduce # print (reduce(lambda x,y:x+y,range(101)))
七 内置函数
#注意：内置函数id()可以返回一个对象的身份，返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置，但这与python的具体实现有关，不应该作为对身份的定义，即不够精准，最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份，等号比较两个对象的值，内置函数type()则返回一个对象的类型 #更多内置函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
字典的运算：最小值，最大值，排序 salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } 迭代字典，取得是key，因而比较的是key的最大和最小值 >>> max(salaries) 'yuanhao' >>> min(salaries) 'alex' 可以取values，来比较 >>> max(salaries.values()) >>> min(salaries.values()) 但通常我们都是想取出，工资最高的那个人名，即比较的是salaries的值，得到的是键 >>> max(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'alex' >>> min(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'yuanhao' 也可以通过zip的方式实现 salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 先比较值，值相同则比较键 >>> max(salaries_and_names) (100000000, 'alex') salaries_and_names是迭代器，因而只能访问一次 >>> min(salaries_and_names) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: min() arg is an empty sequence sorted(iterable，key=None,reverse=False) ！！！lambda与内置函数结合使用！！！
#1、语法 # eval(str,[,globasl[,locals]]) # exec(str,[,globasl[,locals]]) #2、区别 #示例一： s='1+2+3' print(eval(s)) #eval用来执行表达式，并返回表达式执行的结果 print(exec(s)) #exec用来执行语句，不会返回任何值 ''' None ''' #示例二： print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None # print(eval('for i in range(10):print(i)')) #语法错误，eval不能执行表达式 print(exec('for i in range(10):print(i)')) eval与exec
八 阶段性练习
1、文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资
egon male 18 3000
alex male 38 30000
wupeiqi female 28 20000
yuanhao female 28 10000
要求:
从文件中取出每一条记录放入列表中,
列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式
2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息
3 根据1得到的列表,取出最年轻的人的信息
4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式
5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息
6 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数，如：0 1 1 2 3 4 7...)
7 一个嵌套很多层的列表，如l=［1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]］，用递归取出所有的值
#1 with open('db.txt') as f: items=(line.split() for line in f) info=[{'name':name,'sex':sex,'age':age,'salary':salary} for name,sex,age,salary in items] print(info) #2 print(max(info,key=lambda dic:dic['salary'])) #3 print(min(info,key=lambda dic:dic['age'])) # 4 info_new=map(lambda item:{'name':item['name'].capitalize(), 'sex':item['sex'], 'age':item['age'], 'salary':item['salary']},info) print(list(info_new)) #5 g=filter(lambda item:item['name'].startswith('a'),info) print(list(g)) #6 #非递归 def fib(n): a,b=0,1 while a < n: print(a,end=' ') a,b=b,a+b print() fib(10) #递归 def fib(a,b,stop): if a > stop: return print(a,end=' ') fib(b,a+b,stop) fib(0,1,10) #7 l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]] def get(seq): for item in seq: if type(item) is list: get(item) else: print(item) get(l)
九 作业
作业需求：
模拟实现一个ATM + 购物商城程序
- 额度 15000或自定义
- 实现购物商城，买东西加入 购物车，调用信用卡接口结账
- 可以提现，手续费5%
- 每月22号出账单，每月10号为还款日，过期未还，按欠款总额 万分之5 每日计息
- 支持多账户登录
- 支持账户间转账
- 记录每月日常消费流水
- 提供还款接口
- ATM记录操作日志
- 提供管理接口，包括添加账户、用户额度，冻结账户等。。。
- 用户认证用装饰器
示例代码 https://github.com/triaquae/py3_training/tree/master/atm
简易流程图：https://www.processon.com/view/link/589eb841e4b0999184934329