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  • python day 4

    import time
    def timmer(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start_time=time.time()
            res=func(*args,**kwargs)
            stop_time=time.time()
            print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
            return res
        return wrapper
    
    @timmer
    def foo():
        time.sleep(3)
        print('from foo')
    foo()
    无参装饰器

    #闭包函数定义:定义在函数内部的函数,
    特点是:包含对外部作用域而不是对全局作用域名字的引用
    函数体内内部需要一个变量,有两种解决方案
    一种是:以参数的形式传入

    装饰器:

    1、为什么要用装饰器:开放封闭原则,对扩展是开放的,对修改是封闭的

    2.什么是装饰器

    1、用来装饰他人,装饰器本身可以是任意可调用对象,
        别装饰的对象也可以是任意可调用的对象
    2、遵循的原则:
         1、不修改被装饰
         2、不修改被装饰对象的调用方式
         3、原则是:在遵循原则1和2的前提,为被装饰器对象添加上新功能

    有参装饰器:

    2.迭代器与生成器

        1、什么叫迭代:迭代是一个重复的过程,每次重复都是基于上一次的结果来的
        2、为什么要用迭代器?
            对于序列类型:字符串,列表,元组,可以使用基于索引的迭代取值方式,而对于没有索引的字典,集合
        3、可迭代的对象:只有对象内置有__iter__ 方法,obj.__iter__ 如文件对象
        4、迭代器对象:既有内置__iter__ 又有 __next__
    
        迭代器的优缺点:
            优点:提供了一种统一的迭代取值方式,该方式不再依赖索引,更节省内存
            缺点:无法统计长度
                  一次性的,只能往后走,不能往前退,无法获取指定位置的值
        生成器:
            定义:只要函数出现yield关键字,那么再调用该函数,将不会立即执行函数体代码,会到一个该结果就是生成器对象
            生成器本质就是迭代器
            yield 的功能:
                1、为我们提供了自定义的迭代器的方式
                2、对比return ,可以返回多次值,挂起函数的运行状态

    3.面向过程编程

        面向过程编程思想:核心是过程二字,过程即解决问题的步骤,那先干什么再干什么
        基于该思想去编写程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的编程思想
        优点:
            1、可以把复杂的问题流程化,进而简单化
            
        缺点: 
            1、可扩展性差
        

    三元表达

    name=input('姓名>>: ')
    res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
    print(res)

    列表解析

    #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

    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

     json&pickle模块

    之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。

    1 import json
    2 x="[null,true,false,1]"
    3 print(eval(x)) #报错,无法解析null类型,而json就可以
    4 print(json.loads(x)) 
    

    什么是序列化?

    我们把对象(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,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。

    为什么要序列化?

    1:持久保存状态

    需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化,在编程语言中,'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

    内存是无法永久保存数据的,当程序运行了一段时间,我们断电或者重启程序,内存中关于这个程序的之前一段时间的数据(有结构)都被清空了。

    在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来(保存到文件中),以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据,然后继续执行,这就是序列化。

    具体的来说,你玩使命召唤闯到了第13关,你保存游戏状态,关机走人,下次再玩,还能从上次的位置开始继续闯关。或如,虚拟机状态的挂起等。

    2:跨平台数据交互

    序列化之后,不仅可以把序列化后的内容写入磁盘,还可以通过网络传输到别的机器上,如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式,那么便打破了平台/语言差异化带来的限制,实现了跨平台数据交互。

    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。

    如何序列化之json和pickle:

    json

    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。

    JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

    import json
     
    dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
    print(type(dic))#<class 'dict'>
     
    j=json.dumps(dic)
    print(type(j))#<class 'str'>
     
     
    f=open('序列化对象','w')
    f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
    f.close()
    #-----------------------------反序列化<br>
    import json
    f=open('序列化对象')
    data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)
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