WEEK4：迭代器、裝飾器、軟件開發規範

• 裝飾器
  

   1 import time
   2 def timer(func): #timer(test1) func=test1
   3     def deco(*args,**kwargs):
   4         start_time=time.time()
   5         res=func(*args,**kwargs) #run test1()
   6         stop_time=time.time()
   7         print("the func run time is %s" %(stop_time-start_time))
   8         return res
   9     return deco
  10 @timer #test1=timer(test1)
  11 def test1():
  12     time.sleep(3)
  13     print("in the test1")
  14 
  15 # 向函數內傳遞參數須要在裝飾器內部使用非固定參數*args和**kwargs
  16 @timer #test2=timer(test2)
  17 def test2(name):
  18     time.sleep(2)
  19     print("test2:",name)
  20 
  21 #獲取函數的返回值，須要將func的運行結果賦值給變量res
  22 @timer
  23 def test3():
  24     return "this is test3 name"
  25 
  26 #調用
  27 test1()
  28 test2("ssss")
  29 print(test3())

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  • 定義：本質是函數，（裝飾其餘函數）就是爲其餘函數添加附加功能
  • 原則：
    • 不能修改被裝飾的函數的源代碼
    • 不能修改被裝飾的函數的調用方式
      

       1 import time
       2 def timmer(func):
       3     def warpper(*args,**kwargs):
       4         start_time=time.time()
       5         func()
       6         stop_time=time.time()
       7         print("the func run time is %s" %(stop_time-start_time))
       8     return warpper
       9 @timmer
      10 def test1():
      11     time.sleep(3)
      12     print("in the test1")
      13 test1()

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  • 實現裝飾器知識儲備
    • 函數即「變量」
      
      • #補充知識：匿名函數
        calc=lambda x:x*3
        print(calc(3)) #結果爲9
      • 定義一個函數，就至關於將函數體賦值給一個變量，這個變量的名稱是函數名稱
    • 高階函數
      
      • 兩個條件，知足其中之一即是高階函數
        
        • 把一個函數名當作一個實參傳遞給另一個函數（在不修改被裝飾函數源代碼的狀況下爲其添加功能）
        • 返回值中包含函數名（不修改函數調用方式）
    • 嵌套函數
      在一個函數體內再用def定義函數
      

       1 x=0
       2 def grandpa():
       3     x=1
       4     def dad():
       5         x=2
       6         def son():
       7             x=3
       8             print(x)
       9         son()
      10     dad()
      11 grandpa()

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• 生成器
  • 列表生成式 [ i*2 for i in range(10) ]或者 [ func(i) for i in range(10) ]  #佔用很大的內存空間
  列表生成器c=( func(i) for i in range(10) ) #訪問數據時纔會生成，不然不存在，因此不佔用內存，
  不支持切片
  #生成器只有在調用時纔會生成相應的數據
  • 生成器獲取下一個數據的方法c.__next__()
  • 生成器爲何沒法獲取上一個數據？生成器之因此省內存，緣由就是隻記住當前的數據（只記錄當前的位置），沒法獲取以前的數據，只能獲取下一個數據（只有一個__next__()方法）
  • 將斐波那契數列作成生成器
    

     1 def fib(max):
     2     n,a,b=0,0,1
     3     while n<max:
     4         yield b #轉換成生成式
     5         a,b=b,a+b
     6         n+=1
     7     return "--done--"
     8 g=fib(100)
     9 while True:
    10     try:
    11         n=g.__next__() #獲取下一個數值
    12         print(n)
    13     except StopIteration as e: #超出範圍處理
    14         print("Generator return value:",e.value)
    15         break

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  • 生成器的並行運算
    

     1 import time
     2 def consumer(name): #消費者
     3     print("%s 準備吃包子啦！"%name)
     4     while True:
     5         baozi=yield
     6         print("包子[%s]來了，被[%s]吃了！"%(baozi,name))
     7 def producer(name):
     8     c=consumer("A")
     9     c2=consumer("B")
    10     c.__next__()
    11     c2.__next__()
    12     print("老子開始準備作包子了")
    13     for i in range(10):
    14         time.sleep(1)
    15         print("作了兩個包子")
    16         c.send(i)
    17         c2.send(i)
    18 #協程
    19 producer("alex")
    20 
    21 # c=consumer("ChenRonghua")
    22 # c.__next__()
    23 # b1="韭菜餡"
    24 # c.send(b1) #send給yield傳值
    25 # #next只喚醒生成器可是不傳值，send喚醒後傳值

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• 迭代器
  能夠直接做用於for循環的數據類型有如下幾種：一、集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等，二、generator，包括生成器和帶yield的generator function，這些直接做用於for循環的對象統稱爲可迭代對象：Iterable
  可使用isinstance()判斷一個對象是不是Iterable對象：
  from collections import Iterable
  isinstance((x for x in range(10)),Iterator) #True
  isinstance([],Iterator) #False，[]、{}、'abc'均爲False
  生成器都是迭代器對象，可是list、dict、str雖然都是可迭代的，卻不是迭代器，把list、dict、str等可迭代的數據類型變成迭代器，可使用iter()函數，例如iter([])或者iter('abc')
  
  
  • 小結
    凡是可做用於for循環的對象都是可迭代類型，
    凡是可做用於next()函數的對象都是迭代器類型，他們表示惰性計算的序列
    集合數據類型如list、dict、str等都是可迭代的，但不是迭代器，不過能夠經過iter()函數獲取一個迭代器對象
    python的for循環本質上就是不斷調用next()函數實現的
• 內置函數
  
  • abs() #取絕對值
  • all() #可迭代對象中所有數據爲真則返回true，不然爲false，
  • any() #可迭代對象中有一個數據爲真則爲true，不然爲false，空也爲false
  • ascii() #將處理對象變成一個字符串（可打印的對象）
  • bin() #十進制數字轉成二進制
  • oct() #十進制數字轉成八進制
  • bool() #判斷數據的真假
  • bytearray() #可修改的二進制字節格式
  • callable() #判斷對象是否能夠調用
  • chr() #將數字變成ascii表中的字符
  • ord() #將ascii表中的字符變成數字
  • compile() #將字符串變成可以執行的代碼
    例如：code是一段函數直接變成的代碼
    py_obj=compile(code,"err.log","exec")
    exec(py_obj)
    或者直接用exec(code)執行，不須要compile
  • dir() #查看對象的方法函數
  • divmod() #相除以後返回餘數
  • eval() #將字符串變成字典
  • filter() #過濾出數據中本身想要的數據
  • map() #對傳入的每個值按照前面的函數處理
  • functools.reduce() #將這次處理結果遞交給下一次做爲輸入
  • frozenset() #凍結集合，將集合變爲沒法修改的集合
  • round() ##保留n位小數
  • sorted() #排序
  • zip() #將兩個列表按照元素位置拼接在一塊兒
• json序列化和反序列化
  • 序列化
    

    import json
    info={
        "name":"alex",
        "age":22
    }
    f=open("test.txt","w")
    f.write(json.dumps(info))
    f.close()

  • 反序列化
    

    import json
    f=open("test.txt","r")
    data=json.loads(f.read())
    print(data["age"])

• pickle序列化和反序列化
  • 序列化
    

    import pickle
    info={
        "name":"alex",
        "age":22
    }
    f=open("test.txt","wb")
    f.write(pickle.dumps(info)) #或者pickle.dump(info,f)
    f.close()

  • 反序列化
    

    import pickle
    f=open("test.txt","rb")
    data=pickle.loads(f.read()) #或者data=pickle.load(f)
    print(data["age"])

• 軟件目錄結構規範
  • 目錄結構以下圖
    
    
    • 簡要解釋
      • bin/：存放項目的一些可執行文件，固然你能夠起名script/之類的也行
      • foo/：存放項目的全部源代碼
        • 源代碼中全部的模塊、包都應該放在此目錄。不要置於頂層目錄
        • 子目錄test/存放單元測試代碼
        • 程序的入口最好命名爲main.py
      • docs/：存放一些文檔
      • conf/：存放軟件運行所需的配置文件
      • setup.py：安裝、部署、打包的腳本
      • requirements.txt：存放軟件依賴的外部python包列表
        • 方便開發者維護軟件包依賴。開發過程當中新增的包添加進這個列表中，避免在setup.py安裝依賴時漏掉軟件包
        • 方便讀者明確項目使用了哪些python包
      • README：項目說明文件
        • 軟件定位，軟件的基本功能
        • 運行代碼的方法：安裝環境、啓動命令等
        • 簡要的使用說明
        • 代碼目錄結構說明，更詳細點能夠說明軟件的基本原理
        • 常見問題說明
  • 跨目錄調用
    • __file__：當前文件的相對路徑
    • 將當前工程目錄添加到環境變量
      import sys,os
      BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
      sys.path.append(BASE_DIR)
    • 調用from conf import settingsfrom core import main   #from後面跟子文件夾名字，import後面跟子文件夾下面的.py文件的名字