Python的平凡之路（4）

生成器定义：

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

特点：

1 生成器只有在调用时才能生成相应的数据。

2 只有一个__next__（）方法

 

列表生成式

譬如：

( i*2 for i in range(10))

等同于

a = [ ]

for i in range(10):

     a.append(i*2)

     print(i)

 

迭代器定义：

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

2 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；

3 举例：

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

实际上完全等价于：

定义：

装饰器本质是函数，用来装饰其他函数，为其他函数添加函数功能

原则：

1 不能修改被装饰的函数的源代码

2 不能修改被装饰的函数的调用方式

实现装饰器知识储备：

1 函数即“变量"

2 高阶函数

 a 把一个函数当做实参传给另外一个函数(不修改源代码情况下添加功能）

 b 返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式）

3 嵌套函数

举例：

qt.py

#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh

# -*- coding: encoding -*-

4 高阶函数+嵌套函数=》装饰器

gj.py

#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import time
def bar():
    time.sleep(4)
    print(‘in the bar‘)
def test1(func):
    #print(func)
    start_time = time.time()
    func() #run bar
    stop_time = time.time()
    print("the fund run time is %s" %(start_time-stop_time))
#不能写成test1(bar()),因为bar()代表函数返回值

test1(bar)

 

装饰器.py

#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import time
#嵌套函数和高阶函数的融合
def timer(func):
    def deco():
        start_time=time.time()
        #return func()
        func()
        stop_time=time.time()

        print("the func run time is %s" %(start_time-stop_time))

    return deco #返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式）//？

@timer #语法堂 test1=timer(test1)之所以还是用test1做变量是因为装饰器不改变被装饰函数的调用方式,
def test1():
    time.sleep(3)
    print("in the test1")

@timer #语法堂 test2=timer(test2)
def test2():
    time.sleep(3)
    print("in the test2")

test1()
test2()

 

 

|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

简要解释：

1. bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
2. foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
3. docs/: 存放一些文档。
4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
6. README: 项目说明文件。