Python之路-python（装饰器、生成器、迭代器、Json & pickle 数据序列化、软件目录结构规范）

1 def test():
2     print(‘test‘)
3 print(test )    #表示是函数
4 test()   #表示执行foo函数

<function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址
test#函数test执行结果

 1 def func(args):#test1和test2作为一个函数的地址首先都传到这里
 2     def inner():#inner只是一个内存地址，将test1和test2找到
 3         print("功能已经添加!")#每次都会首先执行这里
 4         args()#args在这了执行，其实就是把test1和test2的内存地址执行，也就等于执行了test1和test2
 5     return inner
 6 
 7 @func
 8 def test1():
 9     print("test1")
10 @func
11 def test2():
12     print("test2")
13 test1()
14 test2()

1 def outer(func):#（1）
2     def inner(args):#（2）（4）
3         print("验证")#（5）
4         return func(args)#（6）
5     return inner#（3）
6 @outer#（7）
7 def f1(args):#
8     print("f1")#（8）

验证
f1

1 def outer(func):
2     def inner(args,kwargs):
3         print("验证")
4         return func(args,kwargs)
5     return inner
6 @outer
7 def f1(args,kwargs):
8     print("f1")

1 def outer(func):
2     def inner(args,kwargs):
3         print("验证")
4         return func(args,kwargs,kwargs_1)
5     return inner
6 @outer
7 def f1(args,kwargs,kwargs_1):
8     print("f1")

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import time
 3 user,passwd = "leihaidong","abc123"
 4 def auth(auth_type):
 5     print("auth func",auth_type)
 6     def outer_wrapper(func):
 7         def wrapper(*args,**kwargs):
 8             if auth_type == "local":
 9                 username = input("username:")
10                 password = input("password:")
11                 if user == username and passwd ==password:
12                     print("user has passed authentication")
13                     res = func(*args,**kwargs)#frme home
14                     print("after authenticaion")
15                     return res
16                 else:
17                     exit("用户名或密码错误")
18             elif auth_type == "ldap":
19                 print("ldap登陆")
20         return wrapper
21     return outer_wrapper
22 
23 
24 def index():
25     print("主页")
26 
27 @auth(auth_type="local")#home = wrapper()
28 def home():
29     print("欢迎来到登陆用户页")
30     return "from home"
31 
32 @auth(auth_type="ldap")
33 def bbs():
34     print("欢迎来到bbs页")
35 
36 index()
37 print(home())#wrapper()
38 bbs()

1 data = {"中国":"北京","海淀":"五道口"}
2 f = open("test.txt","w",encoding="utf-8")
3 # f.write(data)#不可以这样直接将data这个字典存入文件
4 f.write(str(data))#这样才是正确的
5 f.close()

1 data = {"中国":"北京","海淀":"五道口"}
2 f = open("test.txt","r",encoding="utf-8")
3 ret = f.read()
4 f.close()
5 print(ret,type(ret))#如果是这样取出来的话，看似是字典，可它确实是字符串格式，靠，这怎么取出来呢，于是我想到了一个办法
6 {‘海淀‘: ‘五道口‘, ‘中国‘: ‘北京‘} <class ‘str‘>

data = {"中国":"北京","海淀":"五道口"}
f = open("test.txt","r",encoding="utf-8")
ret = eval(f.read())
f.close()
print(ret,type(ret))#这下取出来他变成了字典，这样就好取值了
{‘中国‘: ‘北京‘, ‘海淀‘: ‘五道口‘} <class ‘dict‘>

1 import json
2 info = {"name":"haha", "age":33}
3 with open("test.txt","w")as f:
4     f.write( json.dumps(info) )#将info这个信息存入文件

import json
info = {"name":"haha", "age":33}
with open("test.txt","r")as f:
    data = json.loads(f.read())
    print(data,type(data))

1 import pickle
2 info = {"name":"haha", "age":33}
3 with open("test.txt","wb")as f:#因为它写入的是二进制，所以要用wb
4     # print( pickle.dumps(info))
5     f.write(pickle.dumps(info))

1 import pickle
2 info = {"name":"haha", "age":33}
3 with open("test.txt","rb")as f:#因为你写入的是二进制，所以读取时候也需要用二进制读出来
4     data = pickle.loads(f.read())
5     print(data)

#简单的创建方法，循环十次，每次这个次数相乘
a = [x * x for x in range(10)]#用的是列表的方法[]
print(a,type(a))
b = (x * x for x in range(10))#这里用的是看似tuple的方法()
print(b,type(b))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] <class ‘list‘>#a已经生成了所有的值
<generator object <genexpr> at 0x01F21480> <class ‘generator‘>#但是生成器只是创建了，但是它里面可还没算出来具体的某个值，只有用的时候才 生成

1 b = (x * x for x in range(10))#它用next方法读取，但是这样有点low，效率也不高
2 print(b.__next__())
3 print(b.__next__())
4 print(b.__next__())
5 print(b.__next__())

 1 #用函数推算斐波那契数(后面的数等于它前面两个数的和)
 2 def fib(max):
 3     n, a, b = 0, 0, 1
 4     while n < max:
 5         print(b)
 6         a, b = b, a + b
 7         n = n + 1
 8     return ‘done‘
 9 fib(10)
10 注意：
11 n是次数fib（10）就是10次
12 a,b = b,a+b
13 可以把上面写成
14 t = b,a+b
15 a = t[0]
16 b=t[1]

1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

#然而并没有卵用，但是这要加上一个字符它就变成了generator

1 def fib(max):
2     n, a, b = 0, 0, 1
3     while n < max:
4         yield b
5         a, b = b, a + b
6         n = n + 1
7     return ‘done‘
8 print(fib(10))
9 #<generator object fib at 0x01171480>
上面看似是一个函数，但是里面加上了yield就是generator

 1 def fib(max):
 2     n, a, b = 0, 0, 1
 3     while n < max:
 4         yield b
 5         a, b = b, a + b
 6         n = n + 1
 7 data = fib(10)
 8 print(data)
 9 
10 print(data.__next__())
11 print(data.__next__())
12 print("停止一下")
13 print(data.__next__())
14 print(data.__next__())
15 print(data.__next__())
16 print(data.__next__())
17 print(data.__next__())
18 
19 <generator object fib at 0x01982630>
20 1
21 1
22 停止一下
23 2
24 3
25 5
26 8
27 13

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
    c = consumer(‘A‘)
    c2 = consumer(‘B‘)
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("我要开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")

 1 奥巴马 准备吃包子啦!
 2 A 准备吃包子啦!
 3 B 准备吃包子啦!
 4 老子开始准备做包子啦!
 5 做了1个包子,分两半!
 6 包子[0]来了,被[A]吃了!
 7 包子[0]来了,被[B]吃了!
 8 做了1个包子,分两半!
 9 包子[1]来了,被[A]吃了!
10 包子[1]来了,被[B]吃了!
11 做了1个包子,分两半!
12 包子[2]来了,被[A]吃了!
13 包子[2]来了,被[B]吃了!
14 做了1个包子,分两半!
15 包子[3]来了,被[A]吃了!
16 包子[3]来了,被[B]吃了!
17 做了1个包子,分两半!
18 包子[4]来了,被[A]吃了!
19 包子[4]来了,被[B]吃了!
20 做了1个包子,分两半!
21 包子[5]来了,被[A]吃了!
22 包子[5]来了,被[B]吃了!
23 做了1个包子,分两半!
24 包子[6]来了,被[A]吃了!
25 包子[6]来了,被[B]吃了!
26 做了1个包子,分两半!
27 包子[7]来了,被[A]吃了!
28 包子[7]来了,被[B]吃了!
29 做了1个包子,分两半!
30 包子[8]来了,被[A]吃了!
31 包子[8]来了,被[B]吃了!
32 做了1个包子,分两半!
33 包子[9]来了,被[A]吃了!
34 包子[9]来了,被[B]吃了!

from collections import Iterable
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
True
True
#True代表是可迭代对象

1 小结
2 
3 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
4 
5 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；
6 
7 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。

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])#it其实就是一个迭代器iter
# 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