标签:most 抛出异常 false 包含 文档 依赖 异常 exp 源代码
第四课学习的主要内容有生成器,迭代器,pyton装饰器,python开发规范,Json & pickle 序列化与反序列化
>>> b = [i+1 for i in range(0,10)] >>> b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
生成器的一种简单写法,把上面的列表生成式的[],换成()就成了生成器了,python3.0中通过__next__调用
>>> b = (i+1 for i in range(10)) >>> b <generator object <genexpr> at 0x0000000003088518> >>> b.__next__() 1>>> b.__next__() 2 >>> b.__next__() 3 >>> b.__next__() 4 >>> b.__next__() 5 >>> b.__next__() 6 >>> b.__next__() 7 >>> b.__next__() 8 >>> b.__next__() 9 >>> b.__next__() 10 >>> b.__next__() Traceback (most recent call last): #当调用生成器数据超出范围时,解释器会抛出异常,可以通过异常处理来解决 File "<pyshell#39>", line 1, in <module> b.__next__() StopIteration
>>> b = (i+1 for i in range(10)) >>> while True: try: a=b.__next__() print(a) except StopIteration as e: print("end") break 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 end
用一个函数来实现斐波那契数列(Fibonacci),如:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ... ,除第一个和第二个数外,任意一个数都等于前两个数相加的和。
1 >>> def fib(max): 2 a=0 3 b=1 4 n = 0 5 while n < max: 6 print(b) 7 a,b = b,a + b #该行等于 t = (b,a+b) ,t[0] = b ,t[1]=a+b 8 n += 1 9 return "done" 10 11 >>> f=fib(10) 12 1 13 1 14 2 15 3 16 5 17 8 18 13 19 21 20 34 21 55 22 >>> print(f) 23 done
把上面实现斐波那契数列的函数中的print(b) 改为 yield b 就成了生成器
>>> def fib(max): a=0 b=1 n = 0 while n < max: yield b a,b = b,a + b n += 1 return "done" >>> fib(10) <generator object fib at 0x00000000030AACA8>
上面生成器执行过程与函数过程有所不同,函数执行到return返回,生成器在执行过程中遇到yield 就返回停止执行,当下次再次执行,程序从yield 的位置继续执行
通过yield实现单线程下的并行计算效果
import time #消费者 def consumer(name): print("%s准备好吃包子了"%name) while True: baozi = yield print("%s吃%s个包子."%(name,baozi)) #生产者 def producer(name): a = consumer("A") b = consumer("B") a.__next__() #初始化 b.__next__() #初始化 print("%s要开始做包子了:"%name) for i in range(1,10): #做包子 time.sleep(1) a.send(i) #做一个包子发送给a,yield = 1,继续执行, b.send(i) #做一个包子发送给b,并执行 producer("zhangsan")
for
循环的数据类型:
一类是集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等;
一类是generator
,包括生成器和带yield
的generator function。
for
循环的对象。next()
函数调用并不断返回下一个值的对象。可以使用isinstance方法Iterable和Iterator
#判断是否是可迭代对象
>>> from collections import Iterable>>> isinstance([],Iterable) True >>> isinstance({},Iterable) True>>> isinstance((x for i in range(10)),Iterable) True #判断是否是迭代器 >>> from collections import Iterator >>> isinstance([],Iterator) False >>> isinstance({},Iterator) False >>> isinstance((x for i in range(10)),Iterator) True
可迭代对象可以通过iter()变成迭代器
>>> isinstance(iter([1,2,3,4]),Iterator)
True
定义:本质是函数,就是为了其他函数添加附加的功能(装饰其他函数)。
原则:
实现装饰器需要掌握的知识
a:把一个函数名当做实参传给另外一个函数(在不修改被装饰函数源代码情况下为其添加功能)
b:返回值包含函数名(不修改函数的调用方式)
3.嵌套函数
装饰器= 高阶函数+嵌套函数
装饰器普通版
import time #装饰器 def timer(func): #timer(test1) func =test1 def deco(): start_time = time.time() func() stop_time = time.time() print("func run time is",stop_time - start_time) return deco #返回deco 内存地址 @timer #test1 = timer(test1) def test1(): time.sleep(2) print("in the test1") @timer def test2(): time.sleep(3) print("in the test2") test1() test2()
装饰器高潮版
user,passwd = "zhangxin","abc123" def auth(auth_type): print(auth_type) def wrapper_auther(func): def wrapper(*args, **kwargs): if auth_type == "local": username = input("Please input username:").strip() password = input("Please input password:").strip() if user == username and passwd == password: print("Login successful") func(*args, **kwargs) return func else: print("Account or password error") elif auth_type == "ldap": print("不会ldap") return wrapper return wrapper_auther # def index(): print("Welcome to index") @auth(auth_type = "local") #装饰器加参数 def home(): print("Welcome to home") return "from home" @auth(auth_type = "ldap") def setting(): print("Welcome to setting") index() print(home()) setting()
json序列化
1 import json 2 3 data = { 4 "name":"zhangsan", 5 "age": 28, 6 "city":"beijing" 7 } 8 f = open("json file1","w",encoding="utf-8") 9 #f.write(json.dumps(data))#序列化 10 json.dump(data,f) #json.dump(data,f) ==json.dump(data,f) 11 f.close()
json反序列化
import json f = open("json file1","r",encoding="utf-8") #data = json.loads(f.read()) #反序列化 data = json.load(f) # json.loads(f.read()) == json.load(f) print(data) f.close()
目录结构
Foo/
|-- bin/
| |-- foo
|
|-- foo/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test_main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- main.py
|
|-- docs/
| |-- conf.py
| |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README
解释:
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。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
。docs/
: 存放一些文档。setup.py
: 安装、部署、打包的脚本。requirements.txt
: 存放软件依赖的外部Python包列表。README
: 项目说明文件。ATM作业需求
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原文地址:http://www.cnblogs.com/Ksen/p/6674411.html