python笔记(16)--迭代器、生成器和logging模块

内容目录

  • 迭代器
  • 生成器
  • 装饰器
  • 项目结构
  • logging模块

内容回顾&补充

1.内容回顾

1.1函数(内置/自定义)

  • 基本函数结构

    def func(a1,a2):
        pass
    
    • 参数
    • 返回值
    • 执行函数
  • 函数小高级

    • 函数做变量
    • 函数做参数
  • 函数中高级

    • 函数做返回值
    • 函数的嵌套
  • 装饰器 & 闭包

  • 递归(函数自己调用自己)

  • 匿名函数(labma)

  • 内置函数

1.2模块(内置/第三方/自定义)

  • 定义模块
    • 内置:time / json / datetime / os / sys....【re模块(正则表达式使用)】
    • 第三方
      • 安装:
        • pip包管理工具:pip install xlrd(可以满足基本需求)
        • 源码安装:(作者没有上传到pip包管理工具时使用这个)
          • 下载源码包:压缩文件。
          • 解压文件
          • 打开cmd窗口,并进入此目录:cd 文件夹的绝对路径
          • 执行:python36 setup.py build
          • 执行:python36 setup.py install
      • 安装路径:C:\python36\Lib\site-packages
    • 自定义
      • py文件
      • 文件夹 ——init——.py
  • 调用模块
    • import
      • import 模块1 模块1.函数()
      • import 模块1.模块2.模块3 模块1.模块2.模块3.函数()
      • import 文件夹 加载__init__.py文件夹内不加载
    • from xx import xxx
      • from 模块.模块 import 函数 函数()
      • from 模块 import 函数 as f f()
      • from 模块 import * 函数1() 函数2()
      • from 模块 import 模块 模块.函数()
      • from 模块 import as m m.函数()
      • from 模块.模块 import * 函数1() 函数2()
        • 加载的是__init__.py文件夹内不加载

1.3其他

  • 两个值数据交换
  • 推导式
    • 列表(重要)
    • 字典
    • 集合

今日内容

1.类和对象(通用叫法)

类     int      str              list            datetime   bytes
对象   v=1      v='sda'         v=[1,2,3]                    

2.迭代器

  • 自己不会写迭代器,只用。

例如:请展示列表中所有的数据。

  • while + 索引 + 计数器

  • 迭代器,对某种对象(str / list / tuple / dict / set类创建的对象)-可迭代对象 中的元素进行逐一获取,表象:具有__next__()方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素(从前到后一个一个获取)。

    • 列表转换迭代器:

      • v1 = iter([11,22,33,44])
      • v1 = [11,22,33,44].__iter__()
    • 迭代器想要获取每个值:反复调用val = v1.__next__()

      v1 = [11,22,33,44]
      v2 = iter(v1)
      
      #列表转换成迭代器
      result1 = v2.__next__()
      print(result1)
      result2 = v2.__next__()
      print(result2)
      result3 = v2.__next__()
      print(result3)
      result4 = v2.__next__()
      print(result4)
      
      #等同于for循环
      while True:
          try:
              val = v2.__next__()
              print(val)
          except Exception as e:
              break
      
    • 直到报错:Stoplteration错误,表示已经迭代完成。

    • 如何判断一个对象是否是迭代器:内部是否有__next__()方法

  • for循环

    v1 = [11,22,33,44]
    
    #1.for循环内部会把V1转换成迭代器
    #2.内部反复执行,迭代器.__next__()
    #3.取完值后不报错
    for item in v1:
        print(item)
    

3.可迭代对象

  • 什么是可迭代对象,迭代对象与迭代器的关系

    • 内部可以使用__iter__()方法的,能被for循环的,称为可迭代对象

    • 两者的关系:迭代对象可转换为迭代器

4.生成器(函数的变异)

类:generator

#函数
def func():
    return 132
func()
#生成器函数(内部是否包含yield)
def func():
    print('f1')
    yield 1
    print('f2')
    yield 2
    print('f3')
    yield 3
    print('f4')

val = func()			#函数内部代码不会执行,此时val等于generator类型的函数对象
# 生成器是可以被for循环,一旦开始循环那么函数内部代码就会开始执行
for item in val:
    print(item)			#每次遇到yield时拿到后面的返回值,yield只能被for循环才能打印
def func():
    count = 1
    while count <= 100:
        yield count
        count += 1


val = func()
for item in val:
    print(item)
import time

def func():
    """
    分批去读取文件中的内容,将文件的内容返回给调用者。
    :return:
    """
    cursor = 0
    while True:
        f = open('log.txt', 'r', encoding='utf-8')# 通过网络连接上redis
    # 代指 redis[0:10]
        f.seek(cursor)
        data_list =[]
        for i in range(10):
            line = f.readline()
            if not line:
                return
            data_list.append(line)
        cursor = f.tell()
        f.close() # 关闭与redis的连接

        for row in data_list:
            yield row

for item in func():
    print(item)
    time.sleep(3)

总结:

  • 函数内部无论是否执行,只要有yield时,此函数就被定义为生成器函数
  • 调用生成器函数时会返回一个生成器,生成器只有被for循环时,才会执行内部代码。
  • 每次循环都会获取yield返回的值。
#谨记特殊情况
def func():
    return 123
    yield 1
    yield 2

val = func()		#此时val是一个生成器函数对象,无论是否执行。
for item in val:	#item没有值,因为return直接终止了函数,yield没有传值给item
    print(val)

yield from生成器嵌套:

  • yield from 关键字

    • python 3.3版本后才有的,之前没有这个功能
    def base():
        yield 88
        yield 99
        
    def func():
        yield 1
        yield 2
        yield from base()
        yield 3
        
    result = func()
    
    for item in result:
        print(item)
    #结果为1,2,88,99,3
    

生成器推导式:

  • 跟列表生成式很像,但是不一样,大多数用列表推导式,生成器推导式用的不多
v1 = [i for i in range(10)]	#列表推导式,立即循环创建所有元素
#列表推导式相当于:
def func():
    result = []
    for i in range(10):
        result.append(i)
    return result
v1 = func()


v2 = (i for i in range(10))	#生成器推导式,创建了一个生成器,内部循环未执行
#生成器推导式相当于:
def func():
    for i in range(10):
        yield i
v2 = func()
#取值才能取出
for i in v2:
    print(i)

总结:

  • 迭代器

    • 对可迭代对象中的对象逐一获取,迭代器对象的内部都有一个__next__()方法,用于一个个获取数据
  • 可迭代对象

    • 可以被for循环且此类对象中都有__iter__()方法且要返回一个迭代器(或生成器)。
  • 生成器

    • 函数内部只要有yield就是生成器函数,调用函数只会返回生成器函数,循环生成器时,则函数内部才会执行。

    • 生成器内部也有__next__()方法和__iter__(),所以也可被称为迭代器或迭代对象

    • def func():
      yield 1
      yield 2
      yield 3
      v = func()
      result = v.__next__()
      print(result)
      result = v.__next__()
      print(result)
      result = v.__next__()
      print(result)
      result = v.__next__()
      print(result)
      
    • def func():
      yield 1
      v = func()
      result = v.__iter__()
      print(result)
      
posted @ 2020-05-18 11:40  薛定谔的猫儿  阅读(79)  评论(0编辑  收藏  举报