Day_04 装饰器_迭代器_生成器_内置方法_Json & pickle 数据序列化

装饰器

 

定义 : 本质就是函数，功能 :（装饰其他函数），就是为其他函数添加的附加功能。

 

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

总结 : 装饰器对被装饰的函数是完全透明的，感知不到装饰器存在，因为没有修改源函数，该怎么运行还在运行。

 

实现装饰器的知识 : 

1、函数 即 "变量"

2、高阶函数

     a : 把一个函数名当做实参传给另一个函数。（在不修改被装饰函数源代码的清空下为其添加功能）

     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

 

高阶函数+嵌套函数=> 装饰器

 

 

import time

 

def timer(func):

    print ("in the timer")

    def deco():

        func()

        print ("in the deco ")

        time.sleep(2)

        print ("装饰器完成..")

    return deco

 

#@timer()

def test1():

    a ="123"

    print ("in the test1")

 

#test1 = timer(test1)          #两种方式，一种是赋值，一种是用@来

test1()

 

高级装饰器，对传入参数加上非固定参数

 

装饰器总结：高级函数 (例如timer(func) ) + 嵌套函数(例如 wrapper() func return wrapper)  

当需要传参数的处理的时候，一定不能修改原代码，要修改装饰器代码进行传参或多层return，同时装饰器可以接受传参。

 

 

 

 

列表生成式

 

作用 ： 使代表更加简洁

原理 :  使用 列表生成器的时候会加载全部元素会占用大量内存，使用生成器的时候每次只循环出1个元素。

生成器只有在调用的时候猜会生成相应的数据，若假设直接用生成器调用 c[100]则会提示报错，因为还未循环并位生成这个元素。

使用 :  只有一个__next__()方法

 

 

 

 

 

生成器

函数中每次使用yield产生一个值，函数就返回该值，然后停止执行，等待被激活，被激活后继续在原来的位置执行。

send可以传参数

 

 

 

生产者与消费者

 

import time

 

def consumer(name):

    print ("%s准备吃包子！"%name)

    while True:

        baozi = yield

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

 

def producer():

    c1 = consumer("a")

    c2 = consumer("b")

    c1.__next__()

    c2.__next__()

    print ("开始准备包子啦 ！！")

    for i in range(10):

        time.sleep(1)

        print ("做了一个包子！")

        c1.send(i)

        c2.send(i)

 

producer()

 

a准备吃包子！

b准备吃包子！

开始准备包子啦 ！！

做了一个包子！

包子 [0] 来了，被[a]吃了

包子 [0] 来了，被[b]吃了

做了一个包子！

包子 [1] 来了，被[a]吃了

包子 [1] 来了，被[b]吃了

做了一个包子！

包子 [2] 来了，被[a]吃了

包子 [2] 来了，被[b]吃了

做了一个包子！

包子 [3] 来了，被[a]吃了

包子 [3] 来了，被[b]吃了

 

 

 

迭代器

isinstance内置函数可以判断类型

 

例如

isinstance(10,Iterator)

False

 

通过Iterator可以把list dict str变成迭代器,编程迭代器后有next方法

f = Iterator([1,2,3])

 

总结 ：

1、凡是可用于for循环的对象都是Iterable类型

2、凡是有next()方法的都是迭代器

 

python2 range(10)产生的是list [0,1,2,3,4,5..]

python3 range(10)产生的是迭代器 (0,10)

 

python3 打开文件 for line in f 其实就是个迭代器

 

 

 

内置方法

all()  #只要有一个是False则返回False

print (all([0,"None"]))   #False

 

any()  #只要有一个是True则返回True

print (any([0,"None"]))   #True

 

bin() #将数字转换成二进制

print (bin(8))  #0b100

 

chr()和ord()

chr负责将给定的数字转换成ascii 字符    #chr('98') a==> 'a '

ord负责将给定的字符转换成ascii对应的数字位置

 

dir() #看有什么方法

例如

a={}

dir(a)

 

匿名函数 #适用于三元运算，不适合复杂方法、

calc = lambda n:3 if n<4 else n

(lambda  n:print(n))(5)

calc = lambda n:print(n)

calc(5)

 

filter() #输出想要的东西

res = filter(lambda n:n>5,range(10))

for i in res:

    print (i)

 

map()  #

将给的值依次传入func中再返回

def test(x):

    x = x*2

    return  x

 

res = map(test,range(10))

for i in res:

    print (i)

 

或

 

res = map(lambda n:n*2,range(10))

for i in res:

    print (i)

 

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

 

hash()

hash("str")

可以hash成一个数组，对数组进行排序，排序后可以方便用二分法来查找

 

round()

round(1.222,2) #保留两位小叔

1.22

round(1.22)   #保留1位

1

 

sotred（） #排序

a = [12,2,3,5,4]

a = sorted(a)

a= [2,3,4,5,12]

 

a = {6:2,8:0,-5:7,4:22}

sorted(a.items(),key=lambad x:x[1]) #按照value进行排序

 

 

 

 

 

Json & pickle 数据序列化

import json

 

序列化写入文件

info = {"name":"zouyi","age"=20}

f = open("text.txt","w")

f.write(json.dumps(info))

 

反序列化

f = open("text.txt","r")

data = f.read()

data = json.load(data)

 

 

pickle用于处理复杂的,跟json用法一样

pickle用二进制写入wb读用rb

 

 

 

代码书写规范

 

1、在pycharm中可以new --> python_package

2、print (__file__)                #可以打印相对路径

import os 

print (os.paht.abspath(__file__))  #可以返回绝对路径

os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  #返回文件的目录名