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python--迭代器、生成器、面向过程编程

时间:2018-01-02 13:22:29      阅读:188      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:col   linux   ret   ==   wrapper   rap   设计   foo   object   

一、迭代器

  • 迭代器的概念
#迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢?
#迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

while True: #只是单纯的重复,因而不是迭代
    print(>>>>:)

l=[1,2,3,4]
count = 0 
while count < len(l):  #迭代    
    print(l[count])
    count+=1
  • 为何要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?
#1、为何要有迭代器?
对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方法,这就是迭代器

#2、什么是可迭代对象
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下
hello.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{a:1}.__iter__
{a,b}.__iter__
open(a.txt).__iter__

#3、什么是迭代器对象
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

文件类型是迭代器对象
open(a.txt).__iter__()
open(a.txt).__next__()

#4、注意:
迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象
  • 迭代器对象的使用
dic = {a:1,b:2,c:3}
iter_dic = dic.__iter__()    #得到迭代器对象,迭代器对象既有__iter__又有__next__方法,但是:迭代器.__iter__()得到的的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志

#有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
    try:
        k=next(iter_dic)
        print(dic[k])
    except StopIteration:
        break
        
#这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环
  • for循环
#基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={a:1,b:2,c:3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
  • 迭代器的优缺点
#优点:
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算,节省内存
#缺点:
  - 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
  - 一次性的,只能往后走,不能往前退

二、生成器

  • 什么是生成器
#只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码

def func():
    print(====>first)
    yield 1
    print(====>second)
    yield 2
    print(====>third)
    yield 3
    print(====>end)

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>
  • 生成器就是迭代器
g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器,因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)
  • 练习
#1、自定义函数模拟range(1,7,2)
def my_range(start,stop,step=1):
    while start < stop:
        yield start
        start+=step

#执行函数得到生成器,本质就是迭代器
obj=my_range(1,7,2) #1  3  5
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj)) #StopIteration

#应用于for循环
for i in my_range(1,7,2):
    print(i)


#2、模拟管道,实现功能:tail -f access.log | grep ‘404‘
import time
def tail(filepath):
    with open(filepath,rb) as f:
        f.seek(0,2)
        while True:
            line=f.readline()
            if line:
                yield line
            else:
                time.sleep(0.2)

def grep(pattern,lines):
    for line in lines:
        line=line.decode(utf-8)
        if pattern in line:
            yield line

for line in grep(404,tail(access.log)):
    print(line,end=‘‘)

#测试
with open(access.log,a,encoding=utf-8) as f:
    f.write(出错啦404\n)
  • 协程函数
#yield关键字的另外一种使用形式:表达式形式的yield
def eater(name):
    print(%s 准备开始吃饭啦 %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list
        print(%s 吃了 %s % (name,food))
        food_list.append(food)

g=eater(egon)
g.send(None) #对于表达式形式的yield,在使用时,第一次必须传None,g.send(None)等同于next(g)
g.send(蒸羊羔)
g.send(蒸鹿茸)
g.send(蒸熊掌)
g.send(烧素鸭)
g.close()
g.send(烧素鹅)
g.send(烧鹿尾)
  • 练习
#1、编写装饰器,实现初始化协程函数的功能

#2、实现功能:grep  -rl  ‘python‘  /etc



#题目一:
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper
@init
def eater(name):
    print(%s 准备开始吃饭啦 %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list
        print(%s 吃了 %s % (name,food))
        food_list.append(food)

g=eater(egon)
g.send(蒸羊羔)

#题目二:
#注意:target.send(...)在拿到target的返回值后才算执行结束
import os
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

@init
def search(target):
    while True:
        filepath=yield
        g=os.walk(filepath)
        for dirname,_,files in g:
            for file in files:
                abs_path=r%s\%s %(dirname,file)
                target.send(abs_path)
@init
def opener(target):
    while True:
        abs_path=yield
        with open(abs_path,rb) as f:
            target.send((f,abs_path))
@init
def cat(target):
    while True:
        f,abs_path=yield
        for line in f:
            res=target.send((line,abs_path))
            if res:
                break
@init
def grep(pattern,target):
    tag=False
    while True:
        line,abs_path=yield tag
        tag=False
        if pattern.encode(utf-8) in line:
            target.send(abs_path)
            tag=True
@init
def printer():
    while True:
        abs_path=yield
        print(abs_path)


g=search(opener(cat(grep(你好,printer()))))
# g.send(r‘E:\CMS\aaa\db‘)
g=search(opener(cat(grep(python,printer()))))
g.send(rE:\CMS\aaa\db)
  • yield总结
#1、把函数做成迭代器
#2、对比return,可以返回多次值,可以挂起/保存函数的运行状态

三、面向过程编程

#1、首先强调:面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单,面向过程是一种编程思路、思想,而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数,也可以基于面向过程的思想编写程序

#2、定义
面向过程的核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么

基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式

#3、优点:复杂的问题流程化,进而简单化

#4、缺点:可扩展性差,修改流水线的任意一个阶段,都会牵一发而动全身

#5、应用:扩展性要求不高的场景,典型案例如linux内核,git,httpd

#6、举例
流水线1:
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面

流水线2:
用户输入sql--->sql解析--->执行功能

ps:函数的参数传入,是函数吃进去的食物,而函数return的返回值,是函数拉出来的结果,面向过程的思路就是,把程序的执行当做一串首尾相连的功能,该功能可以是函数的形式,然后一个函数吃,拉出的东西给另外一个函数吃,另外一个函数吃了再继续拉给下一个函数吃。。

python--迭代器、生成器、面向过程编程

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原文地址:https://www.cnblogs.com/mr07lee/p/8176543.html

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