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一、迭代器
1、迭代的概念
#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
代码如下：
while True:
print('==========>')
list=[1,2,3]
while count < len(1): #迭代
print(1[count])
count+=1
2、为何要用迭代器?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、元祖，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式，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：
'simon'.__iter__
[1,2,3].__iter__
(1,2,3).__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a'.'b'}.__iter__
open('test.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
l=['die','erzi','sunzi','chongsunzi']
iter_l=l.__iter__()
print(iter_l.__next__())
print(iter_l.__next__())
print(iter_l.__next__())
print(iter_l.__next__()) print(next(iter_l)) #next()--------->iter_l.__next__() 文件类型是迭代器对象
open('test.txt').__iter__
open('test.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
3、迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是，迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
print(iter_dic.__next__()) #等同于print(next(iter_idc))
print(iter_dic.__next__())#等同于print(next(iter_idc))
print(iter_dic.__next__())#等同于print(next(iter_idc))
print(iter_dic.__next__())#等同于print(next(iter_idc))
# 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
#这么写太丑逼，需要我们自己捕捉异常，控制next,python这么牛逼，能不能帮我们解决呢？请看for循环
4、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,'d':4} for k in dic:
print(dic[k])
输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day18/迭代器.py
3
1
4
2 #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
5、迭代器的优缺点
#优点：
1、提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
2、惰性计算，节省内存 #缺点： 1、无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
2、一次性的，只能往后走，不能往前
二、生成器
1、什么是生成器
def func():
print('==========>first')
yield 1
print('==========>second')
yield 2
print('==========>third')
yield 3
print('==========>end') g=func()
p=g.__iter__()
print(p.__next__())
print(p.__next__())
print(p.__next__()) print(g) #<generator object func at 0x0000000000B81150>
print(next(g))
2、生成器就是迭代器
g.__iter__
g.__next__ #2、所以生成器就是迭代器，因此可以这样取值
res=next(g)
print(res)
3、练习
1、自定义函数模拟range(1,7,2)
2、模拟管道，实现功能：tail -f nginx_access.log|grep ''
#题目一：
def 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=range(1,7,2)
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj)) #StopIteration #应用于for循环
for i in range(1,7,2):
print(i)
输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day18/生成器.py
1
3
5 #题目二
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('',tail('access.log')):
print(line,end='') #测试
with open('nginx_access.log','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('出错404\n')
4、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 dinner(name):
print('%s 准备吃饭啦' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
print('%s 吃了 %s' % (name,food))
food_list.append(food) g=dinner('simon')
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('烤全羊')
g.send('烤腰子')
g.send('羊肉串')
g.send('烤猪蹄')
g.close()
g.send('鸭架')
g.send('熊掌')
5、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(r'E:\CMS\aaa\db')
6、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。言外之意是即时我们不依赖于函数，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。。。
#=============复杂的问题变得简单
#注册功能:
#阶段1: 接收用户输入账号与密码,完成合法性校验
def talk():
while True:
username=input('请输入你的用户名: ').strip()
if username.isalpha():
break
else:
print('用户必须为字母') while True:
password1=input('请输入你的密码: ').strip()
password2=input('请再次输入你的密码: ').strip()
if password1 == password2:
break
else:
print('两次输入的密码不一致') return username,password1 #阶段2: 将账号密码拼成固定的格式
def register_interface(username,password):
format_str='%s:%s\n' %(username,password)
return format_str #阶段3: 将拼好的格式写入文件
def handle_file(format_str,filepath):
with open(r'%s' %filepath,'at',encoding='utf-8') as f:
f.write(format_str) def register():
user,pwd=talk()
format_str=register_interface(user,pwd)
handle_file(format_str,'user.txt') register() #=============牵一发而动全身,扩展功能麻烦
#阶段1: 接收用户输入账号与密码,完成合法性校验
def talk():
while True:
username=input('请输入你的用户名: ').strip()
if username.isalpha():
break
else:
print('用户必须为字母') while True:
password1=input('请输入你的密码: ').strip()
password2=input('请再次输入你的密码: ').strip()
if password1 == password2:
break
else:
print('两次输入的密码不一致') role_dic={
'':'user',
'':'admin'
}
while True:
for k in role_dic:
print(k,role_dic[k]) choice=input('请输入您的身份>>: ').strip()
if choice not in role_dic:
print('输入的身份不存在')
continue
role=role_dic[choice] return username,password1,role #阶段2: 将账号密码拼成固定的格式
def register_interface(username,password,role):
format_str='%s:%s:%s\n' %(username,password,role)
return format_str #阶段3: 将拼好的格式写入文件
def handle_file(format_str,filepath):
with open(r'%s' %filepath,'at',encoding='utf-8') as f:
f.write(format_str) def register():
user,pwd,role=talk()
format_str=register_interface(user,pwd,role)
handle_file(format_str,'user.txt') register() #ps:talk内对用户名\密码\角色的合法性校验也可以摘出来做成单独的功能,但本例就写到一个函数内了,力求用更少的逻辑来为大家说明过程式编程的思路 示例:复杂的问题变得简单,但扩展功能麻烦