Python之freshman04

一、迭代器

　　我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

　　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。

　　这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

　　可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

特点：

访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退
便于循环比较大的数据集合，节省内存

二、生成器

　　一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

　　创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

　　我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

　　如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

　　yield的主要效果呢，就是可以使函数中断，并保存中断状态，中断后，代码可以继续往下执行，过一段时间还可以再重新调用这个函数，从上次yield的下一句开始执行

*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。　

　　生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

　　把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

 1 import time
 2   def consumer(name):
 3      print("%s 准备吃包子了！" %name)
 4     while True:
 5         baozi = yield                    # yield 通过 send()方法接收值
 6         print("包子[%s]来了，被[%s]吃了" %(baozi,name))
 7
 8 def producer(name):
 9     c1 = consumer('A')
10     c2 = consumer('B')
11      c3 = consumer('C')
12
13     c1.__next__()
14    c2.__next__()
15      c3.__next__()
16
17    print("%s 开始准备做包子了！" % name)
18
19     for i in range(10):
20         time.sleep(1)
21          print('做了3个包子')
22         c1.send(i)
23         c2.send(i)
24          c3.send(i)
25
26  producer('hh')

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

三。装饰器

 1 # 验证登陆
 2 def login(func):
 3     def inner(*args,**kwargs):
 4         print("login success...")
 5         return func(*args,**kwargs)
 6     return inner
 7
 8 # 验证是否是会员用户
 9 def member(func):
10     def inner(*args,**kwargs):
11         print("welcome member...")
12         return func(*args,**kwargs)
13     return inner
14
15 def home():
16     print("welcome to Home...")
17
18 # @login内部会执行一下操作：
19 # 1.执行login函数，并将 @login 下面的 函数 作为login函数的参数，即：@login 等价于 login(movie)
20 # 2.•将执行完的 login 函数返回值赋值给@login下面的函数的函数名
21 @login
22 @member
23 def movie(name,passwd):
24     print("welcome [%s] [%s] to movie...." % (name,passwd))
25
26 @member
27 @login
28 def music(name):
29     print("welcome [%s] to music..." % name)
30
31 movie('huhuan','123')
32 music('huhuan')
33 home()

四。json & pickle数据化序列

参考 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html

转载于:https://www.cnblogs.com/Dummer/p/8592009.html

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