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：

1. 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
2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
3. 访问到一半时不能往回退
4. 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：

 import time
   def consumer(name):
      print("%s 准备吃包子了！" %name)
     while True:
         baozi = yield                    # yield 通过 send()方法接收值
         print("包子[%s]来了，被[%s]吃了" %(baozi,name))

 def producer(name):
     c1 = consumer('A')
     c2 = consumer('B')
      c3 = consumer('C')

     c1.__next__()
    c2.__next__()
      c3.__next__()

    print("%s 开始准备做包子了！" % name)

     for i in range(10):
         time.sleep(1)
          print('做了3个包子')
         c1.send(i)
         c2.send(i)
          c3.send(i)

  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

 # 验证登陆
 def login(func):
     def inner(*args,**kwargs):
         print("login success...")
         return func(*args,**kwargs)
     return inner

 # 验证是否是会员用户
 def member(func):
     def inner(*args,**kwargs):
         print("welcome member...")
         return func(*args,**kwargs)
     return inner

 def home():
     print("welcome to Home...")

 # @login内部会执行一下操作：
 # 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)
 # 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
 @login
 @member
 def movie(name,passwd):
     print("welcome [%s] [%s] to movie...." % (name,passwd))

 @member
 @login
 def music(name):
     print("welcome [%s] to music..." % name)

 movie('huhuan','')
 music('huhuan')
 home()

四。json & pickle数据化序列

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