python迭代器生成器
1、迭代器基本理解和使用
生成器和迭代器。含有yield的特殊函数为生成器。可以被for循环的称之为可以迭代的。而可以通过_next()_调用,并且可以不断返回值的称之为迭代器。
yield是python中的一个generator(生成器), 是一个类似子函数中的 return 的关键字,只是这个子函数返回的是个生成器。当调用这个子函数的时候,子函数内部的代码并不立马执行 ,这个子函数只是返回一个生成器对象当你使用for进行迭代的时候,
子函数中的代码,才会执行在这里,所有的值都存在内存当中,所以并不适合大量数据。
2、yield简单的生成器
#迭代器简单的使用
print([i *2 for i in range(10)])
print((i *2 for i in range(10)).__next__()) #labo 数量
def lab(max):
a,b,n=0,1,1
while n< max :
a,b=b,a+b
n= n+1
print(b)
return 0 lab(10) # a,b=b,a+b 注意赋值,相当于tmp = [b,a+b] ,a= tmp[0],b=tmp[2]
# 生成器
#labo 数量
def lab(max):
a,b,n=0,1,1
while n< max :
yield b
a,b=b,a+b
n= n+1
print(b) f=(lab(10)) print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
3、单线程并行效果,生成器的实际应用,生产者,消费者问题(异步IO雏形)
# yield 单线程并行 异步调用
# 生产者消费者 def consumer(name):
print("%s 开始准备吃包子了" %(name))
while True:
baozi = yield
print("%s 开始吃 %s" %(name,baozi))
return 'done' def production():
c1 = consumer('xiajinqi')
c2 = consumer('xiaosan')
c1.__next__()
c2.__next__() #两位顾客准备吃包子
print("laozi开始做包子") #开始准备做包子
for i in range(20):
baozi1='猪肉馅'
baozi2='韭菜馅'
print("做了一个猪肉馅")
print("做了一个韭菜馅")
c1.send(baozi1)
c2.send(baozi2)
return 0 production()
4、迭代器
print(isinstance([ i* 2 for i in range (10)],Iterator))
print(isinstance(( i* 2 for i in range (10)),Iterator)) # 3.0 range 默认为迭代器
5、内置函数
print(abs(-10)) #取绝对值10
print(all([2,0,2])) # 可迭代对象中如果有都为真,返回true
print(all([-1,-1,2])) # 可迭代对象中是否为真(有一个为真)
print(bin(22)) #0b10110 数字转化为2进制
print(callable()) # 判断函数是否可以调用
6、序列化
#序列化
import json
info = {"name":"xiajinqi","age":18} f = open("11.txt","w",encoding='utf-8')
data=json.dumps(info)
f.write(data)
f.close() #序列化
import json
#info = {"name":"xiajinqi","age":18} f = open("11.txt","r",encoding='utf-8')
data = json.loads(f.read())
print(data['age'])
f.close()
7、pickel
import pickle
#info = {"name":"xiajinqi","age":18} def login():
print("hello") info = {"name":"xiajinqi","func":login}
f = open("11.txt","wb")
f.write(pickle.dumps(info))
f.close() #序列化
import pickle
#info = {"name":"xiajinqi","age":18} def login():
print("hello1") info = {"name":"xiajinqi","func":login}
f = open("11.txt","rb")
data =pickle.loads(f.read())
print(data)
print(data['func']())
f.close()
8\序列化注意,只能loads和dumps一次
9、软件目录规范:
"设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题。对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度:
- 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要"。理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题。
- 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性。
我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间去理解它想表达的意思。从此我个人对于提高项目可读性、可维护性的要求就很高了。"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴,我们设计一个层次清晰的目录结构,就是为了达到以下两点:
- 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
- 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好。
所以,我认为,保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更何况组织一个良好的工程目录,其实是一件很简单的事儿。
目录组织方式
关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上,能看到大家对Python目录结构的讨论。
这里面说的已经很好了,我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式,这里面我说一下我的理解和体会。
假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:
Foo/
|-- bin/
| |-- foo
|
|-- foo/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test_main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- main.py
|
|-- docs/
| |-- conf.py
| |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README
简要解释一下:
bin/
: 存放项目的一些可执行文件,当然你可以起名script/
之类的也行。foo/
: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/
存放单元测试代码; (3) 程序的入口最好命名为main.py
。docs/
: 存放一些文档。setup.py
: 安装、部署、打包的脚本。requirements.txt
: 存放软件依赖的外部Python包列表。README
: 项目说明文件。
。
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