本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&…
1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件. 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…
迭代器iterator 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束. 迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素. 迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 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…
什么迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter__和__next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要. 所以,迭代器就是实现了工厂模式的对象,它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回.有很多关于迭代器的例子,比如itertools函数…
Function,函数,主要是为了:1提高代码的复用程度,2将程序模块化. 定义函数 在Python中,使用def 用来定义函数,一般函数的定义如下: def name(arg1,arg2,....): statements return value 其中,return 用来返回函数执行的结果 一个简单的sample如下: >>> def times(x,y): ... return x*y ... >>> times(5,2) 10 >>> 函数执行…
本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in a:…
Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)   本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >&g…
本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in…
本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式  普通青年版 a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1print(a) 原值修改…
一.迭代器 迭代协议:对象必须提供一个next方法,执行该方法后会返回迭代的下一项或者抛出Stopiteration异常,终止迭代.切只能往前,不能倒退. 可迭代对象:遵循迭代写一点对象就是可迭代对象. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器,生成迭代器的方法是iter(): li = [1,2,3,4] #…
生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 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generato…
一.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合 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…
一.装饰器(decorator) 1.装饰器的本质是闭包函数,作用:在不改变函数的调用方式的情况下,给函数的前后添加新的功能 #装饰器的固定结构 def warpper(func): #定义装饰器函数 def inner(*args,**kwargs): #定义内部函数 # 函数执行前的代码 #添加新功能 ret = func(*args,**kwargs) #执行被装饰的函数 # 函数执行后的代码 #添加新功能 return ret #返回被装饰的函数 return inner #返回内部函数…
装饰器 本质是函数,装饰其他函数,为其他函数添加附加功能 原则: 1不修改原函数的源代码 2不修改原函数的调用方式 知识储备: 1函数即变量 使用门牌号的例子说明函数,调用方式与变量一致 2高阶函数 bar() bar(内存地址门牌号,指针) 例子:在不修改源码的情况下附加功能,把一个函数当做实参传给另一个函数,返回值中包含函数名 3嵌套函数 在函数体中定义新函数,注意调用方式与作用域 利用高阶函数和嵌套函数实现装饰器的效果 几种情况,从简单到复杂: 被装饰函数无参数 被装饰函数多参数 被装饰函…
装饰器 不得不说,这是对初学者最难以理解的概念了,虽然我学过面向对象,但还是被搞懵逼了..前面还好理解,主要是后面“装饰器的装饰器”我理解不了.装饰器工厂,根据传入的参数不同去返回不同的装饰器,我不得不在网上查了很多资料去弄懂它,如果没搞清楚这个概念,我是没法安安心心往下学的~~ 这里特别要感谢刘志军的这篇文章,完美的解决了我的疑惑: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27449649 装饰器可以在不修改源代码,和原调用方式的基础上,给原有函数增加功能.当然,可以增加功能…
复习 函数的嵌套定义:在函数内部定义另一个函数 闭包:被嵌套的函数 -- 1.外层通过形参给内层函数传参 -- 2.返回内部函数对象---->  延迟执行, 开放封闭原则: 功能可以拓展,但源代码与调用方式都不可以改变 装饰器:装饰器名就是外层函数 @outer @outer  # fn = outer(fn) def fn(): pass 今日内容 1.带参装饰器  |  2.wrapper  |  3.可迭代对象 |   4.迭代器对象  |  5.for 迭代器工作原理 |  6.枚举对象…
1. 迭代器 1.1 可迭代对象(Iterator) 迭代器协议:某对象必须提供一个__next__()方法,执行方法要么返回迭代中的下一项,要么引起一个Stopiteration异常,以终止迭代(只能往后走,不能往前退) 协议是一种规范,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如for循环.sum.min.max函数),使用迭代器协议访问对象 可迭代对象(Iterator):实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义了一个__iter__()方法),也就是可迭代对象内部要包含_…
迭代器 通常来讲从一个对象中依次取出数据,这个过程叫做遍历,这个手段称为迭代(重复执行某一段代码块,并将每一次迭代得到的结果作为下一次迭代的初始值). 可迭代对象(iterable):是指该对象可以被用于for-in-循环,例如:集合,列表,元祖,字典,字符串,迭代器等. 在python中如果一个对象实现了 __iter__方法,我们就称之为可迭代对象,可以查看set\list\tuple-等源码内部均实现了__iter__方法 如果一个对象未实现__iter__方法,但是对其使用for-in则…
容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有: list, deque, …. set, frozensets, …. dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …. tuple, namedtuple…
目录   1.迭代器 2.生成器 3.推导式 4.匿名函数 5.内置函数 6.递归 7.闭包 8.装饰器 一.迭代器 特点: 1. 省内存 2. 只能向前. 不能反复 3. 惰性机制 让不同的数据类型有相同的遍历方式 迭代器取值方法: lst = [1,2,3,4]lst1 = lst.__iter__()print(next(lst1))print(lst1.__next__()) 判断是不是可迭代对象和迭代器 from collections import Iterator,Iterable…
楔子 前提,我有一段代码(一个函数). import time def run_time(): time.sleep(0.1) print('我曾踏足山巅') 需求1:现在,我想计算这段代码的运行时间. 我可以这样做: import time def run_time(): start_time = time.time() time.sleep(0.1) print('我曾踏足山巅') end_time = time.time() run_t = end_time - start_time pr…
基本概念 1.容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有: list, deque, …. set, frozensets, …. dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …. tuple, nam…
1.迭代器 迭代器有两个基本方法,iter()和next(),next()完成后会引发StopIteration异常 a='abcdef' b=iter(a) #创建迭代器对象 print(type(b)) while True: try: print(next(b)) except StopIteration: break 输出结果: 2.生成器 生成器就是含有yield关键字的函数,是一种用普通语法定义的迭代器. def gen(): yield 'a' yield 'b' yield 'c…
装饰器 首先,给出装饰器的框架: def log(func): def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper @log def now(): print('2018-6-14') Python装饰器,本质上就是一个高阶函数.作用是给其它函数增加新的功能.借用python的@语法,可以将一个高阶函数定义为装饰器. @符号的作用 但是,在学习廖…
一:命名空间与作用域 1.1命名空间 局部命名空间: def foo(): x=1 def func(): pass 全局命名空间: import time class ClassName:pass def foo():pass 内键命名空间: sum,max,min 等 python加载三个命名空间的顺序: 1.内键命名空间 2.全局命名空间:文件级别的或叫做模块级别的 3.局部命名空间:只有调用函数的时候才会加载,函数调用结束就被释放掉 1.2作用域 全局作用域: 同时x=1为全局变量 x=…
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构. 定义:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). def outer(): x = 1 def inner(): print(x) return inner f = outer() f() inner就是内部函数,inner里引用了外部作用域的变量x(x在外部作用域outer里面,不是全局作用域),则这个内部函数inner就是一个闭包. 闭包=函数块+定义函数时的环…
31 装饰器 装饰器可以对一个函数.方法或者类进行加工,是一种高级的python语法. 装饰函数 接收一个可调用对象作为输入参数,并返回一个新的可调用对象. 把函数传递给装饰器,然后增加新的功能,返回一个新的函数重赋值给原函数 语法: def decorator1...  #  定义装饰器 @decorator1        #  定义函数前,@装饰器 def function1        # 定义要加工的函数 例子: def mydecorator(myfunction): def ne…
装饰器 定义:本质是函数,(装饰其他函数)就是为其他函数添加附加功能.原则:1.不能修改被装饰的函数的源代码 2.不能修改被装饰的函数的调用方式 实现装饰器的知识储备: 1.函数即“变量” 2.高阶函数(满足下列条件之一就是高阶函数) a:把一个函数名当作形参传给另一个函数(在不修改被装饰函数源代码的情况下修改其功能,但是调用方式变了) b:返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式,而修改函数功能) 3.嵌套函数 总结: 高阶函数+嵌套函数=>装饰器 1. 函数即变量 def bar(): #这…
装饰器是 Python 的一个重要部分,也是比较难理解和使用好的部分.下面对装饰器做一下简单整理 1. 前言 装饰器实际上是应用了设计模式里,装饰器模式的思想: 在不概念原有结构的情况下,添加新的功能 类似于我们穿不同的衣服,可以先穿一件衬衫,再穿一件毛衣,再穿一件羽绒服 但是毛衣不会影响羽绒服,羽绒服也不会影响衬衫 随时更换,同一个人可以有不同的穿衣打扮 对比之下,每一个装饰器就代表上述的一件衣服,我们可以根据功能需求,给一个函数本身加上不同的外套,也可以调整外套之间的顺序 装饰器本质上就是一…
wraps其实没有实际的大用处, 就是用来解决装饰器导致的原函数名指向的函数 的属性发生变化的问题: 装饰器装饰过函数func, 此时func不是指向真正的func,而是指向装饰器中的装饰过的函数 import sys debug_log = sys.stderr def trace(func): if debug_log: def callf(*args, **kwargs): """A wrapper function.""" debug_l…