【Py3】模块和语法总结

collections模块

Python内置标准库中的collections提供了一些很实用的数据结构

• namedtuple：用于创建元祖子类的工厂函数(factory function)，可以通过属性名访问元索引
• deque：双端队列
• ChainMap：类似字典类，用于创建多个映射的单一视图
• Counter：字典子类，对可哈希对象进行计数
• OrderedDict：字典子类，可以保存元素的添加顺序
• defaultdict：字典子类，可以通过调用用户自定义的工厂函数来设置缺失值

迭代器

迭代器是实现了迭代协议的容器对象，基于以下两种方法

• __next__：返回容器的下一个元素
• __iter__：返回迭代器本身

当迭代完所有序列时，会发生StopIteration异常，可以通过捕获该异常停止迭代. 实现自定义迭代器，可以编写一个具有__next__方法的类，只要该类提供返回迭代器实例的__iter__的特殊方法

class MyIter:
    def __init__(self, step):
        self.step=step
    def __next__(self):
        if self.step<=0: raise StopIteration
        self.step-=1
        return self.step
    def __iter__(self):
        return self
    
def main():
    for element in MyIter(5): print(element, end=' ')
    
if __name__ == "__main__":
    main()

生成器

基于yield语句，生成器可以暂停函数并返回一个中间结果，该函数可以保存执行上下文(context)，支持恢复现场.
使用yield语句生成Fibonacci数列

def fibonacci():
    a, b=0, 1
    while True:
        yield b
        a, b = b, b+a
    
def main():
    fib=fibonacci()
    for i in range(10): print(next(fib), end=' ')
    
if __name__ == "__main__":
    main()

在数据序列转换算法中，生成器可以降低算法的时间复杂度，将每个序列看做一个iterator，然后将其合并为一个高阶函数，形成处理链.

def power(values):
    for value in values:
        print('powering :{}'.format(value))
        yield value

def adder(values):
    for value in values:
        print('adding :{}'.format(value))
        if value & 0x01: yield value+1
        else: yield value

def main():
    e=[i for i in range(1, 20, 3)]
    ans=adder(power(e))
    for _ in range(3): next(ans)
    
if __name__ == "__main__":
    main()

生成器可以通过next函数与调用的代码进行交互，值可以通过send方法传递. 这种特性是Python中协程和异步并发的基础.

def robot():
    print('tell me your problem')
    while True:
        ans=(yield) # yield作为表达式使用
        if ans:
            if ans.endswith('?'): print("ROBOT: what's your problem?")
            elif 'good' in ans: print('ROBOT: that is good')
            elif 'bad' in ans: print('ROBOT: No more bad, bro')
                                        
def main():
    rob=robot()
    next(rob)
    rob.send('I feel bad?')
    rob.send('I feel good')
    rob.send('I amd bad')
                                        
if __name__ =='__main__':
    main()

装饰器

装饰器的作用是函数包装，实现函数的功能加强，避免函数的重复定义.

class Decorators:
    @staticmethod
    def foo1(): print('static method')
    @classmethod
    def foo2(): print('class method')

装饰器通常是一个命名对象，在被装饰函数调用时接受单一参数，并返回一个可调用对象，任何实现了__call__方法的对象均为可调用的.

通用模式

作为函数

函数返回包装原始函数调用的一个子函数

def mydecorator(func):
	def wrapped(*args, **kwargs):
		# do something
		ans=func(*args, **kwargs)
		# do something
		return ans
	return wrapped

作为类

当装饰器需要复杂的参数化或者依赖特定的状态，使用自定义类比较好

class DecoratorClass:
	def __init__(self, func):
		self.func=func
	def __call__(self, *args, **kwargs):
		# do something
		ans=self.func(*args, **kwargs)
		# do something
		return ans

参数化装饰器

需要两层包装，指定重复调用次数，每次被调用时会重复执行一个装饰器函数.

def rep(n=3):
    '''
    多次重复执行装饰函数，返回最后一次原始函数调用值作为结果
    '''
    def mydecorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            ans=None
            for _ in range(n):
                ans=func(*args, **kwargs)
            return ans
        return wrapper
    return mydecorator

@rep(5)
def foo(): print("this is foo")
@rep()
def bar(): print("this is bar")
    
foo()
bar()

保存内省的装饰器

装饰器组合创建了新函数，并返回一个新对象，但是没有考虑到原始函数的meta-data，解决该问题的方法就是使用functools模块内置的wraps()装饰器.

from functools import wraps
def preserve_dec(func):
    @wraps(func)
    def wrapped(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs)
    return wrapped

@preserve_dec
def foo():
    """this is doc string"""

print(foo.__name__)
print(foo.__doc__)
    

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