1.列表生成式,迭代器&生成器
列表生成式
将列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8]中的每个值加1,如何实现?常用的几种方法
方法一:
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8] for i in a: a[i] +=1 b=a print(b)
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]
b=[]
for i in a:b.append(i+1)
print(b)
方法二:
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1 print(a)
方式三:
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8] a = map(lambda x:x+1, a) for i in a:print(i)
其实还有一种写法，如下
a=[i+1 for i in range(9)] print(a)
这就是列表生成式.
生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
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(9)] print(L)#[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] #generator g = (x * x for x in range(9)) print(g)#<generator object <genexpr> at 0x0000020139A5DEB8>
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
>>> g = (x * x for x in range(9)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x000001FC6C48CFC0> >>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
当然，上面这种不断调用next(g)实在是太恶心了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n<max: print(b) a,b = b,a+b n=n+1 return '-----done-------'
注意:赋值语句
a,b = b,a+b
相当于:
t = (b, a + b) # t是一个tuple a = t[0] b = t[1]
但不必显式写出临时变量t就可以赋值。
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n<max: #print(b) yield b#保存函数的当前状态 a,b = b,a+b n=n+1 return '-----done-------'
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
f=fib(10) print(f)#<generator object fib at 0x000001FCA88DDEB8>
这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
f=fib(10) print(f) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print("=================") print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) #输出 <generator object fib at 0x00000143D19ADEB8> 1 1 ================= 2 3 5 8 13 21 34 55
在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。
同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：
for x in fib(10): print(x)
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
while True: try: x = next(f) print('f',x) except StopIteration as e: print("Generation return value:",e.value) break #输出 f 1 f 1 f 2 f 3 f 5 f 8 f 13 f 21 f 34 f 55 Generation return value: -----done-------
还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
# yu import time #单线程下的并行效果 def consumer(name): print('%s 准备吃包子' %name) while True: baozi = yield print('包子[%s]来了,被[%s]吃了' %(baozi,name)) c = consumer("Jon") c.__next__() def producer(name): c=consumer('A') c2=consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print('开始做包子') for i in range(10): time.sleep(1) print('做了两个包子,一人一个') c.send(i) c2.send(i) producer('young')
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：
>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*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：
>>> isinstance(iter([]), Iterator) True >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) True
你可能会问，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。
小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass
实际上完全等价于：
# 首先获得Iterator对象: it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) # 循环: while True: try: # 获得下一个值: x = next(it) except StopIteration: # 遇到StopIteration就退出循环 break
2.装饰器
装饰器本质上是一个python函数,他可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.他经常用于有切面需求的场景,比如,插入日志,性能测试,事务处理,缓存,权限校验等场景.装饰器可以抽离大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的说 ,抓个时期的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能.
简单例子;
def foo(): print('i am foo')
现在在之前的基础,加入日志功能:
def foo(): print('i am foo') logging.info('foo is running')
bar(),bar1()也有类似的需求,怎么做?在写一个logging在bar函数里?为了减少代码的复写率,所以我们重新定义一个函数,专门处理日志.
def use_logging(func): logging.warn('%s is running'%func.__name__) func() def bar(): print('i am bar') use_logging(bar)
逻辑上不难理解,但是这样,我们每次都要讲一个函数作为参数传递个use_logging函数.而且这种方式已经破坏原有的代码逻辑结构,之前执行业务逻辑时,执行运行bar(),但是现在不得不改成user_logging(bar),那么有跟好的方法呢?当然,装饰器
简单装饰器:
def t1(func): def warpper(*args,**kwargs): start_time = time.time() func() stop_time = time.time() print("the func run time is %s" %(stop_time-start_time)) return warpper def tes1(): time.sleep(3) print("in the test1") tes1 = t1(tes1) tes1()
函数,t1就是装饰器,他把执行真正业务方法的func包裹在函数里面,看起来像tes1被t1装饰了.在这个例子里,函数进入和退出时,被称为一个横切面,这种编程方式被称为面向切面的编程
@符号是装饰器的语法,在定义函数的时候使用,避免子啊一次赋值操作
import time def t1(func): def warpper(*args,**kwargs): start_time = time.time() func() stop_time = time.time() print("the func run time is %s" %(stop_time-start_time)) return warpper @t1 def tes1(): time.sleep(3) print("in the test1") tes1()
通过上诉对比,可以省去 tes1 = t1(tes1) 这一句,直接用tes1()即可得到想要的结果,如果我们有其他类似函数,我们可以继续调用装饰器来修饰函数,而不是重复修改函数或者增加新的封装.这样,我们就提高了程序的重复李永兴,病增加了程序的可读性.
装饰器在python使用如此方便都要归因于python的函数能像普通的对象一样作为参数传递给其他函数,可以被赋值给其他变量,可以作为返回值,可以被定义在另外一个函数内
3.json & pickle 数据序列化
用于序列化的两个模块
- json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
序列化1
import json def sayhi(name): print("hello,",name) info = { 'name':'yu', 'age':22, #'func':sayhi } f = open("test.text","w") f.write( json.dumps( info) ) info['age']=21 f.write(json.dumps(info)) f.close()
2.
import pickle def sayhi(name): print("hello,",name) info = { 'name':'alex', 'age':22, 'func':sayhi } f = open("test.text","wb") #print(json.dumps(info)) pickle.dump(info,f)#f.write( pickle.dumps( info) ) f.close()
反序列化
import pickle def sayhi(name): print('hello2,',name) f = open('test.text','rb') data = pickle.load(f)#data = pickle.loads(f.read()) print(data['func']('yu'))
4.软件目录结构规范
为什么要设计好目录结构?
"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*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*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。
除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章。
下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。
关于README的内容
这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。
它需要说明以下几个事项:
- 软件定位，软件的基本功能。
- 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
- 简要的使用说明。
- 代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
- 常见问题说明。
我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。
可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。
关于requirements.txt和setup.py
setup.py
一般来说，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。
这个我是踩过坑的。
我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过以下问题:
- 安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。
- Python包的版本依赖问题，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。
- 如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
- 新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。
setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。
setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py
当然，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。
requirements.txt
这个文件存在的目的是:
- 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在
setup.py安装依赖时漏掉软件包。 - 方便读者明确项目使用了哪些Python包。
这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。
关于配置文件的使用方法
注意，在上面的目录结构中，没有将conf.py放在源码目录下，而是放在docs/目录下。
很多项目对配置文件的使用做法是:
- 配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。
- 项目中哪个模块用到这个配置文件就直接通过
import conf这种形式来在代码中使用配置。
这种做法我不太赞同:
- 这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
- 另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户*指定该文件的路径。
- 程序组件可复用性太差，因为这种贯穿所有模块的代码硬编码方式，使得大部分模块都依赖
conf.py这个文件。
所以，我认为配置的使用，更好的方式是，
- 模块的配置都是可以灵活配置的，不受外部配置文件的影响。
- 程序的配置也是可以灵活控制的。
能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以*的指定用户配置。
所以，不应当在代码中直接import conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然，这里的conf.py你可以换个类似的名字，比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如settings.yaml之类的。