一、迭代器

I、迭代的概念

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代print('===>') l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代print(l[count])count+=1

II、为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

#1、为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器#2、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下 'hello'.__iter__ (1,2,3).__iter__ [1,2,3].__iter__ {'a':1}.__iter__ {'a','b'}.__iter__ open('a.txt').__iter__ #3、什么是迭代器对象？ 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象 文件类型是迭代器对象 open('a.txt').__iter__() open('a.txt').__next__() #4、注意： 迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

III、迭代器对象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3} iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身 iter_dic.__iter__() is iter_dic #True print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) # print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志 #有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了 iter_dic=dic.__iter__() while 1: try: k=next(iter_dic) print(dic[k]) except StopIteration: break #这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环

IV、for循环

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:print(dic[k])#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

V、迭代器的优缺点

#优点：- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式- 惰性计算，节省内存
#缺点：- 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）- 一次性的，只能往后走，不能往前退

二、生成器

I、什么是生成器

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码def func():print('====>first')yield 1print('====>second')yield 2print('====>third')yield 3print('====>end')g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

II、生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

III、练习

1、自定义函数模拟range(1,7,2)

示例代码：

def my_range(start,stop,step=1):    while start < stop:        yield  start        start+=step

g=my_range(1,7,2)print(next(g))print(next(g))print(next(g))print(next(g))

2、模拟管道，实现功能:tail -f access.log | grep '404'

示例代码：

IV、携程函数

#yield关键字的另外一种使用形式：表达式形式的yield
def eater(name):print('%s 准备开始吃饭啦' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list print('%s 吃了 %s' % (name,food)) food_list.append(food) g=eater('egon') g.send(None) #对于表达式形式的yield，在使用时，第一次必须传None，g.send(None)等同于next(g) g.send('蒸羊羔') g.send('蒸鹿茸') g.send('蒸熊掌') g.send('烧素鸭') g.close() g.send('烧素鹅') g.send('烧鹿尾')

V、练习

1、编写装饰器，实现初始化协程函数的功能

示例代码：

2、实现功能：grep  -rl  'python'  /etc

示例代码：

VI、yield总结

#1、把函数做成迭代器
#2、对比return，可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态

三、面向过程编程

#1、首先强调：面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单，面向过程是一种编程思路、思想，而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数，也可以基于面向过程的思想编写程序#2、定义
面向过程的核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式#3、优点：复杂的问题流程化，进而简单化#4、缺点：可扩展性差，修改流水线的任意一个阶段，都会牵一发而动全身#5、应用：扩展性要求不高的场景，典型案例如linux内核，git，httpd#6、举例
流水线1：
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面流水线2：
用户输入sql--->sql解析--->执行功能

四、三元表达式

name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)

五、列表推导式

#1、示例
egg_list=[]
for i in range(10):egg_list.append('鸡蛋%s' %i)egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]#2、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:if condition1:for item2 in iterable2:if condition2...for itemN in iterableN:if conditionN:res.append(expression)#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

六、生成器表达式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

七、声明式编程练习题

1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写

2、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度

3、求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）

4、求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）

5、思考题

with open('a.txt') as f:g=(len(line) for line in f)
print(sum(g)) #为何报错？

6、文件shopping.txt内容如下

mac,20000,3
lenovo,3000,10
tesla,1000000,10
chicken,200,1

求总共花了多少钱？

打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]

求单价大于10000的商品信息,格式同上

八、递归与二分法

I、递归调用的定义

#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用

II、递归分为两个阶段：递推，回溯

#图解。。。
# salary(5)=salary(4)+300
# salary(4)=salary(3)+300
# salary(3)=salary(2)+300
# salary(2)=salary(1)+300
# salary(1)=100
#
# salary(n)=salary(n-1)+300     n>1
# salary(1) =100                n=1def salary(n):if n == 1:return 100return salary(n-1)+300print(salary(5))

III、python中的递归效率低且没有尾递归优化

#python中的递归
python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475
但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制#总结递归的使用：
1. 必须有一个明确的结束条件2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

IV、可以修改递归最大深度

import sys
sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)
n=1
def test():global nprint(n)n+=1test()test()虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归

V、二分法

想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模

实现类似于in的效果

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #从小到大排列的数字列表def search(num,l):print(l) if len(l) > 0: mid=len(l)//2 if num > l[mid]: #in the right l=l[mid+1:] elif num < l[mid]: #in the left l=l[:mid] else: print('find it') return search(num,l) else: #如果值不存在，则列表切为空 print('not exists') return search(100,l)

实现类似于l.index(30)的效果

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402]def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1):if start <= stop:mid=start+(stop-start)//2print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) if num > l[mid]: start=mid+1 elif num < l[mid]: stop=mid-1 else: print('find it',mid) return search(num,l,start,stop) else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完，即切为空 print('not exists') return search(301,l)

九、匿名函数

I、什么是匿名函数

匿名就是没有名字
def func(x,y,z=1):return x+y+z匿名
lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字
func=lambda x,y,z=1:x+y+z
func(1,2,3)
#让其有名字就没有意义

II、有名字的函数与匿名函数的对比

#有名函数与匿名函数的对比
有名函数：循环使用，保存了名字，通过名字就可以重复引用函数功能匿名函数：一次性使用，随时随时定义应用：max，min，sorted,map,reduce,filter

十、内置函数

#注意：内置函数id()可以返回一个对象的身份，返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置，但这与python的具体实现有关，不应该作为对身份的定义，即不够精准，最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份，等号比较两个对象的值，内置函数type()则返回一个对象的类型#更多内置函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

format（了解即可）

#字符串可以提供的参数 's' None
>>> format('some string','s') 'some string' >>> format('some string') 'some string' #整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None >>> format(3,'b') #转换成二进制 '11' >>> format(97,'c') #转换unicode成字符 'a' >>> format(11,'d') #转换成10进制 '11' >>> format(11,'o') #转换成8进制 '13' >>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示 'b' >>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示 'B' >>> format(11,'n') #和d一样 '11' >>> format(11) #默认和d一样 '11' #浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None >>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数 '3.141593e+08' >>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数 '3.14e+08' >>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示 '3.14E+08' >>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数 '314159267.000000' >>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数 '3.141593' >>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数 '3.14159267' >>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数 '3.1415926700' >>> format(3.14e+1000000,'F') #小数点计数法，无穷大转换成大小字母 'INF' #g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数 >>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点 '3.1e-05' >>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写 '3.14E-05' >>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点 '3' >>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点 '3.1' >>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点 '3.14' >>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566) #和g相同 '3.141566e-05'

！！！lambda与内置函数结合使用！！！

字典的运算：最小值，最大值，排序
salaries={'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } 迭代字典，取得是key，因而比较的是key的最大和最小值 >>> max(salaries) 'yuanhao' >>> min(salaries) 'alex' 可以取values，来比较 >>> max(salaries.values()) >>> min(salaries.values()) 但通常我们都是想取出，工资最高的那个人名，即比较的是salaries的值，得到的是键 >>> max(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'alex' >>> min(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'yuanhao' 也可以通过zip的方式实现 salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 先比较值，值相同则比较键 >>> max(salaries_and_names) (100000000, 'alex') salaries_and_names是迭代器，因而只能访问一次 >>> min(salaries_and_names) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: min() arg is an empty sequence sorted(iterable，key=None,reverse=False)

eval与exec

#1、语法
# eval(str,[,globasl[,locals]])
# exec(str,[,globasl[,locals]]) #2、区别 #示例一： s='1+2+3' print(eval(s)) #eval用来执行表达式，并返回表达式执行的结果 print(exec(s)) #exec用来执行语句，不会返回任何值 ''' 6 None ''' #示例二： print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None # print(eval('for i in range(10):print(i)')) #语法错误，eval不能执行表达式 print(exec('for i in range(10):print(i)'))

complie（了解即可）

compile(str,filename,kind)
filename:用于追踪str来自于哪个文件，如果不想追踪就可以不定义
kind可以是：single代表一条语句，exec代表一组语句，eval代表一个表达式
s='for i in range(10):print(i)'
code=compile(s,'','exec') exec(code) s='1+2+3' code=compile(s,'','eval') eval(code)

十一、阶段性练习

1、文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资

egon male 18 3000
alex male 38 30000
wupeiqi female 28 20000
yuanhao female 28 10000

要求:
从文件中取出每一条记录放入列表中,
列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式

2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息
3 根据1得到的列表,取出最年轻的人的信息
4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式
5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息
6 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数，如：0 1 1 2 3 4 7...)

7 一个嵌套很多层的列表，如l=［1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]］，用递归取出所有的值