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

View Code

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-------

View Code

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')

通过生成器实现协程并行运算

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:

1. 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。
2. 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:

1. 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。
2. 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:

1. 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。
2. 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。
3. docs/: 存放一些文档。
4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
6. 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:

1. 软件定位，软件的基本功能。
2. 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
3. 简要的使用说明。
4. 代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
5. 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:

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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:

1. 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。
2. 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:

1. 配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。
2. 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:

1. 这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
2. 另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户自由指定该文件的路径。
3. 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，

1. 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。
2. 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这些程序都可以自由的指定用户配置。

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。