首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[Python],共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

python函数式编程之生成器

在前面的学习过程中,我们知道,迭代器有两个好处: 一是不依赖索引的统一的迭代方法 二是惰性计算,节省内存 但是迭代器也有自己的显著的缺点,那就是 不如按照索引取值方便 一次性,只能向后取值,不能向前取值 所以我们还需要学习另外一种对象,那已经生成器 1.什么是生成器 如果一个函数体内部包含yield关键字,该函数就是生成器函数,执行该函数就得到一个生成器对象 2.得到生成器 先来看下面的代码 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g) 根据上面生成器的定义:函数体内部包含yield关键字,则该函数就是生成器函数,则上面的函数执行结果就是一个生成器对象 执行上面的代码,查看程序执行结果 <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> 可以看出:上面的函数执行的结果g就是一个生成器对象,上面的函数foo就是一个生成器函数 3.生成器的内置方法 修改上面的代码,调用dir方法查看生成器中包含的方法 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(dir(g)) 打印生成器内部的方法,可以看到打印的结果 ['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw'] 在这些结果中,可以看到有__iter__方法和__next__方法,由此可以判断出生成器的本质就是迭代器 ,生成器是迭代器的一种 4.判断生成器是否是迭代器 修改上面的代码 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() from collections import Iterable print(isinstance(g,Iterable)) 查看打印结果 True 上面的两个例子都可以证明:生成器的本质是迭代器,生成器就是迭代器的一种 5.生成器的 __iter__方法和__next__方法 既然生成器的本质是迭代器,那么调用生成器的 __iter__方法和__next__方法,得到的结果会是什么呢 修改上面的代码 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g) print(g.__iter__()) g.__next__() 程序执行结果 <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> first... 从上面的程序的执行结果可以看出:直接打印生成器g和调用生成器g.__iter__方法,得到的结果都是生成器对象g 在内存中的地址 调用g.__next__方法,实际上就是从生成器g中取出一个值,执行一次g.__next__方法,触发一次生成器的取值操作,这个过程在上面的代码中表现为foo函数的向下执行过程 从上面的程序的执行结果中可以看到,只执行了foo函数的第一个print函数,并没有执行第二个和第三个print函数。 通常对函数来说,函数开始执行以后直到return语句,函数才会停止执行 在这里执行一次g.__next__方法,foo函数中执行了一行代码,遇到yield就停止了,在这里yield好像起到了return的作用。 实际上,yield关键字的功能之一就是起到返回的作用 上面的程序执行遇到yield,本次g.__next__方法执行完毕。 在函数的执行过程中,如果函数的return语句有返回值,则函数的执行完成就得到return语句的返回值, 如果return没有定义返回值或者函数中没有定义return语句,则函数的执行结果默认为None 修改上面的代码,打印__next__方法的执行结果 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g.__next__()) 程序执行结果 first... None 可以看到,调用__next__方法时,yield后没接任何参数时,yield默认的返回值也是None 6.yield后面接返回值 那如果在yield关键字后接一个返回值,程序执行结果会是怎么样的呢 修改上面的代码,在yield关键字后接一个返回值,看程序的执行结果 def foo(): print("first...") yield 1 print("second...") yield 2 print("third...") g=foo() print(g.__next__()) 程序执行结果 first... 1 从上面的程序的执行结果可以看出,yield会把其后面接的数返回,作为__next__方法的执行结果 7.yield与return的不同点 在函数中,不管一个函数中定义了多少个return语句,函数在执行到第一个return语句的时候就会中止,其后面的语句将不会被继续执行 而对于yield来说,每调用一次__next__方法,程序会从开始向下执行,直到遇到yield语句,程序暂停,等到第二次调用__next__方法,程序会从上次暂停的地方继续向下执行,直到遇到下一个yield或者程序执行完成 在上面的例子里,是使用yield把函数foo变成一个生成器,执行foo函数时,并不会立即执行foo函数,而是先得到生成器g,当调用一次`g.__next__`方法时,函数foo开始向下执行,遇到yield时,程序暂停,当下一次调用`g.__next__`方法时,函数foo继续从上一次暂停的地方开始向下执行,直到遇到yield暂停 8.生成器的StopIteration 修改程序,多次调用__next__方法,查看程序的执行结果 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g) print(g.__iter__()) g.__next__() print('*'*30) g.__next__() print('#'*30) g.__next__() 程序执行结果 <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> first... ****************************** second... ############################## third... Traceback (most recent call last): File "E:/py_code/test.py", line 28, in <module> g.__next__() StopIteration 从上面程序的执行结果可以看出,每调用一次生成器的__next__方法,会得到一个返回值,就相当于从迭代器中取一个值。 如果程序在执行过程中,没有得到返回值,这就说明迭代器的最后一个值已经被遍历完成了,所以此时再调用__next__方法,程序就会抛出异常 9.生成器的for循环遍历 在前面的学习中已经知道,生成器本质上就是一个迭代器。既然是迭代器,那么当然可以使用for循环来遍历生成器 修改上面的例子,使用for循环来遍历生成器 def foo(): print("first...") yield 1 print("second...") yield 2 print("third...") g=foo() for i in g: print(i) print("*"*30) 查看程序的执行结果 first... 1 ****************************** second... 2 ****************************** third... 在上面的例子里,每执行一次for循环,就相当于是执行一次g.__next__方法,yield会返回其后所接的数字,所以for循环前两次的执行结果都是print函数和yield后接的数字 for循环执行到第三次的时候,执行完print函数,程序会抛出StopIteration异常,但是StopIteration的异常会被for循环捕捉到,所以for循环执行第三次只执行了print语句 10.总结: yield关键字的功能: 与return的功能类似,都可以返回值,但不一样的地方在于一个函数中可以多次调用yield来返回值 为函数封装好了`__iter__方法`和`__next__方法`,把函数的执行结果变成了迭代器 `遵循迭代器的取值方式(obj.__next__())`,触发的函数的执行,函数暂停与再继续都由yield保存 11.示例:使用yield模拟linux中的命令:tail -f | grep 'error' | grep '404' 代码如下: import time def tail(file_path, encoding='utf-8'): with open(file_path, encoding=encoding) as f: f.seek(0, 2) while True: line = f.readline() if line: yield line else: time.sleep(0.5) def grep(lines, pattern): for line in lines: if pattern in line: yield line g1 = tail('a.txt') g2 = grep(g1, 'error') g3 = grep(g2, '404') for i in g3: print(i)

优秀的个人博客,低调大师

使用python实现后台系统的JWT认证

今天的文章介绍一种适用于restful+json的API认证方法,这个方法是基于jwt,并且加入了一些从oauth2.0借鉴的改良。 1. 常见的几种实现认证的方法 首先要明白,认证和鉴权是不同的。认证是判定用户的合法性,鉴权是判定用户的权限级别是否可执行后续操作。这里所讲的仅含认证。认证有几种方法: 1.1 basic auth 这是http协议中所带带基本认证,是一种简单为上的认证方式。原理是在每个请求的header中添加用户名和密码的字符串(格式为“username:password”,用base64编码)。 这种方式相当于将“用户名:密码”绑定为一个开放式证书,这会有几个问题:①每次请求都需要用户名密码,如果此连接未使用SSL/TLS,或加密被破解,用户名密码基本就暴露了;②无法注销用户的登录状态;③证书不会过期,除非修改密码。

优秀的个人博客,低调大师

用Python玩转微信的正确姿势!

0. itchat 最近研究了一些微信的玩法,我们可以通过网页版的微信微信网页版,扫码登录后去抓包爬取信息,还可以post去发送信息。 然后发现了itchat这个开源项目,作者是@LittleCoder,已经把微信的接口完成了,大大的方便了我们对微信的挖掘,以下的功能也通过itchat来实现。 安装itchat这个库 pip install itchat 先来段简单的试用,实现微信的登录,运行下面代码会生成一个二维码,扫码之后手机端确认登录,就会发送一条信息给‘filehelper’,这个filehelper就是微信上的文件传输助手。 importitchat# 登录itchat.login()# 发送消息itchat.send(u'你好', 'filehelper') 除了登录和发送消息我们还可以这么来玩,往下走~ 1. 微信好友男女比例 想统计

优秀的个人博客,低调大师

怎样用Python实现地理编码

引言 今天看到一篇阿里云的文章"天下武功,唯快不破",以物流行业为例,分析了PostgreSQL 与 Greenplum 在地理位置信息处理,最佳路径算法,机器学习等方面的物流行业应用方法。其中提到了地址转换成坐标的问题,更专业些的名词应该是“地理编码”,即知道一个地址,如北京市海淀区上地十街10号,怎么样可以获取到对应的经纬度位置信息(40,116),或者反过来。 地理编码概念 很多地图相关的厂商都提供了相关的API,我们可以直接利用这些API得到这些信息。比如百度的Geocoding API。 Geocoding API是一类接口,用于提供从地址到经纬度坐标或者从经纬度坐标到地址的转换服务,用户可以使用C# 、C++、Java等开发语言发送请求且接收JSON、XML的返回数据。Geocoding API包括地址解析和逆地址解析功能: 借

优秀的个人博客,低调大师

python函数式编程之装饰器(二)

以前用装饰器,都是定义好了装饰器后,使用@装饰器名的方法写入被装饰函数的正上方 在这里,定义的装饰器都是没有参数的 在定义装饰器的函数的时候,没有在括号里定义参数,这就叫做无参装饰器 既然有无参装饰器,那么当然也就会有有参装饰器 有参装饰器的定义和使用 定义一个普通的装饰器 db_path = "db.txt" login_dic = { "user": None, "status": None, } def auth(func): def wrapper(*args, **kwargs): if login_dic['user'] and login_dic['status']: res = func(*args, **kwargs) return res name = input("your name:").strip() password = input("your password:").strip() with open(db_path, "r", encoding="utf-8") as f: user_dic = eval(f.read()) if name in user_dic and password == user_dic[name]: print("login ok") login_dic['user'] = name login_dic['status'] = True res = func(*args, **kwargs) return res else: print("login error") return wrapper @auth def index(): print("welcome to index page") @auth def home(name): print("welcome to %s home page" % name) index() home() 上面的例子是一个典型的基于文件的认证方式的装饰器 在生产环境中,用户的认证方式可能有很多种,比如还有LDAP和数据库的认证方式 如果想把上面的代码修改,添加基于不同认证方式的用户认证 db_path = "db.txt" login_dic = { "user": None, "status": None, } def deco(auth_type): def auth(func): def wrapper(*args, **kwargs): if auth_type == "file": if login_dic['user'] and login_dic['status']: res = func(*args, **kwargs) return res name = input("your name:").strip() password = input("your password:").strip() with open(db_path, "r", encoding="utf-8") as f: user_dic = eval(f.read()) if name in user_dic and password == user_dic[name]: print("login ok") login_dic['user'] = name login_dic['status'] = True res = func(*args, **kwargs) return res else: print("login error") elif auth_type == 'ldap': print("ldap认证方式") elif auth_type == "sql": print("数据库的认证方式") else: print("不知道的认证方式") return wrapper return auth 有参装饰器的调用 @deco(auth_type="file") def index(): print("welcome to index page") @deco(auth_type="abc") def home(name): print("welcome to %s home page" % name) index() home() 在上面的例子里,deco(auth_type="file")这个函数的执行以后就得到了auth函数,但是现在得到的auth函数跟以前的auth函数是不一样的,现在的auth函数内部添加了认证方式这样一个参数, 这样添加auth_type参数后的结果就相当于加在index函数和home函数正上方的是auth函数,这样就为最开始时的auth函数添加了一个参数 函数中的路由功能 先定义3个函数,现在想做的是只需要用户输入字符串,就执行对应的函数 可以通过为每个函数添加装饰器的功能,把普通函数添加到函数字典中,然后到函数字典中找到输入字符串对应的函数地址,加括号就可以运行了 类似于 func_dic = {"f1": f1, "f2": f2, "f3": f3} def f1(): print("f1 func") def f2(): print("f2 func") def f3(): print("f3 func") 这里就要使用到有参装饰器 定义有参装饰器 def make_func_dic(key): def deco(func): func_dic[key] = func return deco 用装饰器make_func_dic装饰函数 func_dic = {} def make_func_dic(key): def deco(func): func_dic[key] = func return deco @make_func_dic("f1") # 等同于deco(f1) def f1(): print("f1 func") @make_func_dic("f2") # 等同于deco(f2) def f2(): print("f2 func") @make_func_dic("f3") # 等同于deco(f3) def f3(): print("f3 func") 打印func_dic,得到结果 {'f1': <function f1 at 0x0000000002D2A510>, 'f2': <function f2 at 0x0000000002D2A598>, 'f3': <function f3 at 0x0000000002D2A620>} 可以看到func_dic字典中,每个字符串对应的是相应字符串的函数的内存地址 这样想运行f1函数,只需要把func_dic中的"f1"的值加括号运行就可以了 然后使用户输入字符串,运行字符串对应的函数 while True: cmd=input(">>: ").strip() if cmd in func_dic: func_dic[cmd]() 这样就可以得到想要的结果了 这样做的好处:只需要输入对应的字符串,就可以执行对应的函数,不需要使用if和elif对输入的字符串进行一条一条的判断了 这就是使用装饰器在代码级别达到函数的路由功能

优秀的个人博客,低调大师

Python中典型内建函数的用法

abs(x) 返回变量x的绝对值;如果x为复数,则返回其模值。 all(x) 如果x中的值都是真或者x为空,则返回真;反之返回假。 any(x) 如果x中存在一个变量的值为真,则返回真;反之返回假。 ascii(x) 返回x的字符串形式。如果x不能有ASCII编码(例如中文),则以字符串形式返回其编码。 print(ascii('中文'))#'\u4e2d\u6587' print('\u6587')# 文 bin(x) 返回整数x的二进制形式。另外,可修改x所在类的__index__()和__int__()方法来调整其返回值。 bool(x) 返回x的布尔值。当x为0, False, None, 空时返回假,其余返回真。另外可以通过修改x所在类的__bool__()方法来调整x的bool值。 bytearray() 返回一个可变的字节数组。 pr

资源下载

更多资源
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

用户登录
用户注册