Python 100例（二）
Python 核心12例
1.斐波那契数列
>>> def fibonacci(n):
a, b = 1, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a+b # 注意这种赋值
>>> for fib in fibonacci(10):
print(fib)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
2.list等分n组
>>> from math import ceil
>>> def divide_iter(lst, n):
if n <= 0:
yield lst
return
i, div = 0, ceil(len(lst) / n)
while i < n:
yield lst[i * div: (i + 1) * div]
i += 1
>>> for group in divide_iter([1,2,3,4,5],2):
print(group)
[1, 2, 3]
[4, 5]
**3.yield **
- 通常的for…in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。
- 生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in
range(3))，注意这里用到了()，它就不是数组，而上面的例子是[]。 - 我理解的生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。可以用上面的mygenerator测试。
- 带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器generator，可用于迭代，工作原理同上。
- yield 是一个类似 return 的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面的值。重点是：下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。
- 简要理解：yield就是 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后开始。
- 带有yield的函数不仅仅只用于for循环中，而且可用于某个函数的参数，只要这个函数的参数允许迭代参数。比如array.extend函数，它的原型是array.extend(iterable)。
- send(msg)与next()的区别在于send可以传递参数给yield表达式，这时传递的参数会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值。——换句话说，就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值，a
= yield 5，第一次迭代到这里会返回5，a还没有赋值。第二次迭代时，使用.send(10)，那么，就是强行修改yield 5表达式的值为10，本来是5的，那么a=10 - send(msg)与next()都有返回值，它们的返回值是当前迭代遇到yield时，yield后面表达式的值，其实就是当前迭代中yield后面的参数。
- 第一次调用时必须先next()或send(None)，否则会报错，send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield(根据第8条)。可以认为，next()等同于send(None)。
第一次yield返回1：
第二次迭代，直接到2的这句代码：
然后再走 for ,再 yield ，重复下去，直到for结束。
4.装饰器
- 定义装饰器
time 模块，第一个导入 wraps 函数（装饰器）为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用。
from functools import wraps
import time
定义一个装饰器：print_info，装饰器函数入参要求为函数，返回值要求也为函数。
如下，入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数，满足要求。
def print_info(f):
"""
@para: f, 入参函数名称
"""
@wraps(f) # 确保函数f名称等属性不发生改变
def info():
print('正在调用函数名称为： %s ' % (f.__name__,))
t1 = time.time()
f()
t2 = time.time()
delta = (t2 - t1)
print('%s 函数执行时长为：%f s' % (f.__name__,delta))
return info
- 使用装饰器
使用 print_info 装饰器，分别修饰 f1, f2 函数：
@print_info
def f1():
time.sleep(1.0)
@print_info
def f2():
time.sleep(2.0)
- 使用装饰后的函数
使用f1,f2函数：
f1()
f2()
# 输出信息如下：
# 正在调用函数名称为：f1
# f1 函数执行时长为：1.000000 s
# 正在调用函数名称为：f2
# f2 函数执行时长为：2.000000 s
5.迭代器案例
一个类成为迭代器类型，必须实现两个方法：_ iter_,next
下面编写一个迭代器类：
class YourRange():
def __init__(self, start, end):
self.value = start
self.end = end
# 成为迭代器类型的关键协议
def __iter__(self):
return self
# 当前迭代器状态(位置)的下一个位置
def __next__(self):
if self.value >= self.end:
raise StopIteration
cur = self.value
self.value += 1
return cur
使用这个迭代器：
yr = YourRange(5, 12)
for e in yr:
print(e)
迭代器实现__iter__ 协议，它就能在 for 上迭代
问题：如果此时运行：next(yr)会输出5还是报错？
如果 yr 是 list，for 遍历后，再 next(iter(yr)) 又会输出什么？
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制
1.matplotlib
导入包：
import matplotlib
matplotlib.__version__ # '2.2.2'
import matplotlib.pyplot as plt
``
绘图代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]
,c='red')
plt.bar([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]
)
plt.show()
2.seaborn
导入包：
import seaborn as sns
sns.__version__ # '0.8.0'
绘图：
sns.barplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]
)
sns.pointplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]
)
plt.show()
3.ployly绘图
导入包：
import plotly
plotly.__version__ # '2.0.11'
绘图（自动打开html）：
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as offline
pyplt = offline.plot
sca = go.Scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],
y=[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]
)
bar = go.Bar(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],
y=[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]
)
fig = go.Figure(data = [sca,bar])
pyplt(fig)
4.pyecharts
导入包：
import pyecharts
pyecharts.__version__ # '1.7.1'
绘图（自动打开html）
bar = (
Bar()
.add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])
.add_yaxis('ybar',[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9])
)
line = (Line()
.add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])
.add_yaxis('yline',[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4])
)
bar.overlap(line)
bar.render_notebook()
matplotlib 绘制三维 3D 图形的方法，主要锁定在绘制 3D 曲面图和等高线图。