python开发学习-day04(迭代器、生成器、装饰器、二分查找、正则)

s12-20160123-day04

pytho自动化开发 day04

Date:2016.01.23

    @南非波波

课程大纲：

day03

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5133343.html

day04

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5143440.html

一、迭代器 && 生成器

1.迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器只能往前不能往后。迭代器对象从集合的第一个集合开始访问，直到所有的元素被访问完。
优点：不需要事先准备整个迭代过程中的所有元素

测试代码

#!/usr/local/env python3
'''
Author:@南非波波
Blog:http://www.cnblogs.com/songqingbo/
E-mail:[email protected]
'''

names = iter(['swht','shen','jack'])
print(names)
print(names.__next__())
print(names.__next__())
print(names.__next__())

返回结果：
    <list_iterator object at 0x000000000114C7B8>
    swht
    shen
    jack

2.生成器

定义：generator，一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器。

作用：yield实现函数中断，并保存函数中断时的状态。中断后，程序可以继续执行下面的代码，而且可以随时可以回头再执行之前中断的函数。
    可以通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

测试代码

#!/usr/local/env python3
'''
Author:@南非波波
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'''

def money(num):
    while num > 0:
        print("取款100元!")
        num -= 100
        yield 100
        print("你当前还有%s元" % num)

ATM = money(500)
print(type(ATM))
print(ATM.__next__())
print(ATM.__next__())
print("吃包子....")
print(ATM.__next__())
print(ATM.__next__())

返回结果：
    <class 'generator'>
    取款100元!
    100
    你当前还有400元
    取款100元!
    100
    吃包子....
    你当前还有300元
    取款100元!
    100
    你当前还有200元
    取款100元!
    100

实现异步：【生产者-消费者模型】

yield参数可以实现返回参数和接收参数，使用send方法可以将值传递到生成器中去

#!/usr/local/env python3
'''
Author:@南非波波
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'''

import time
def consumer(name):
    print("%s 开始准备吃包子!" % name)
    while True:
        baozi = yield #yield可以返回一个值，也可以接收一个值
        print("第[%s]波包子来了,被[%s]吃了!" % (baozi,name))

def producer(name):
    c1 = consumer('swht')
    c2 = consumer('shen')
    c1.__next__()
    c2.__next__()
    print("==%s开始准备做包子!==" % name)
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("**%s做了两个包子!**" % name)
        c1.send(i) #使用send方法将值传递给yield
        c2.send(i)

producer('alex')

返回结果：

swht 开始准备吃包子!
shen 开始准备吃包子!
==alex开始准备做包子!==
**alex做了两个包子!**
第[0]波包子来了,被[swht]吃了!
第[0]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[1]波包子来了,被[swht]吃了!
第[1]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[2]波包子来了,被[swht]吃了!
第[2]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[3]波包子来了,被[swht]吃了!
第[3]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[4]波包子来了,被[swht]吃了!
第[4]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[5]波包子来了,被[swht]吃了!
第[5]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[6]波包子来了,被[swht]吃了!
第[6]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[7]波包子来了,被[swht]吃了!
第[7]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[8]波包子来了,被[swht]吃了!
第[8]波包子来了,被[shen]吃了!
**alex做了两个包子!**
第[9]波包子来了,被[swht]吃了!
第[9]波包子来了,被[shen]吃了!

二、装饰器

装饰器又叫语法塘

装饰器调用原理

#!/usr/local/env python3
'''
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'''
def login(func):
    print("To passed!")
    return func

def home(name):
    print("Welcome [%s] to home page!" % name)

def tv(name):
    print("Welcome [%s] to TV page!" % name)

def moive(name):
    print("Welcome [%s] to Moive page!" % name)

tv = login(tv)  #将tv函数的内存地址传递到login()函数中，然后将tv的内存地址返回并赋给变量tv
tv("swht") #变量调用相当于函数的调用

装饰器实现

#!/usr/local/env python3
'''
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'''
def login(func): #程序执行时返回inner函数的内存地址
    def inner(*arg,**kwargs):
        print("To passed!")
        return func(*arg,**kwargs)
    return inner

def home(name):
    print("Welcome [%s] to home page!" % name)

@login
def tv(name):
    print("Welcome [%s] to TV page!" % name)

def moive(name):
    print("Welcome [%s] to Moive page!" % name)
tv("swht")

返回结果：

To passed!
Welcome [swht] to TV page!

多参数装饰器

#!/usr/local/env python3
'''
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'''

def Before(request,kargs):
    print('before')

def After(request,kargs):
    print('after')


def Filter(before_func,after_func):
    def outer(main_func):
        def wrapper(request,kargs):

            before_result = before_func(request,kargs)
            if(before_result != None):
                return before_result

            main_result = main_func(request,kargs)
            if(main_result != None):
                return main_result

            after_result = after_func(request,kargs)
            if(after_result != None):
                return after_result

        return wrapper
    return outer

@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
    print('index')

Index("swht","123")

实现流程

'''
1.程序运行，读取顺序 @Filter --> Index()
2.@Filter运行机制：
    1）将Before, After传递给Filter()，执行outer()；
    2）将Index传递给outer()函数，执行wrapper()，返回outer；
    3）将Index()中的两个参数request,kargs传递给wrapper()函数，执行：
        1）执行before_func()即Before()并判断返回值，打印before
        2）执行main_func()即Index()并判断返回值，打印index
        3）执行after_func()即After()并判断返回值，打印after
3.程序结束
'''

三、递归

演示递归进出过程：【栈的实现：后进先出】

#!/usr/local/env python3
'''
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'''

def calc(n):
    print(n)
    if n/2 > 1:
        res = calc(n/2)
        print('res:',res)
    print('n:',n)
    return n
calc(10)
'''
递归进入多少层，最后函数结束退出的时候就是退出多少层
'''

返回结果：

10
5.0
2.5
1.25
n: 1.25
res: 1.25
n: 2.5
res: 2.5
n: 5.0
res: 5.0
n: 10

斐波那契数列

#!/usr/local/env python3
'''
Author:@南非波波
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'''

def sum(arg1,arg2,stop):
    if arg1 == 0:
        print(arg1,arg2)
    arg3 = arg1 + arg2
    print(arg3)
    if arg3 < stop:
        sum(arg2,arg3,stop)

sum(0,1,500)

返回结果：

0 1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
89
144
233
377
610

四、二分查找

#!/usr/local/env python3
'''
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'''
def binary_search(data_source,find_num):
    mid = int(len(data_source)/2)  #列表折中
    if len(data_source) >= 1: #如果列表的长度值大于1，则递归
        if data_source[mid] > find_num: #如果中间值大于查找值，这说明查找值在中间值的左侧
            print("%s\tis\tthe\tleft\tof \t%s" % (find_num,data_source[mid]))
            binary_search(data_source[:mid],find_num)
        elif data_source[mid] < find_num: #如果中间值小于查找值，这说明查找值在中间值的右侧
            print("%s\tis\tthe\tright\tof \t%s" % (find_num,data_source[mid]))
            binary_search(data_source[mid:],find_num)
        else:
            print("已经查找到\t%s" % find_num)
    else: #否则返回值，查找不到
        print("查不到该数值!")

if __name__ == "__main__":
    data = list(range(1,90000))
    binary_search(data,65535)

五、二维数组

二维数组的概念是在c、c++等语言中出现并定义，在python没有数组概念，对应的则是列表。所以我们这里称为二维数组则是对二维列表的称谓。

需求：

转换二维数组
初始列表：
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    =================
转换后列表：
    [0, 0, 0, 0]
    [1, 1, 1, 1]
    [2, 2, 2, 2]
    [3, 3, 3, 3]

代码实现：

#!/usr/local/env python3
'''
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'''
data = [[col for col in range(4)] for row in range(4)]
# for i in a:
#     print(i)
for col in range(4):
    for row in range(col,4):
        data[col][row],data[row][col] = data[row][col],data[col][row]
for i in data:
    print(i)
print(a)

改进型：

data = [[col for col in range(4)] for row in range(4)]
for col in range(len(data)):
    for row in data[col]:
        data[col][row],data[row][col] = data[row][col],data[col][row]
for i in data:
    print(i)

六、正则表达式

熟悉Linux环境的朋友肯定熟悉，用来操作字符或者文本文件时操作的快速匹配语言。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。

语法：

一般字符

匹配自身
示例：
import re

str1 = '23434sjsjdd523^&(csd#@52'
print(re.match('abc',str1))
返回值为：None #说明此时没有匹配到。
print(re.match('23',str1))
返回值为：<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='23'> #匹配到自身并返回类型

.

匹配任意除换行符'\n'外的字符，在DOALL模式中也能匹配换行符。
示例：
import re

str1 = '23434sjsjdd523^&(csd#@52'
print(re.match('.',str1))
返回结果：<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='2'> #匹配到任意字符'2'

**

转义字符，使后一个字符改变原来的意思。如果字符串中有字符*需要匹配，可以使用\*或者字符集[*]
示例：
a\\c  -->a\c

[...]

字符集(字符类).对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，如[abc]或[a-c]。第一个字符如果是^则表示取反，如[^abc]表示不是abc的其他字符。
所有的特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含义。在字符集中如果要使用]、-或^，都可以在前面加上反斜杠，或把]、-放在第一个字符，把^放在非第一个字符。
示例：a[bcd]e -->abe ace ade

预定义字符：

数量词：

边界匹配：

逻辑、分组

正则表达式模块re

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

示例：

import re

test1 = re.compile(r'hello')  #使用re.compile编译成Pattern实例
test12 = test1.match('hello world!') #使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时返回None

if test12:
    print(test12.group()) #使用test12获得分组信息
#输出  hello

#the same as top
m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print(m.group())

match

match(string[,pos[endpos]])|re.match(patern,string[,flags]):
从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。 
pos和endpos的默认值分别是0和len(sring);re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
（re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none.）
测试代码：
    m = re.match('hello', 'hello world!')
    print(m.group())
    返回值为：hello

    print(re.match('www','www.apicloud.com').span()) #在起始位置匹配
    print(re.match('com','www.apicloud.com')) #不在起始位置匹配

    返回结果：
    (0, 3)
    None

    import re

    line = "Cats are smarter than dogs"
    matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
    #.* 匹配任意字符且匹配前一个字符0或无限次
    #.*? 匹配任意字符，且匹配前一个字符0或无限次，且匹配前一个字符0次或1次
    if matchObj:
       print("matchObj.group() : ", matchObj.group())
       print("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))
       print("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))
    else:
       print("No match!!")

    返回结果：
    matchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
    matchObj.group(1) :  Cats
    matchObj.group(2) :  smarter

search

功能：re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
语法：re.search(pattern, string, flags=0)
参数：pattern 匹配的正则表达式
     string  要匹配的字符串
     flags   标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

测试代码：
    import re
    print(re.search('www', 'www.apicloud.com').span())  # 在起始位置匹配
    print(re.search('com', 'www.apicloud.com').span())         # 不在起始位置匹配
    返回结果：
    (0, 3)
    (13, 16)

    import re
    line = "Cats are smarter than dogs"
    searchObj = re.search( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
    if searchObj:
       print("searchObj.group() : ", searchObj.group())
       print("searchObj.group(1) : ", searchObj.group(1))
       print("searchObj.group(2) : ", searchObj.group(2))
    else:
       print("Nothing found!!")

    #返回结果：
    # searchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
    # searchObj.group(1) :  Cats
    # searchObj.group(2) :  smarter

对比match和search

re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
示例代码：
    import re
    line = "Cats are smarter than dogs"
    matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)
    if matchObj:
       print("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
    else:
       print("match --> No match!!")

    searchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I)
    if searchObj:
       print("search --> searchObj.group() : ", searchObj.group())
    else:
       print("search --> No search!!")

    #返回结果：
    # match --> No match!!
    # search --> searchObj.group() :  dogs

sub

功能：re.sub用户替换字符串中的匹配项
语法：re.sub(pattern, repl, string, max=0)
测试代码：
    import re
    phone = "2004-959-559 # This is Phone Number"
    # Delete Python-style comments
    num1 = re.sub(r' .*$', "", phone) #匹配' '空格到字符串默认的所有任意字符，删除
    print("Phone Num : ", num1)  #Phone Num :  2004-959-559   最后一个字符后面没有空格
    num2 = re.sub(r'#.*$', "", phone) #匹配#到字符串默认的所有任意字符，删除
    print("Phone Num : ", num2) #Phone Num :  2004-959-559  最后一个字符后面有一个空格

    # Remove anything other than digits
    num3 = re.sub(r'\D', "", phone) #匹配非数字字符，然后删除
    print("Phone Num : ", num3) #Phone Num :  2004959559

 

作业：

计算器开发

1. 实现加减乘除及拓号优先级解析
2. 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后，必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式，运算后得出结果，结果必须与真实的计算器所得出的结果一致

博客地址：http://www.cnblogs.com/songqingbo/p/5168125.html