第四课学习的主要内容有生成器，迭代器，pyton装饰器，python开发规范，Json & pickle 序列化与反序列化

生成器

列表生成式

>>> b = [i+1 for i in range(0,10)]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

生成器（Generator）

生成器的一种简单写法，把上面的列表生成式的[],换成()就成了生成器了，python3.0中通过__next__调用

>>> b = (i+1 for i in range(10))　　
>>> b
<generator object <genexpr> at 0x0000000003088518>
>>> b.__next__()
1>>> b.__next__()
2
>>> b.__next__()
3
>>> b.__next__()
4
>>> b.__next__()
5
>>> b.__next__()
6
>>> b.__next__()
7
>>> b.__next__()
8
>>> b.__next__()
9
>>> b.__next__()
10
>>> b.__next__()　　
Traceback (most recent call last):　　#当调用生成器数据超出范围时，解释器会抛出异常，可以通过异常处理来解决
  File "<pyshell#39>", line 1, in <module>
    b.__next__()
StopIteration

>>> b = (i+1 for i in range(10))
>>> while True:
    try:
        a=b.__next__()
        print(a)
    except StopIteration as e:
        print("end")
        break

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
end

用一个函数来实现斐波那契数列（Fibonacci），如：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...  ，除第一个和第二个数外，任意一个数都等于前两个数相加的和。

 1 >>> def fib(max):
 2     a=0
 3     b=1
 4     n = 0
 5     while n < max:
 6         print(b)
 7         a,b = b,a + b　　　　#该行等于 t = (b,a+b) ,t[0] = b ,t[1]=a+b
 8         n += 1
 9     return "done"
10
11 >>> f=fib(10)
12 1
13 1
14 2
15 3
16 5
17 8
18 13
19 21
20 34
21 55
22 >>> print(f)
23 done

把上面实现斐波那契数列的函数中的print（b） 改为 yield b 就成了生成器

>>> def fib(max):
    a=0
    b=1
    n = 0
    while n < max:
        yield b
        a,b = b,a + b
        n += 1
    return "done"

>>> fib(10)
<generator object fib at 0x00000000030AACA8>

上面生成器执行过程与函数过程有所不同，函数执行到return返回，生成器在执行过程中遇到yield 就返回停止执行，当下次再次执行，程序从yield 的位置继续执行

通过yield实现单线程下的并行计算效果

import time
#消费者
def consumer(name):
    print("%s准备好吃包子了"%name)
    while True:
        baozi = yield
        print("%s吃%s个包子."%(name,baozi))
#生产者
def producer(name):
    a = consumer("A")
    b = consumer("B")
    a.__next__()    #初始化
    b.__next__()    #初始化
    print("%s要开始做包子了:"%name)
    for i in range(1,10):   #做包子
        time.sleep(1)
        a.send(i)           #做一个包子发送给a，yield = 1,继续执行，
        b.send(i)           #做一个包子发送给b，并执行

producer("zhangsan")

迭代器

for循环的数据类型：

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。

• 可迭代（Iterable）：可以直接作用于for循环的对象。
• 迭代器（Iterator）：可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象。

可以使用isinstance方法Iterable和Iterator

#判断是否是可迭代对象>>> from collections import Iterable>>> isinstance([],Iterable)
True
>>> isinstance({},Iterable)
True>>> isinstance((x for i in  range(10)),Iterable)
True
#判断是否是迭代器
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance([],Iterator)
False
>>> isinstance({},Iterator)
False
>>> isinstance((x for i in range(10)),Iterator)
True

可迭代对象可以通过iter（）变成迭代器

>>> isinstance(iter([1,2,3,4]),Iterator)
True

装饰器

定义：本质是函数，就是为了其他函数添加附加的功能（装饰其他函数）。

原则：

1. 不能修改被装饰的函数的源代码
2. 不能修改被装饰的函数的调用方式

实现装饰器需要掌握的知识

1. 函数即“变量”
2. 高级函数

a：把一个函数名当做实参传给另外一个函数（在不修改被装饰函数源代码情况下为其添加功能）

b：返回值包含函数名（不修改函数的调用方式）

　　3.嵌套函数

装饰器= 高阶函数+嵌套函数

装饰器普通版

import time
#装饰器
def timer(func):    #timer(test1)  func =test1
    def deco():
        start_time = time.time()
        func()
        stop_time = time.time()
        print("func run time is",stop_time - start_time)
    return deco #返回deco 内存地址

@timer          #test1 = timer(test1)
def test1():
    time.sleep(2)
    print("in the test1")
@timer
def test2():
    time.sleep(3)
    print("in the test2")

test1()
test2()

装饰器高潮版

user,passwd = "zhangxin","abc123"

def auth(auth_type):
    print(auth_type)
    def wrapper_auther(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if auth_type == "local":
                username = input("Please input username:").strip()
                password = input("Please input password:").strip()
                if user == username and passwd == password:
                    print("Login successful")
                    func(*args, **kwargs)
                    return  func
                else:
                    print("Account or password error")
            elif auth_type == "ldap":
                print("不会ldap")
        return wrapper
    return wrapper_auther　　#

def index():
    print("Welcome to index")

@auth(auth_type = "local")　　　　　　　　#装饰器加参数
def home():
    print("Welcome to home")
    return "from home"

@auth(auth_type = "ldap")
def setting():
    print("Welcome to setting")

index()
print(home())
setting()

json序列化与反序列化

json序列化

 1 import json
 2
 3 data = {
 4     "name":"zhangsan",
 5     "age": 28,
 6     "city":"beijing"
 7 }
 8 f = open("json file1","w",encoding="utf-8")
 9 #f.write(json.dumps(data))#序列化
10 json.dump(data,f) #json.dump(data,f) ==json.dump(data,f)
11 f.close()

json反序列化

import json

f = open("json file1","r",encoding="utf-8")
#data = json.loads(f.read()) #反序列化
data = json.load(f) # json.loads(f.read()) ==   json.load(f)
print(data)
f.close()

python开发目录规范

目录结构

Foo/
|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

解释：

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。

作业

ATM作业需求

1. 额度 15000或自定义
2. 实现购物商城，买东西加入 购物车，调用信用卡接口结账
3. 可以提现，手续费5%
4. 每月22号出账单，每月10号为还款日，过期未还，按欠款总额 万分之5 每日计息
5. 支持多账户登录
6. 支持账户间转账
7. 记录每月日常消费流水
8. 提供还款接口
9. ATM记录操作日志
10. 提供管理接口，包括添加账户、用户额度，冻结账户等。。。
11. 用户认证用装饰器