Python学习日记（十）—— 杂货铺（全局变量补充、Python参数传递、字符串格式化、迭代器、生成器）

全局变量补充

python自己添加了些全局变量

print(vars())
"""
结果：
{'__name__': '__main__',
 '__doc__': None,
 '__package__': None,
 '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x00795650>,
'__spec__': None,
'__annotations__': {},
'__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,
'__file__': 'C:/Users/Sullivan/PycharmProjects/q1/day12/global.py',
'__cached__': None}
"""

这些全局变量的作用

#__doc__ 包含py文件的注释,文件的注释在——文件内容的最上面用三引号引起来
print(__doc__)

#__file__ 包含当前文件的路径
print(__file__)

#__package__ 对于单读文件的package是没有意义的,代表当前的py文件在哪几个文件夹下
print(__package__)#当前文件没有,会返回None
from day2 import homework
print(homework.__package__) #文件夹套文件夹时用点"."区分
#结果：day2

#__cached__ 缓存，对于py文件是可以设置一个缓存的，python2里没有，了解即可
print(__cached__)#当前文件也有,会返回None
from day2 import homework
print(homework.__cached__)
#结果：C:\Users\Sullivan\PycharmProjects\q1\day2\__pycache__\homework.cpython-36.pyc

#__name__ 如果当前执行的是当前文件,它的__name__就是__main__,其它的不管是导入还是其它的操作__name__就是文件名
print(__name__)
#结果__main__
from day2 import homework
print(homework.__name__)
#结果：day2.homework

#__builtins__ 里边放的就是内置函数

#__loader__和__spec__ 都是p3中新加的

# 因为程序的入口文件就是用户当前执行的文件，所以以后写主程序文件的时候
if __name__ == "__main__":
    execute()
    #防止其他文件导入该文件时,执行主函数

name的实际应用

#利用sys,os模块和__file__变量，把路径添加到system path中

import os，sys
p1 = os.path.dirname(__file__)    #获取当前路径
p2 = "bin"
my_dir = os.path.join(p1,p2)    #字符串拼接,拼接出新路径

sys.path.append(my_dir)    #添加到system path里面

file的实际应用

Python参数传递

Python参数传递 有引用传递&值传递两种

值传递：方法调用时，实际参数把它的值传递给对应的形式参数，方法执行中形式参数值的改变不影响实际参数的值。

a1 = 520
a2 = a1
print(a1,a2)
结果：520 520
a2 = a1 + 1
print(a1,a2)
结果：520 521

引用传递：也称地址传递,在方法调用时，实际上是把参数的引用(传的是地址，而不是参数的值)传递给方法中对应的形式参数，在方法执行中，对形式参数的操作实际上就是对实际参数的操作，方法执行中形式参数值的改变将会影响实际参数的值。

a1 = [1,2]
a2 = a1
a2.append(3)
print(a1)
结果：[1, 2, 3]
print(a2)
结果：[1, 2, 3]　　

在Python中，数字、字符或者元组等不可变对象类型都属于值传递，而字典dict或者列表list等可变对象类型属于引用传递。

如果要想修改新赋值后原对象不变，则需要用到python的copy模块，即对象拷贝。对象拷贝又包含浅拷贝和深拷贝。下面用例子来说明

例一

import copy
l1 = [[1, 2], 3]

l2 = copy.copy(l1)
l2.append(4)    　　#因为浅拷贝之拷贝第一层,所以对第一层操作不会影响l1
l2[0].append(5)　　 #因为浅拷贝只拷贝的第一层,所以对第二层的操作还是值传递,所以l1和l2中都有列表的第一个元素都会添加一个5
print(l1)
print(l2)
结果：
[[1, 2, 5], 3]
[[1, 2, 5], 3, 4]

例二

l1 = [[1, 2], 3]
l3 = copy.deepcopy(l1)

l3[0].append(6)
print(l1)
print(l3)    #深拷贝全部拷贝，所以只是l3的值变了，l1并没有改变
# 结果：
[[1, 2], 3]
[[1, 2, 6], 3]　　

从上例可以看出，copy.copy属于浅拷贝，拷贝的是第一层list，而copy.deepcopy属于深拷贝，对list所有子元素都进行深拷贝。　　

字符串格式化

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式

百分号的方式相对来说比较老，而format方式则是比较先进的方式，企图替换古老的方式，目前两者并存。

1、百分号方式

%[(name)][flags][width].[precision]typecode

• (name)      可选，用于选择指定的key
• flags          可选，可供选择的值有:
  • +       右对齐；正数前加正好，负数前加负号；只有这个会在输出后给整数加上正号(+)
  • -        左对齐；正数前无符号，负数前加负号；
  • 空格    右对齐；正数前加空格，负数前加负号；
  • 0        右对齐；正数前无符号，负数前加负号；用0填充空白处
• width         可选，占有宽度
• .precision   可选，小数点后保留的位数
• typecode    必选
  • s，获取传入对象的__str__方法的返回值，并将其格式化到指定位置
  • r，获取传入对象的__repr__方法的返回值，并将其格式化到指定位置
  • c，整数：将数字转换成其unicode对应的值，10进制范围为 0 <= i <= 1114111（py27则只支持0-255）；字符：将字符添加到指定位置
  • o，将整数转换成 八  进制表示，并将其格式化到指定位置
  • x，将整数转换成十六进制表示，并将其格式化到指定位置
  • d，将整数、浮点数转换成 十 进制表示，并将其格式化到指定位置
  • e，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（小写e）
  • E，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（大写E）
  • f， 将整数、浮点数转换成浮点数表示，并将其格式化到指定位置（默认保留小数点后6位）
  • F，同上
  • g，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是e；）
  • G，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是E；）
  • %，当字符串中存在格式化标志时，需要用 %%表示一个百分号

注：Python中百分号格式化是不存在自动将整数转换成二进制表示的方式

功能示例:

# %[(name)][flags][width].[precision]typecode

s = ["i am %s,age %d" % ('ciri',18)]
# (name)
s = "i am %(n1)s,age %(n2)d" % {"n1":"ciri","n2":16}
s = "i am %(n1)s,age %(n1)s" % {"n1":"ciri"}    #也可以两个共用一个值

#flags和width一般放到一起用，一般用不到
#字符
s = "i am %(n1)+10s ellie" % {"n1":"ciri"}
s = "i am %(n1)-10s ellie" % {"n1":"ciri"}
s = "i am %(n1) 10s ellie" % {"n1":"ciri"}
s = "i am %(n1)010s ellie" % {"n1":"ciri"}
#数字
s = "age %(n2)+10d ellie" % {"n2":16}
s = "age %(n2)+10d ellie" % {"n2":-16}

s = "age %(n2)-10d ellie" % {"n2":16}
s = "age %(n2)-10d ellie" % {"n2":-16}

s = "age %(n2) 10d ellie" % {"n2":16}
s = "age %(n2) 10d ellie" % {"n2":-16}

s = "age %(n2)010d ellie" % {"n2":16}
s = "age %(n2)010d ellie" % {"n2":-16}

#precision——默认输出6位小数
s = "age %f ellie" % 1.2
s = "age %.2f ellie" % 1.2      #指定小数保留几位

常用格式化：

tpl = "i am %s" % "alex"

tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18)

tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18}

tpl = "percent %.2f" % 99.97623

tpl = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, }

tpl = "i am %.2f %%" % {"pp": 123.425556, }

2、Format方式

[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
都是中括号[]，所以参数都可以省略

• fill           【可选】空白处填充的字符
• align        【可选】对齐方式（需配合width使用）
• <，内容左对齐
• >，内容右对齐(默认)
• ＝，内容右对齐，将符号放置在填充字符的左侧，且只对数字类型有效。 即使：符号+填充物+数字
• ^，内容居中
• sign         【可选】有无符号数字
  • +，正号加正，负号加负；
  •  -，正号不变，负号加负；
  • 空格 ，正号空格，负号加负；
• #            【可选】对于二进制、八进制、十六进制，如果加上#，会显示 0b/0o/0x，否则不显示
• ，            【可选】为数字添加分隔符，如：1,000,000
• width       【可选】格式化位所占宽度
• .precision 【可选】小数位保留精度
• type         【可选】格式化类型
  • 传入” 字符串类型 “的参数
    • s，格式化字符串类型数据
    • 空白，未指定类型，则默认是None，同s
  • 传入“ 整数类型 ”的参数
    
    • b，将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化
    • c，将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符
    • d，十进制整数
    • o，将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化；
    • x，将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化（小写x）
    • X，将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化（大写X）
  • 传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数
    • e， 转换为科学计数法（小写e）表示，然后格式化；
    • E， 转换为科学计数法（大写E）表示，然后格式化;
    • f ， 转换为浮点型（默认小数点后保留6位）表示，然后格式化；
    • F， 转换为浮点型（默认小数点后保留6位）表示，然后格式化；
    • g， 自动在e和f中切换
    • G， 自动在E和F中切换
    • %，显示百分比（默认显示小数点后6位）

常用格式化：

# [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]

tpl = "i am {}, age {}".format("seven", 18)
tpl = "i am {}, age {}".format(*["seven", 18,'ciri'])  #传入列表,列表的元素可以比前面的内容所
#可以传索引
tpl = "i am {0}, age {1}".format("seven", 18)
tpl = "i am {0}, age {1}".format(*["seven", 18])
#通过name获取
tpl = "i am {name}, age {age}".format(name="seven", age=18)
tpl = "i am {name}, age {age}".format(**{"name": "seven", "age": 18})#传字典要穿加上**
#第一个0表示拿第几个元素
tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33])
#分别接收字符串、数字和浮点数
tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1)
tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18])

tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18)
tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18})

tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)
tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15)
tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)

生成器——generator

列表生成器

# 先到 for x in range(10) 取元素，再把取出来的元素按照 前面的内容(x,x+1,x*2) 进行操作，然后把结果依次放到列表中

a = [x for x in range(10)]
print(a)
a = [x+1 for x in range(10)]
print(a)
a = [x*2 for x in range(10)]
print(a)
结果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

赋值一种方法　

t = ('ciri',8)
a,b = t    #值和变量的个数要相同，否则会报错

print(a)
print(b)
结果：
ciri
8

如何创建生成器？

方法一：小括号的方式

#把列表生成式的中括号，改成小括号，就变成了一个生成器
s = (x for x in range(10))
print(s)

# <generator object <genexpr> at 0x03726360>
#输出的是一个生成器对象，所有的值压根就没有被创建出来（重点）

之前的列表生成式生成了10个值，就相当于10盘菜,已经做出来了，想什么时候成就什么时候吃，想什么时候调动就什么时候调用，想吃第几道就吃第几道。

生成器就相当于，厨师脑子里的10道菜，想吃的时候才做出来，你不吃就不会做出来，只能按顺序吃(0,1...8,9)，不能隔着吃，也不能倒着吃

方法二：yield方式

def func():
    print('ok')
    yield 1
    print('ok2')
    yield 2

print(func)     # <function func at 0x03163540> 可以看出func还是一个函数

func()  #不会执行函数，此时func()是一个生成器对象

print(func())
# <generator object func at 0x034764B0> 可以看出 func加上括号() 是一个生成器对象

yield的执行过程

def func():
    print('ok')
    yield 1
    print('ok2')
    yield 2

next(func())
next(func())
结果：
ok
ok2

for i in func():
    print(i)
结果：
ok
1
ok2
2

如何使用生成器中的对象？

s = (x for x in range(10))
print(s)

# 方法一：
print(s.__next__())#内部特殊的方法，不建议用

# 方法二：
#python3中新加的方法
print(next(s))  #以后就用这种方法

# 方法三：
#python2中可以直接调用next方法
print(s.next)

# 方法四：
for i in s:
    print(i)

#for就是内部调用next方法

斐波那契数列

def fib(max):
    n,b,a = 0,0,1
    while n<max:
        print(b)    #最开始的值
        yield b
        b, a = a, b + a     #会先把b+a计算出来
        n = n + 1

g = fib(8)
next(g)
next(g)
next(g)
next(g)

b, a = a, b + a为什么这个可以，把a的值赋值给b，b+a的值赋值给a

b = a
a = b + a  这个不行

#因为b, a = a, b + a会先计算出来b+a的值

补充：b, a = a, b + a为什么这个可以

send方法

send和next的区别就是，send可以给yield前面的变量传值

def bar():
    print('ok')
    count = yield 1
    print(count)        #第二次进来，就会直接把send的值，直接传给yield前的参数count
    yield 2

b = bar()

#b.send('ciri') 会报错,因为第一次进来，执行到到yield就冻结了，出去了，所以第一次不知道给谁赋值,所以就不能用send传参数

ret1 = b.send(None)    #用send第一次进入时,只能这么写,等价于next(b)
print(ret1)  #结果  1

ret2 = b.send('ciri')
print(ret2)  #结果：2

实例：用yield实现伪并发

#做和吃是同时发生的
import time

def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" % name)
    while True:
        baozi = yield

        print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    next(c)
    next(c2)
    print("老子开始准备做包子了")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子")
        c.send(i)
        c2.send(i)
producer("ciri")

迭代器——iterator　　

生成器都是迭代器，迭代器不一定是生成器　

如何创建一个迭代器？

#iter方法就做一件事情,返回了一个迭代器对象

li = [1,2,3,4]
d = iter(li)
print(d)
# <list_iterator object at 0x034A4770>   iterator迭代器,iterable可迭代对象

什么是迭代器?
　　满足两个条件：1.有iter方法　　2.有next方法

for循环后面加的是什么?
　　可迭代对象

什么是可迭代对象?
　　现象上——能进行 for循环的，都是可迭代对象
　　本质上——内部有iter方法的，就是可迭代对象

执行迭代器

li = [1,2,3,4]

d = iter(li)    #iter方法就做了一件事情,返回了一个迭代器对象

print(next(d))
print(next(d))

补充：for循环 执行时的内部操作三件事

1. 调用可迭代对象的iter方法,返回一个迭代器对象
2. 调用迭代器的next方法
3. 处理stopiteration异常

实例：操作文件

f = open('abc.txt','r')
for i in f.readlines():     #假如文件很大的话,会全部都放到内存中去
    pass
for i in f():       #这里的f就是一个可迭代对象，节省内存空间
    pass

练习：使用文件读取，找出文件中最长的行

max(len(x.strip()) for x in open('/hello/abc','r'))

　　　

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式

百分号的方式相对来说比较老，而format方式则是比较先进的方式，企图替换古老的方式，目前两者并存。