python--生成器、三元表达式、列表解析、生成器表达式

补充：

在文件开头声明一个空字典，然后在每个函数前加上装饰器，完成自动添加到字典的操作

func_dic={}
def make_dic(key):
    def deco(func):
        func_dic[key] = func
        def wrapper(*args, **kwargs):
            res = func(*args, **kwargs)
            return res
        return wrapper
    return deco

@make_dic('index') # @deco #f1=deco(f1)
def f1():
    print('from f1')

@make_dic('home')
def f2():
    print('from f2')

@make_dic('auth')
def f3():
    print('from f3')

print(func_dic)
while True:
    cmd = input('>>: ').strip()
    if cmd in func_dic:
        func_dic[cmd]()
结果：
>>: index
from f1
>>: home
from f2
>>: auth
from f3

列表解析

先来两个栗子：

s = 'hello'

l = []
for i in s:
    res = i.upper()
    l.append(res)

print(l)
结果：
['H', 'E', 'L', 'L', 'O']

l = [, , , ]
l_new = []
for i in l:
    res = i**
    l_new.append(res)
print(l_new)
结果：
[, , , ]

接下来就是我们的列表解析：

s = 'hello'
res = [i.upper() for i in s]
print(res)
结果：
['H', 'E', 'L', 'L', 'O']

l = [, , , , , ]
res = [i for i in l if i > ]
print(res)
结果：
[, , ]

列表解析的形式：

for i in obj1:
    if 条件1:
        for i in obj2:
            if 条件2:
                for i in obj3:
                    if 条件3:
                        ...

生成器表达式

g = (i for i in range())

print(g)
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
结果：
<generator object <genexpr> at 0x0000000002734990>

注意：和[i for i in range(1000000000000000000000000000000000000000000)]的区别，有兴趣可以尝试运行此命令。。

len('hello') #'hello'.__len__()

print(len('hello'))
print('hello'.__len__())
结果：

注意：

相似的原理：iter(g)     #g.__iter__()

三元表达式

x =
y = 

if x > y:
    print(x)
else:
    print(y)

res = 'aaaaa' if x > y else 'bbbbbbb'

print(res)
结果：

bbbbbbb

def max2(x, y):
    # if x > y:
    #     return x
    # else:
    #     return y

    return x if x > y else y

print(max2(, ))
结果：

生成器函数

函数体内包含有yield关键字，该函数执行的结果是生成器

def foo():
    print('first------>')
    yield
    print('second----->')
    yield
    print('third----->')
    yield
    print('fourth----->')

g = foo()
print(g)

from collections import Iterator
print(isinstance(g, Iterator))
结果：
<generator object foo at 0x0000000001E14990>
True

所以我们得到的结果：生成器就是迭代器

def foo():
    print('first------>')
    yield
    print('second----->')
    yield
    print('third----->')
    yield
    print('fourth----->')

g = foo()

print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
# print(g.__next__())  #StopInteration
结果：
first------>

second----->

third----->

def foo():
    print('first------>')
    yield
    print('second----->')
    yield
    print('third----->')
    yield
    print('fourth----->')

g = foo()

for i in g: #obj=g.__iter__() #obj.__next__()
    print(i)
结果：
first------>

second----->

third----->

fourth----->

上两例对比，我们可以看到for 自动捕捉到了StopInteration

总结：

'''
yield的功能：
    1.与return类似，都可以返回值，但不一样的地方在于yield返回多次值，而return只能返回一次值
    2.为函数封装好了__iter__和__next__方法，把函数的执行结果做成了迭代器
    3.遵循迭代器的取值方式obj.__next__（），触发的函数的执行，函数暂停与再继续的状态都是由yield保存的
'''

def countdown(n):
    print('starting countdown')

    while n > :
        yield n
        n -=
    print('stop countdown')
g = countdown()
print(g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
# print(g.__next__()) #StopInteration
结果：
<generator object countdown at 0x0000000001DF4990>
starting countdown

同样地，用for可以捕捉StopInteration。

def countdown(n):
    print('starting countdown')

    while n > :
        yield n
        n -=
    print('stop countdown')
g = countdown()
print(g)

for i in g:
    print(i)
结果：
<generator object countdown at 0x0000000002144990>
starting countdown

stop countdown

应用：tail -f a.txt

import time
def tail(filepath, encoding='utf-8'):
    with open(filepath, encoding=encoding) as f:
        f.seek(, )
        while True:
            # f.seek(, ) #不行
            line = f.readline()
            if line:
                # print(line,end='')
                yield line
            else:
                time.sleep(0.5)

g = tail('a.txt')
print(g)
print(g.__next__())
结果：
<generator object tail at 0x0000000001E04AF0>

或者可以应用for：

for i in g:
     print(i)

应用：tail -f a.txt | grep 'error'

import time
def tail(filepath, encoding='utf-8'):
    with open(filepath, encoding=encoding) as f:
        f.seek(, )
        while True:
            # f.seek(, ) #不行
            line = f.readline()
            if line:
                # print(line,end='')
                yield line
            else:
                time.sleep(0.5)

def grep(lines, pattern):
    for line in lines:
        if pattern in line:
            # print(line)
            yield line
tail_g = tail('a.txt')
print(tail_g)

grep_g = grep(tail_g, 'error')

print(grep_g)

print(grep_g.__next__())
结果：
<generator object tail at 0x0000000001E24A98>
<generator object grep at 0x0000000001E24AF0>
qweerror

或者可以应用for：

for i in grep_g:

print(i)

作业：
 编写 tail -f a.txt |grep 'error' |grep ''命令，周一默写
 文件a.txt内容
apple
tesla
mac
lenovo
chicken  

要求使用列表解析，从文件a.txt中取出每一行，做成下述格式
[{‘name’:'apple','price':,'count':},{...},{...},...]

 格式与2一样，但只保留价格大于1000的商品信息

 周末大作业（见图）：
    只实现作业要求的查询功能
    增加，删除，修改功能为选做题

答案：
#  编写 tail -f a.txt |grep 'error' |grep ''命令，周一默写

import time
file_path = r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\untitled\a.txt'
def tail(file_path):
    with open(file_path, encoding='utf-8') as f:
        f.seek(, )
        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, '')
for i in g3:
    print(i)

#  文件a.txt内容
# apple
# tesla
# mac
# lenovo
# chicken
#
# 要求使用列表解析，从文件a.txt中取出每一行，做成下述格式
# [{‘name’:'apple','price':,'count':},{...},{...},...]
#
# print([{'name': i.split()[], 'price': i.split()[], 'count': i.split()[]} for i in
#        open('a.txt')])
print([{'name': i.strip().split()[], 'price': i.strip().split()[], 'count': i.strip().split()[]} for i in
       open('a.txt')])

#  格式与2一样，但只保留价格大于1000的商品信息
#
print([{'name': i.strip().split()[], 'price': i.strip().split()[], 'count': i.strip().split()[]}for i in
       open('a.txt') if i.strip().split()[] > ''])

#  周末大作业（见图）：
#     只实现作业要求的查询功能
#     # 增加，删除，修改功能为选做题