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迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件特点：访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容

不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问

访问到一半时不能往回退

便于循环比较大的数据集合，节省内存

names = iter(['alex','jack','list'])
print(names)
print(names.__next__()) ##2.7next()
print(names.__next__())
print(names.__next__())
<list_iterator object at 0x000001850C3AA748>
alex
jack
list
生成器
定义：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（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器 .

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def cash_out(amount):
while amount > 0:
amount -= 1
yield 1
print("擦，又来取钱了。。。败家子！")
ATM = cash_out(5)
print(type(ATM))
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("花掉花掉!")
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("花掉花掉!")
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
#print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) # 到这时钱就取没了,再取就报错了
#print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
串行同步
并行异步
12月7日
yield异步
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')
c.__next__()
c2.__next__()
print("老子开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子!")
c.send(i)
c2.send(i)

producer("alex")
凡是可以用作for循环的对象都是Iterable类型
凡是可以用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如

list

、

dict

、

str

等是

Iterable

但不是

Iterator

，不过可以通过

iter()

函数获得一个

Iterator

对象。Python的

for

循环本质上就是通过不断调用

next()

函数实现的，例如：

1 2	for x in [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]: pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:it = iter([1,2,3,4,5])# 循环:while True:try:# 获得下一个值:
x= next(it)except StopIteration:# 遇到StopIteration就退出循环
break

iterator甚至可以表示一个无限大的数据流。
Iterable 可迭代的对象
Iterator 迭代器
装饰器 12/13
封闭：已实现的功能代码 开放：对扩展开放

def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func()
return inner
@w1
def f1():
print 'f1'
@w1
def f2():
print 'f2'
@w1
def f3():
print 'f3'
@w1
def f4():
print 'f4'
@装饰器
总结：迭代器 访问集合元素的一种方式。 iter() next()
使用了yield的函数称为生成器。
import functools
def logging(func):
@functools.wraps(func)
def decorator():
print("%s called" % func.__name__)
result = func()
print("%s end" % func.__name__)
return result
return decorator
# 使用装饰器
@logging
def test01():
return 1
# 测试用例
print(test01())
print(test01.__name__)

#!/usr/bin/env python
#-*- coding: UTF-8 -*-
import functools
def logging(func):
@functools.wraps(func)
def decorator(*args,**kwargs):
print("%s called" %func.__name__)
result = func(*args,**kwargs)
print("%s end" %func.__name__)
return result
return decorator
@logging
def test01(a,b):
print("in function test01,a=%s,b=%s" % (a,b))
return 1
@logging
def test02(a,b,c=1):
print("in function test02,a=%s,b=%s,c=%s"%(a,b,c))
return 1
print(test01(1,2))
print(test02(1,2,c=3))

开放--封闭 规定已经实现的功能代码不允许被修改，但是可以被扩展

目录组织方式

关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。这里面说的已经很好了，我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式，这里面我说一下我的理解和体会。假设你的项目名为foo,我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:

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

简要解释一下:

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。

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

。

docs/

: 存放一些文档。

setup.py

: 安装、部署、打包的脚本。

requirements.txt

: 存放软件依赖的外部Python包列表。

README

: 项目说明文件。

除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如

LICENSE.txt

,

ChangeLog.txt

文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章。下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。

关于README的内容

这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。它需要说明以下几个事项:软件定位，软件的基本功能。

运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。

简要的使用说明。

代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。

常见问题说明。

我觉得有以上几点是比较好的一个

README

。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

关于requirements.txt和setup.py

setup.py

一般来说，用

setup.py

来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。这个我是踩过坑的。我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过以下问题:安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。

Python包的版本依赖问题，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。

如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。

新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。

setup.py

可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py当然，简单点自己写个安装脚本（

deploy.sh

）替代

setup.py

也未尝不可。

requirements.txt

这个文件存在的目的是:方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在

setup.py

安装依赖时漏掉软件包。

方便读者明确项目使用了哪些Python包。

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是

flask>=0.10

这种格式，要求是这个格式能被

pip

识别，这样就可以简单的通过

pip install -r requirements.txt

来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。

关于配置文件的使用方法

注意，在上面的目录结构中，没有将

conf.py

放在源码目录下，而是放在

docs/

目录下。

很多项目对配置文件的使用做法是:配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。

项目中哪个模块用到这个配置文件就直接通过

import conf

这种形式来在代码中使用配置。

这种做法我不太赞同:这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）

另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户自由指定该文件的路径。

程序组件可复用性太差，因为这种贯穿所有模块的代码硬编码方式，使得大部分模块都依赖

conf.py

这个文件。

所以，我认为配置的使用，更好的方式是，模块的配置都是可以灵活配置的，不受外部配置文件的影响。

程序的配置也是可以灵活控制的。

能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。所以，不应当在代码中直接

import conf

来使用配置文件。上面目录结构中的

conf.py

，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给

main.py

启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然，这里的

conf.py

你可以换个类似的名字，比如

settings.py

。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如

settings.yaml

之类的。
def login(func):
def inner(arg):
print()
func(arg)
return inner
@login
tv("Alex")
递归 调用自己算法

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

func(0,1,30)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
##二分

def binary_search(data_source,find_n):
mid=int(len(data_source)/2)

if len(data_source) >= 1:
if data_source[mid] > find_n:
print("data in left of {}".format(data_source[mid]))
binary_search(data_source[:mid],find_n)
elif data_source[mid] < find_n:
print("data in ringt of {}".format(data_source[mid]))
binary_search(data_source[mid:],find_n)
else:
print("found find_s," ,find_n)
else:
print("这些找不到")

if __name__=='__main__':
data = list(range(1,6))
#print(data)
binary_search(data,2)

a = [[col for col in range(4)] for row in range(4)]

for r_index,row in enumerate(a):
for c_indexin range(r_index,len(row)):
tmp = a[c_index][r_index]
a[c_index][r_index] = row[c_index]
a[r_index][c_index] = tmp

for r in a :
print(r)