python day 4

import time
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=func(*args,**kwargs)
        stop_time=time.time()
        print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
        return res
    return wrapper

@timmer
def foo():
    time.sleep(3)
    print('from foo')
foo()
无参装饰器

 

#闭包函数定义：定义在函数内部的函数，
特色是：包含对外部做用域而不是对全局做用域名字的引用
函数体内内部须要一个变量，有两种解决方案
一种是：以参数的形式传入

装饰器：

一、为何要用装饰器：开放封闭原则，对扩展是开放的，对修改是封闭的

2.什么是装饰器

1、用来装饰他人，装饰器自己能够是任意可调用对象，
    别装饰的对象也能够是任意可调用的对象
2、遵循的原则：
     1、不修改被装饰
     2、不修改被装饰对象的调用方式
     三、原则是：在遵循原则1和2的前提，为被装饰器对象添加上新功能

有参装饰器：

 

2.迭代器与生成器

    1、什么叫迭代：迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果来的
    2、为何要用迭代器？
        对于序列类型：字符串，列表，元组，可使用基于索引的迭代取值方式，而对于没有索引的字典，集合
    三、可迭代的对象：只有对象内置有__iter__ 方法，obj.__iter__ 如文件对象
    四、迭代器对象：既有内置__iter__ 又有 __next__

    迭代器的优缺点：
        优势：提供了一种统一的迭代取值方式，该方式再也不依赖索引，更节省内存
        缺点：没法统计长度
              一次性的，只能日后走，不能往前退，没法获取指定位置的值
    生成器：
        定义：只要函数出现yield关键字，那么再调用该函数，将不会当即执行函数体代码，会到一个该结果就是生成器对象
        生成器本质就是迭代器
        yield 的功能：
            1、为咱们提供了自定义的迭代器的方式
            二、对比return ，能够返回屡次值，挂起函数的运行状态

3.面向过程编程

    面向过程编程思想：核心是过程二字，过程即解决问题的步骤，那先干什么再干什么
    基于该思想去编写程序就比如在设计一条流水线，是一种机械式的编程思想
    优势：
        1、能够把复杂的问题流程化，进而简单化
        
    缺点： 
        1、可扩展性差
    

三元表达

name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)

列表解析

#一、示例
egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append('鸡蛋%s' %i)

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]

#二、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
相似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

#三、优势：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

三 生成器表达式

 

#一、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#二、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，于是能够转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]

#三、优势：省内存，一次只产生一个值在内存中

 json&pickle模块

以前咱们学习过用eval内置方法能够将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就无论用了,因此eval的重点仍是一般用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x)) #报错，没法解析null类型，而json就能够
4 print(json.loads(x)) 

 

什么是序列化？

咱们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其余语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

为何要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各类各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是没法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，咱们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的以前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序以前将程序当前内存中全部的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行可以从文件中载入以前的数据，而后继续执行，这就是序列化。

具体的来讲，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化以后，不只能够把序列化后的内容写入磁盘，还能够经过网络传输到别的机器上，若是收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差别化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象从新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle：

json

若是咱们要在不一样的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，好比XML，但更好的方法是序列化为JSON，由于JSON表示出来就是一个字符串，能够被全部语言读取，也能够方便地存储到磁盘或者经过网络传输。JSON不只是标准格式，而且比XML更快，并且能够直接在Web页面中读取，很是方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应以下：

import json
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'str'>
 
 
f=open('序列化对象','w')
f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化对象')
data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)