Day19 叠加多个装饰器的加载运行 三元表达式 生成式 函数的递归调用

一、叠加多个装饰器的加载、运行分析（了解）

def deco1(func1): # func1 = wrapper2的内存地址
    def wrapper1(*args,**kwargs):
        print('正在运行===>deco1.wrapper1')
        res1=func1(*args,**kwargs)
        return res1
    return wrapper1

def deco2(func2): # func2 = wrapper3的内存地址
    def wrapper2(*args,**kwargs):
        print('正在运行===>deco2.wrapper2')
        res2=func2(*args,**kwargs)
        return res2
    return wrapper2

def deco3(x):
    def outter3(func3): # func3=被装饰对象index函数的内存地址
        def wrapper3(*args,**kwargs):
            print('正在运行===>deco3.outter3.wrapper3')
            res3=func3(*args,**kwargs)
            return res3
        return wrapper3
    return outter3

# 加载顺序自下而上(了解)
@deco1      # index=deco1(wrapper2的内存地址)        ===> index=wrapper1的内存地址
@deco2      # index=deco2(wrapper3的内存地址)        ===> index=wrapper2的内存地址
@deco3(111) # ===>@outter3===> index=outter3(index) ===> index=wrapper3的内存地址
def index(x,y):
    print('from index %s:%s' %(x,y))

# 执行顺序自上而下的，即wraper1-》wrapper2-》wrapper3
index(1,2) # wrapper1(1,2)

二、 yield表达式（了解）

针对表达式形式的yield，生成器对象必须事先被初始化一次，让函数挂起在food=yield的位置，等待调用g.send()方法为函数体传值，g.send(None)等同于next(g)。

def eater():
     print('Ready to eat')
     while True:
         food=yield
         print('get the food: %s, and start to eat' %food)

可以拿到函数的生成器对象持续为函数体send值，如下

>>> g=eater() # 得到生成器对象
>>> g
<generator object eater at 0x101b6e2b0>
>>> next(e) # 需要事先”初始化”一次，让函数挂起在food=yield，等待调用g.send()方法为其传值
Ready to eat
>>> g.send('包子')
get the food: 包子, and start to eat
>>> g.send('鸡腿')
get the food: 鸡腿, and start to eat

三、三元表达式

三元表达式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，语法如下

res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值

针对下述场景

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

res = max2(1,2)

用三元表达式可以一行解决

x=1
y=2
res = x if x > y else y # 三元表达式

四、生成式

4.1列表生成式

l = ['alex_dsb', 'lxx_dsb', 'wxx_dsb', "xxq_dsb", 'egon']
# new_l=[]
# for name in l:
#     if name.endswith('dsb'):
#         new_l.append(name)


# new_l=[name for name in l if name.endswith('dsb')]
# new_l=[name for name in l]

# print(new_l)

# 把所有小写字母全变成大写
# new_l=[name.upper() for name in l]
# print(new_l)

# 把所有的名字去掉后缀_dsb
# new_l=[name.replace('_dsb','') for name in l]
# print(new_l)

 

4.2 、字典生成式

# keys=['name','age','gender']
# dic={key:None for key in keys}
# print(dic)

# items=[('name','egon'),('age',18),('gender','male')]
# res={k:v for k,v in items if k != 'gender'}
# print(res)

4.3、集合生成式

# keys=['name','age','gender']
# set1={key for key in keys}
# print(set1,type(set1))

4.4生成器生成式

创建一个生成器对象有两种方式，一种是调用带yield关键字的函数，另一种就是生成器表达式，与列表生成式的语法格式相同，只需要将[]换成()

对比列表生成式，生成器表达式的优点自然是节省内存（一次只产生一个值在内存中）

如果我们要读取一个大文件的字节数，应该基于生成器表达式的方式完成

五、函数的递归调用

5.1：递归的定义
函数的递归调用：是函数嵌套调用的一种特殊形式
具体是指： 在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用到本身

# 直接调用本身
# def f1():
#     print('是我是我还是我')
#     f1()
# f1()

# 间接接调用本身
# def f1():
#     print('===>f1')
#     f2()
#
# def f2():
#     print('===>f2')
#     f1()
#
# f1()
# 一段代码的循环运行的方案有两种
# 方式一：while、for循环
# while True:
#     print(1111)
#     print(2222)
#     print(3333)

# 方式二：递归的本质就是循环：
# def f1():
#     print(1111)
#     print(2222)
#     print(3333)
#     f1()
# f1()

5.2：需要强调的的一点是：

# 递归调用不应该无限地调用下去，必须在满足某种条件下结束递归调用
# n=0
# while n < 10:
#     print(n)
#     n+=1


# def f1(n):
#     if n == 10:
#         return
#     print(n)
#     n+=1
#     f1(n)
#
# f1(0)

5.3：递归的两个阶段
# 回溯：一层一层调用下去
# 递推：满足某种结束条件，结束递归调用，然后一层一层返回

# age(5) = age(4) + 10
# age(4) = age(3) + 10
# age(3) = age(2) + 10
# age(2) = age(1) + 10
# age(1) = 18

# def age(n):
#     if n == 1:
#         return 18
#     return age(n-1) + 10
#
#
# res=age(5)
# print(res)

5.4：递归的应用

l=[1,2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,10,11,[12,[13,]]]]]]]]]]

def f1(list1):
    for x in list1:
        if type(x) is list:
            # 如果是列表，应该再循环、再判断,即重新运行本身的代码
            f1(x)
        else:
            print(x)

f1(l)