Python04-函数基础2-迭代器、生成器、面向过程编程、三元表达式等

一迭代器

二生成器

三面向过程编程

四三元表达式、列表推导式、生成器表达式

一迭代器

一迭代的概念

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
    print('===>') 
    
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
    print(l[count])
    count+=1

二为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

#1、为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器

#2、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__

#3、什么是迭代器对象？
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()


#4、注意：
迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

三迭代器对象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志

#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
    try:
        k=next(iter_dic)
        print(dic[k])
    except StopIteration:
        break
        
#这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环

四 for循环

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

五迭代器的优缺点

#优点：
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存
#缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

二生成器

一什么是生成器

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print('====>first')
    yield 1
    print('====>second')
    yield 2
    print('====>third')
    yield 3
    print('====>end')

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>

二生成表达式yield

#yield的功能：
#1、yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法
#2、yield与return的区别1：yield可以返回多次值 #2：函数暂停与再继续的状态是由yield帮我们保存的

#会抛异常的
def eater(name):
    print ("%s is ready to eat"%name)
    food=yield
    print ("%s is eating %s"%(name,food))
g=eater("alex")
g.send(None)#####next(g)
g.send("shit")


#不会抛异常的
def eater(name):
    print ("%s is ready to eat"%name)
    while True:              ############不断传值
        food=yield
        print ("%s is eating %s"%(name,food))
g=eater("alex")
#首先初始化
g.send(None)#####next(g)
#然后e.send:1 从暂停的位置将值传给yield  2、与next一样（有顺序的）
g.send("bones")

三生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

四练习

1、自定义函数模拟range(1,7,2)

2、模拟管道，实现功能:tail -f access.log | grep '404'

#用一个生成器写
import time
#####tail功能
def tail(filepath):
    with open(filepath,"rb") as f:
        f.seek(0,2)
        while True:
            line=f.readline()
            if line:
                yield line
            else:
                time.sleep(0.01)
####grep功能
def grep(lines,pattern):
    for i in lines:
        i=i.decode("utf-8")
        if pattern in i:
            print(i,end="")

lines=grep(tail("a.txt"),"404")

用一个生成器写tail -f a.txt |grep 404

#用两个生成器写tail -f a.txt |grep 404
import time
#####tail功能
def tail(filepath):
    with open(filepath,"rb") as f:
        f.seek(0,2)
        while True:
            line=f.readline()
            if line:
                yield line
            else:
                time.sleep(0.01)
####grep功能
def grep(lines,pattern):
    for i in lines:
        i=i.decode("utf-8")
        if pattern in i:
            yield i
            
lines=grep(tail("a.txt"),"404")
for line in lines:
    print (line,end="")

用两个生成器写tail -f a.txt |grep 404

#题目一：
def my_range(start,stop,step=1):
    while start < stop:
        yield start
        start+=step

#执行函数得到生成器，本质就是迭代器
obj=my_range(1,7,2) #1  3  5
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj)) #StopIteration

#应用于for循环
for i in my_range(1,7,2):
    print(i)

#题目二
import time
def tail(filepath):
    with open(filepath,'rb') as f:
        f.seek(0,2)
        while True:
            line=f.readline()
            if line:
                yield line
            else:
                time.sleep(0.2)

def grep(pattern,lines):
    for line in lines:
        line=line.decode('utf-8')
        if pattern in line:
            yield line

for line in grep('404',tail('access.log')):
    print(line,end='')

#测试
with open('access.log','a',encoding='utf-8') as f:
    f.write('出错啦404\n')

五协程函数

了解：协程与yield

#yield关键字的另外一种使用形式：表达式形式的yield
def eater(name):
    print('%s 准备开始吃饭啦' %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list
        print('%s 吃了 %s' % (name,food))
        food_list.append(food)

g=eater('egon')
g.send(None) #对于表达式形式的yield，在使用时，第一次必须传None，g.send(None)等同于next(g)
g.send('蒸羊羔')
g.send('蒸鹿茸')
g.send('蒸熊掌')
g.send('烧素鸭')
g.close()
g.send('烧素鹅')
g.send('烧鹿尾')

六练习
1、编写装饰器，实现初始化协程函数的功能

2、实现功能：grep -rl 'python' /etc

#题目一：
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper
@init
def eater(name):
    print('%s 准备开始吃饭啦' %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list
        print('%s 吃了 %s' % (name,food))
        food_list.append(food)

g=eater('egon')
g.send('蒸羊羔')

#题目二：
#注意：target.send(...)在拿到target的返回值后才算执行结束
import os
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

@init
def search(target):
    while True:
        filepath=yield
        g=os.walk(filepath)
        for dirname,_,files in g:
            for file in files:
                abs_path=r'%s\%s' %(dirname,file)
                target.send(abs_path)
@init
def opener(target):
    while True:
        abs_path=yield
        with open(abs_path,'rb') as f:
            target.send((f,abs_path))
@init
def cat(target):
    while True:
        f,abs_path=yield
        for line in f:
            res=target.send((line,abs_path))
            if res:
                break
@init
def grep(pattern,target):
    tag=False
    while True:
        line,abs_path=yield tag
        tag=False
        if pattern.encode('utf-8') in line:
            target.send(abs_path)
            tag=True
@init
def printer():
    while True:
        abs_path=yield
        print(abs_path)


g=search(opener(cat(grep('你好',printer()))))
# g.send(r'E:\CMS\aaa\db')
g=search(opener(cat(grep('python',printer()))))
g.send(r'E:\CMS\aaa\db')

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七 yield总结

#1、把函数做成迭代器
#2、对比return，可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态

三面向过程编程

#1、首先强调：面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单，面向过程是一种编程思路、思想，而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数，也可以基于面向过程的思想编写程序

#2、定义
面向过程的核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么

基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式

#3、优点：复杂的问题流程化，进而简单化

#4、缺点：可扩展性差，修改流水线的任意一个阶段，都会牵一发而动全身

#5、应用：扩展性要求不高的场景，典型案例如linux内核，git，httpd

#6、举例
流水线1：
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面

流水线2：
用户输入sql--->sql解析--->执行功能

ps：函数的参数传入，是函数吃进去的食物，而函数return的返回值，是函数拉出来的结果，面向过程的思路就是，把程序的执行当做一串首尾相连的功能，该功能可以是函数的形式，然后一个函数吃，拉出的东西给另外一个函数吃，另外一个函数吃了再继续拉给下一个函数吃。。。

#grep -rl 'python' /etc
#补充：os.walk
# import os
# g=os.walk(r'D:\video\python20期\day4\a')
# # print(next(g))
# # print(next(g))
# # print(next(g))
# # print(next(g))
# for pardir,_,files in g:
#     for file in files:
#         abs_path=r'%s\\%s' %(pardir,file)
#         print(abs_path)


#分析二：[有小bug]
# 第一步：拿到一个文件夹下所有的文件的绝对路径
import os
def init(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return inner


@init
def search(target):  # r'D:\video\python20期\day4\a'
    while True:
        filepath = yield
        g = os.walk(filepath)
        for pardir, _, files in g:
            for file in files:
                abs_path = r'%s\%s' % (pardir, file)
                #把abs_path传给下一个阶段
                target.send(abs_path)

# 第二步：打开文件拿到文件对象f
@init
def opener(target):
    while True:
        abs_path = yield
        with open(abs_path,'rb') as f:
            #把(abs_path,f)传给下一个阶段
            target.send((abs_path,f))

#第三步：读取f的每一行内容
@init
def cat(target):
    while True:
        abs_path,f=yield
        for line in f:
            #把(abs_path,line)传给下一个阶段
            target.send((abs_path,line))

#第四步：判断'python' in line
@init
def grep(target,pattern):
    pattern = pattern.encode('utf-8')
    while True:
        abs_path,line=yield
        if pattern in line:
            #把abs_path传给下一个阶段
            target.send(abs_path)

#第五步：打印文件路径
@init
def printer():
    while True:
        abs_path=yield
        print('<%s>' %abs_path)

g=search(opener(cat(grep(printer(),'python')))) #'python' in b'xxxxx'
g.send(r'D:\video\python20期\day4\a')

grep -rl 'python' /etc[有小bug]

#分析二：
# 第一步：拿到一个文件夹下所有的文件的绝对路径
import os
def init(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return inner

@init
def search(target):  # r'D:\video\python20期\day4\a'
    while True:
        filepath = yield
        g = os.walk(filepath)
        for pardir, _, files in g:
            for file in files:
                abs_path = r'%s\%s' % (pardir, file)
                #把abs_path传给下一个阶段
                target.send(abs_path)

# 第二步：打开文件拿到文件对象f
@init
def opener(target):
    while True:
        abs_path = yield
        with open(abs_path,'rb') as f:
            #把(abs_path,f)传给下一个阶段
            target.send((abs_path,f))

#第三步：读取f的每一行内容
@init
def cat(target):
    while True:
        abs_path,f=yield
        for line in f:
            #把(abs_path,line)传给下一个阶段
            res=target.send((abs_path,line))
            #满足某种条件，break掉for循环
            if res:
                break

#第四步：判断'python' in line
@init
def grep(target,pattern):
    pattern = pattern.encode('utf-8')
    res=False
    while True:
        abs_path,line=yield res
        res=False
        if pattern in line:
            #把abs_path传给下一个阶段
            res=True
            target.send(abs_path)

#第五步：打印文件路径
@init
def printer():
    while True:
        abs_path=yield
        print('<%s>' %abs_path)

g=search(opener(cat(grep(printer(),'python')))) #'python' in b'xxxxx'
g.send(r'D:\video\python20期\day4\a')



#面向过程编程：核心是过程二字，过程指的就是解决问题的步骤，即先干什么后干什么。。。。
#基于该思路编写程序就好比设计一条流水线，是一种机械式的思维方式

#优点：复杂的问题流程化、进而简单化
#缺点：可扩展性差

grep -rl 'python' /etc

四三元表达式、列表推导式、生成器表达式

一三元表达式

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

二列表推导式

#1、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)]

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

#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

i=[i for i in range(1,10,1) if i % 4 ==0]
print (i)

# [4, 8]

三生成器表达式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#2、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，因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]

#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

四声明式编程练习题

1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写

2、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度

3、求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）

4、求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）

5、思考题

with open('a.txt') as f:
    g=(len(line) for line in f)
print(sum(g)) #为何报错？

6、文件shopping.txt内容如下

mac,20000,3
lenovo,3000,10
tesla,1000000,10
chicken,200,1

求总共花了多少钱？

打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]

求单价大于10000的商品信息,格式同上

#题目一
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
names=[name.upper() for name in names]

#题目二
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')]

#题目三
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    print(max(len(line) for line in f))

#题目四
with open('a.txt', encoding='utf-8') as f:
    print(sum(len(line) for line in f))
    print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?
    print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?

#题目五（略）

#题目六：每次必须重新打开文件或seek到文件开头，因为迭代完一次就结束了
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[line.split() for line in f]
    cost=sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info)
    print(cost)


with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[{
        'name': line.split()[0],
        'price': float(line.split()[1]),
        'count': int(line.split()[2]),
    } for line in f]
    print(info)


with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[{
        'name': line.split()[0],
        'price': float(line.split()[1]),
        'count': int(line.split()[2]),
    } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000]
    print(info)

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五递归与二分法

一递归调用的定义

#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用

二递归分为两个阶段：递推，回溯

#图解。。。
# salary(5)=salary(4)+300
# salary(4)=salary(3)+300
# salary(3)=salary(2)+300
# salary(2)=salary(1)+300
# salary(1)=100
#
# salary(n)=salary(n-1)+300     n>1
# salary(1) =100                n=1

def salary(n):
    if n == 1:
        return 100
    return salary(n-1)+300

print(salary(5))

三 python中的递归效率低且没有尾递归优化

#python中的递归
python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475
但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制

#总结递归的使用：
1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

四可以修改递归最大深度

import sys
sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)
n=1
def test():
    global n
    print(n)
    n+=1
    test()

test()

虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归

五二分法

想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #从小到大排列的数字列表

def search(num,l):
    print(l)
    if len(l) > 0:
        mid=len(l)//2
        if num > l[mid]:
            #in the right
            l=l[mid+1:]
        elif num < l[mid]:
            #in the left
            l=l[:mid]
        else:
            print('find it')
            return
        search(num,l)
    else:
        #如果值不存在，则列表切为空
        print('not exists')
        return
search(100,l)

实现类似于in的效果

实现类似于in的效果

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402]

def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1):
    if start <= stop:
        mid=start+(stop-start)//2
        print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid]))
        if num > l[mid]:
            start=mid+1
        elif num < l[mid]:
            stop=mid-1
        else:
            print('find it',mid)
            return
        search(num,l,start,stop)
    else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完，即切为空
        print('not exists')
        return

search(301,l)

实现类似于l.index(30)的效果

实现类似于l.index(30)的效果

六匿名函数

一什么是匿名函数？

匿名就是没有名字
def func(x,y,z=1):
    return x+y+z

匿名
lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字
func=lambda x,y,z=1:x+y+z 
func(1,2,3)
#让其有名字就没有意义

二有名字的函数与匿名函数的对比

#有名函数与匿名函数的对比
有名函数：循环使用，保存了名字，通过名字就可以重复引用函数功能

匿名函数：一次性使用，随时随时定义

应用：max，min，sorted,map,reduce,filter

#max
salaries={
    "egon":3000,
    "alex":10000000,
    "wupeiqi":10000,
    "yuanhao":2000
}
# def func(k):
#     return salaries[k]
# most_salary=max(salaries,key=func )
# # most_salary=max(salaries,key=lambda k:salaries[k] )
# print (most_salary)



#sorted
# g=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x])
# print (list(g))

#map
# names=["alex","wupeiqi","yuanhao"]
# print (list(map(lambda name:"%s_sb"%name,names)))


#filter
# names=['alex_sb', 'wupeiqi_sb', 'yuanhao_sb',"egon"]
# print (list(filter(lambda name:name.endswith("sb"),names)))


#reduce

# from functools import reduce
# print (reduce(lambda x,y:x+y,range(101)))

内置函数与匿名函数

七内置函数

#注意：内置函数id()可以返回一个对象的身份，返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置，但这与python的具体实现有关，不应该作为对身份的定义，即不够精准，最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份，等号比较两个对象的值，内置函数type()则返回一个对象的类型

#更多内置函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii

字典的运算：最小值，最大值，排序
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}

迭代字典，取得是key，因而比较的是key的最大和最小值
>>> max(salaries)
'yuanhao'
>>> min(salaries)
'alex'

可以取values，来比较
>>> max(salaries.values())
>>> min(salaries.values())
但通常我们都是想取出，工资最高的那个人名，即比较的是salaries的值，得到的是键
>>> max(salaries,key=lambda k:salary[k])
'alex'
>>> min(salaries,key=lambda k:salary[k])
'yuanhao'



也可以通过zip的方式实现
salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys())

先比较值，值相同则比较键
>>> max(salaries_and_names)
(100000000, 'alex')


salaries_and_names是迭代器，因而只能访问一次
>>> min(salaries_and_names)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: min() arg is an empty sequence



sorted(iterable，key=None,reverse=False)

！！！lambda与内置函数结合使用！！！

！！！lambda与内置函数结合使用！！！

#1、语法
# eval(str,[,globasl[,locals]])
# exec(str,[,globasl[,locals]])

#2、区别
#示例一：
s='1+2+3'
print(eval(s)) #eval用来执行表达式，并返回表达式执行的结果
print(exec(s)) #exec用来执行语句，不会返回任何值
'''
None
'''

#示例二：
print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33
print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None

# print(eval('for i in range(10):print(i)')) #语法错误，eval不能执行表达式
print(exec('for i in range(10):print(i)'))

eval与exec

eval与exec

八阶段性练习

1、文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资

egon male 18 3000
alex male 38 30000
wupeiqi female 28 20000
yuanhao female 28 10000

要求:
从文件中取出每一条记录放入列表中,
列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式

2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息
3 根据1得到的列表,取出最年轻的人的信息
4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式
5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息
6 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数，如：0 1 1 2 3 4 7...)

7 一个嵌套很多层的列表，如l=［1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]］，用递归取出所有的值

#1
with open('db.txt') as f:
    items=(line.split() for line in f)
    info=[{'name':name,'sex':sex,'age':age,'salary':salary} \
          for name,sex,age,salary in items]

print(info)
#2
print(max(info,key=lambda dic:dic['salary']))

#3
print(min(info,key=lambda dic:dic['age']))

# 4
info_new=map(lambda item:{'name':item['name'].capitalize(),
                          'sex':item['sex'],
                          'age':item['age'],
                          'salary':item['salary']},info)

print(list(info_new))

#5
g=filter(lambda item:item['name'].startswith('a'),info)
print(list(g))

#6
#非递归
def fib(n):
    a,b=0,1
    while a < n:
        print(a,end=' ')
        a,b=b,a+b
    print()

fib(10)
#递归
def fib(a,b,stop):
    if  a > stop:
        return
    print(a,end=' ')
    fib(b,a+b,stop)

fib(0,1,10)


#7
l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]]

def get(seq):
    for item in seq:
        if type(item) is list:
            get(item)
        else:
            print(item)
get(l)

View Code

九作业

作业需求：

模拟实现一个ATM + 购物商城程序

额度 15000或自定义
实现购物商城，买东西加入购物车，调用信用卡接口结账
可以提现，手续费5%
每月22号出账单，每月10号为还款日，过期未还，按欠款总额万分之5 每日计息
支持多账户登录
支持账户间转账
记录每月日常消费流水
提供还款接口
ATM记录操作日志
提供管理接口，包括添加账户、用户额度，冻结账户等。。。
用户认证用装饰器

示例代码 https://github.com/triaquae/py3_training/tree/master/atm　

简易流程图：https://www.processon.com/view/link/589eb841e4b0999184934329

posted on 2017-12-28 14:05 浮槎北溟阅读(232) 评论(0) 编辑收藏举报

Python04-函数基础2-迭代器、生成器、面向过程编程、三元表达式等

一 迭代器

二 生成器

三 面向过程编程

四 三元表达式、列表推导式、生成器表达式

五 递归与二分法

六 匿名函数

七 内置函数

八 阶段性练习

九 作业

一迭代器

二生成器

三面向过程编程

四三元表达式、列表推导式、生成器表达式

五递归与二分法

六匿名函数

七内置函数

八阶段性练习

九作业