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python自动化开发-[第五天]-面向过程、模块、包
今日概要：
1、内置模块
2、协程函数
3、递归
4、面向过程编程与函数编程
5、模块
6、包
7、re正则
一、内置模块
1、匿名函数lambda
定义：匿名函数通常是创建了可以被调用的函数，它返回了函数，而并没有将这个函数命名
#不使用匿名函数
def func(x,y):
return x+y
func(1,2)
#使用匿名函数
f=lambda x,y:x+y
print(f(1,2))
2、max,zip(拉链函数),sorted用法
age={
‘dragon‘:18,
‘panda‘:20,
‘banana‘:21,
‘lili‘:30
}
print(max(age))
#默认是以字典的key进行排序，key如果是字符串就按照首位顺序，首位如果一致，一次递归比较
#方法一，用zip将key和values反转
res=zip(age.values(),age.keys())
print(max(res))
def foo(k):
return age[k]
print(max(age,key=foo))
print(max(age,key=lambda k:age[k]))
print(min(age,key=lambda k:age[k]))
print(sorted(age)) #默认的排序结果是从小到大
print(sorted(age,key=lambda x:age[x])) #默认的排序结果是从小到大
print(sorted(age,key=lambda x:age[x],reverse=True)) #默认的排序结果是从小到大，resverse反转从大到小
3、map,reduce,filter
1、map
#map,将lambda函数对应的关系映射到列表里 l=[‘dragon‘,‘banana‘,‘water‘] res=map(lambda x:x+‘_guess‘,l) print(res) #返回值为迭代器 print (list(res))
2、reduce
#1、默认不加参数，从列表中取出一个值当作元素，然后依次取出第二个值到最后依次与第一个元素做运算，最终得出最后的值 #2、加参数后就从参数中取第一个值 from functools import reduce l=[1,2,3,4,5] print(reduce(lambda x,y:x+y,l,10))
3、filter
#filter过滤规则，将匹配的元素提取出来 l=[‘test123‘,‘goto123‘,‘run123‘,‘pass‘] res=filter(lambda x:x.endswith(‘123‘),l) print(list(res))
二、协程函数
python由于GIL的原因，导致其线程无法发挥多核的并行计算能力（后来有了multiprocessing，可以实现多进程并行），显得比较鸡肋。既然在GIL之下，同一时刻只能有一个线程在运行，那么对于CPU密集的程序来说，线程之间的切换开销就成了拖累，而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的：多任务并发（非并行），每个任务在合适的时候挂起（发起I/O）和恢复(I/O结束)
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#例子：
def f1(func):
def f2(*args,**kwargs):
g = func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return f2
@f1
def eater(name):
print (‘%s ready to eat‘ %(name))
while True:
food = yield
print (‘%s,%s‘ %(name,food))
g = eater(‘alex‘)
g.send(‘jjj‘)
三、递归
定义：在函数调用过程中，直接或间接地调用了函数本身，这就是函数的递归调用
notice:python默认最大递归数为1000，sys.getrecursionlimit()查看
l = list(range(1000))
def to(info,g):
if len(info) == 0:
print (‘not exit‘)
return
mid = int(len(info)/2)
if info[mid] > g:
print (‘%s‘ %(info[0:mid]))
to(info[0:mid],g)
elif info[mid] < g:
print (‘%s‘ %(info[mid+1:]))
to(info[mid+1:],g)
elif info[mid] == g:
print (info[mid])
to(l,25)
四、面向过程
定义：面向过程程序设计：是一种流水线式的变成思路，是机械式
优点：程序结构清晰，可以把复杂的问题简单化
缺点：扩展性差
适用场景：
git程序，httpd服务，linux内核
import os
#1、定义一个初始化yield的装饰器
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
res=func(*args,**kwargs)
next(res)
return res
return wrapper
#第一步先遍历目录
@init
def search(target):
while True:
search_path=yield
g=os.walk(search_path)
for par_dir,_,files in g:
for file in files:
file_abs_path=r‘%s\%s‘ %(par_dir,file)
# print(file_abs_path)
target.send(file_abs_path)
#第二步打开文件
@init
def opener(target):
while True:
file_abs_path=yield
# print(‘opener func==>‘,file_abs_path)
with open(file_abs_path,encoding=‘utf-8‘) as f:
target.send((file_abs_path,f))
#第三步读文件里的行
@init
def cat(target):
while True:
file_abs_path,f=yield #(file_abs_path,f)
for line in f:
tag=target.send((file_abs_path,line))
if tag:
break
#第四步进行grep过滤，如果第一次存在，则跳过该文件，进入下一次文件判断
@init
def grep(target,pattern):
tag=False
while True:
file_abs_path,line=yield tag
tag=False
if pattern in line:
tag=True
target.send(file_abs_path)
#第五步，打印匹配内容的文件名
@init
def printer():
while True:
file_abs_path=yield
print(file_abs_path)
x=r‘路径‘
g=search(opener(cat(grep(printer(),‘python‘))))
print(g)
g.send(x)
五、模块
1、import导入模块
产生新的名称空间，以新建的名称空间为全局名称空间，执行文件的代码，拿到一个模块名，执行模块名.py产生的名称空间
2、from ... import ...
产生新的名称空间，以新建的名称空间为全局名称空间，执行文件的代码，直接拿到就是模块名.py产生的名称空间中名字
优点：方便不用添加前缀
缺点：容易跟当前文件的名称空间冲突
3、模块的搜索顺序：
内存---->内置---->sys.path
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