python自动化开发-[第五天]-面向过程模块包

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python自动化开发-[第五天]-面向过程模块包相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

   4

 


以上是关于python自动化开发-[第五天]-面向过程模块包的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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