python高级编程技巧（3）

一. 如何实现用户的历史记录功能

实际案例：

1. 很多应用程序都有浏览用户的历史记录的功能，
   例如：
   浏览器可以查看最近访问的网页
   视频播放器可以查看最近播放过的视频文件
   Shell可以查看用户输入过的命令
   ......
   现在我们制作一个简单的猜数字的小游戏，添加历史记录功能，显示用户最近猜过的数字，如何实现？

解决方案：

使用容量为n的队列存储历史记录

1. 使用标准库collections中的deque，它是一个双端循环队列，
2. 程序退出前，可以使用pickle将队列对象存入文件，再次运行程序时将其导入

代码示例：

（1）.

# _*_ coding:utf-8 _*_
# @Author   : TianYu
# @Time     : 2017/10/9 16:05
# @File     : 用户历史记录功能实现.py

#简单猜数字游戏，记录最近猜数字的历史记录(最近5次）
#使用collections中的deque，它是一个双端队列
from collections import deque
from random import randint

N = randint(0,100)
history = deque([], 5)

def guess(k):
    if k == N:
        print('right')
        return True
    if k < N:
        print('%s is less-than N' % k)
    else:
        print('%s is more-than N' % k)
    return False
while True:
    line = input("please input a number between 0 and 100: ")
    if line.isdigit():
        k = int(line)
        history.append(k)
        if guess(k) or line == 'quit':
            break
    elif line == 'history' or line == 'h?':
        print(list(history))

(2).

#对历史记录进行文件存储
#程序退出前，可以使用pickle将队列对象存入文件，再次运行程序时将其导入
#利用pickle中dump（存储）和load（加载）函数
import pickle
#存数据
def func():
    print("hello tomorrow!!!")

info = {
    "name": "hjc",
    "age": 24,
    "hobby": func
}
with open("a1.txt", "wb") as f:
    f.write(pickle.dumps(info))

#取数据
def func():
    print("hello tomorrow!!!")


with open("a1.txt", "rb") as f:
    data = pickle.loads(f.read())
data["hobby"]()
###########################
import json
#json存数据
info = {
    "name":"hjc",
    "age":22
}
with open("a1.txt","w",encoding="utf-8") as f:
    f.write(json.dumps(info))
#json取数据
with open("a1.txt","r",encoding="utf-8") as f:
    data = json.loads(f.readline())
    print(data["age"])

二. 如何实现可迭代对象和迭代器对象

实际案例：

1. 某软件要求，从网络抓取各个城市气温信息，并依次显示：
   北京：15 - 20
   天津： 17 - 22
   长春： 12 -18
   .......
   如果一次抓取所有城市天气再显示，显示第一个城市气温时，有很高的延时，并且浪费存储空间。我们期望以“用时访问”的策略，并且能把所有城市气温封装到一个对象里，可用for语句进行迭代，如何解决？

解决方案：

Step1. 实现一个迭代器对象WeatherIterator，__next__方法(Python2中是next方法)每次返回一个城市气温。
Step2. 实现一个可迭代对象WeatherIterable，__iter__方法返回一个迭代器对象

代码示例：

#!usr/bin/env python3
# _*_ coding:utf-8 _*_
# @Author   : TianYu
# @Time     : 2017/9/18 19:39
# @File     : 草稿本.py


#列表和字符串是可迭代对象
#由可迭代对象得到迭代器对象
import requests
from collections import  Iterable,Iterator

#方法 1
def getWeather(city):
    r = requests.get(u'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=' + city)
    data = r.json()['data']['forecast'][0]
    return '%s: %s, %s ' % (city, data['low'],data['high'])

#[u'北京',u'上海',u'广州',u'长春']
print(getWeather(u'北京'))
print(getWeather(u'长春'))
##############################################

#方法 2
"""
对于iterator对象的要求就是实现特殊函数 __next__，
所以一般的做法就是类同时实现__iter__和__next__，
然后在__iter__中返回自己。__next__函数要求依次 返回需要迭代的项目，
结束后raise StopIteration.
不过python的版本不同，要求也不同，在python 3中必须是__next__，否则就报TypeError，
在python2.6版本则必须实现next()方法; 为了兼容的话，可以同时定义一个next()方法
"""
class WeatherIterator(Iterator):
    def __init__(self,cities):
        self.cities = cities
        self.index = 0 #记录迭代的位置

    def getWeather(self,city):
        r = requests.get(u'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=' + city)
        data = r.json()['data']['forecast'][0]
        return '%s: %s, %s ' % (city, data['low'], data['high'])

    def __next__(self):#python3是__next__()方法，Python2中是next()方法
        if self.index == len(self.cities):
            raise StopIteration
        city = self.cities[self.index]
        self.index += 1
        return self.getWeather(city)


class WeatherIterable(Iterable):
    def __init__(self,cities):
        self.cities = cities
    def __iter__(self):
        return WeatherIterator(self.cities)
L = [u'北京',u'上海',u'广州',u'长春']
for x in WeatherIterable(L):
    print(x)

三. 如何使用生成器函数实现可迭代对象

实际案例：

1. 实现一个可迭代对象的类，它能迭代出给定范围内所有素数：
   pn = PrimeNumbers(1,30)
   for k in pn:
   print(k)
   输出结果：
   2 3 5 7 11 13 17 19 23 29

解决方案：

1. 将该类的__iter__方法实现成生成器函数，每次yield返回一个素数

代码示例：

# _*_ coding:utf-8 _*_
# @Author   : TianYu
# @Time     : 2017/10/11 14:38
# @File     : 如何使用生成器函数实现可迭代对象.py

#yield示例
def f():
    print("in f().1")
    yield 1
    print("in f().2")
    yield 2
    print("in f().3")
    yield 3
g= f()#生成器对象也是可迭代对象
for x in g:
    print(x)
################################################
#输出范围内素数
class PrimeNumbers:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    def isPrimeNum(self, k):
        if k < 2:
            return False
        for i in range(2,k):
            if k % i == 0:
                return False
        return True

    def __iter__(self):
        for k in range(self.start, self.end + 1):
            if self.isPrimeNum(k):#为真
                yield k
for x in PrimeNumbers(1,100):
    print(x)

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