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Python 100个样例代码( 五 )

Python代码

61 提取后缀名
>>> import os>>> os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt')('D:/source/dataset/new_file', '.txt') *#[1]：后缀名*62 提取完整文件名
>>> import os>>> os.path.split('D:/source/dataset/new_file.txt')('D:/source/dataset', 'new_file.txt')二、 Python 核心 12 例
63 斐波那契数列前n项
>>> def fibonacci(n):a, b = 1, 1for _ in range(n):yield aa, b = b, a+b *# 注意这种赋值*>>> for fib in fibonacci(10):print(fib)1123581321345564 list 等分 n 组
>>> from math import ceil>>> def divide_iter(lst, n):if n <= 0:yield lstreturni, div = 0, ceil(len(lst) / n)while i < n:yield lst[i * div: (i + 1) * div]i += 1>>> for group in divide_iter([1,2,3,4,5],2):print(group)[1, 2, 3][4, 5]65 yield 解释
有好几位同学问我，生成器到底该怎么理解 。
在这里我总结几句话，看看是否对不理解生成器的朋友有帮助 。
生成器首先是一个 “特殊的” return ，遇到 yield 立即中断返回 。
但是，又与 return 不同，yield 后下一次执行会进入到yield 的下一句代码，而不像 return 下一次执行还是从函数体的第一句开始执行 。
可能还是没说清，那就用图解释一下：
第一次 yield 返回 1

Python 100个样例代码

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第二次迭代，直接到位置 2 这句代码：
Python 100个样例代码

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然后再走 for ,再 yield ，重复下去，直到for结束 。
以上就是理解 yield 的重点一个方面 。
66 装饰器
66.1 定义装饰器
time 模块大家比较清楚，第一个导入 wraps 函数（装饰器）为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用的，这点现在不清楚也问题不大，实践一下就知道了 。
from functools import wrapsimport time定义一个装饰器：print_info，装饰器函数入参要求为函数，返回值要求也为函数 。
如下，入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数，满足要求 。
def print_info(f):"""@para: f, 入参函数名称"""@wraps(f) # 确保函数f名称等属性不发生改变def info():print('正在调用函数名称为： %s ' % (f.__name__,))t1 = time.time()f()t2 = time.time()delta = (t2 - t1)print('%s 函数执行时长为：%f s' % (f.__name__,delta))return info66.2使用装饰器
使用 print_info 装饰器，分别修饰 f1, f2 函数 。
软件工程要求尽量一次定义，多次被复用 。
@print_infodef f1():time.sleep(1.0)@print_infodef f2():time.sleep(2.0)66.3 使用装饰后的函数
使用 f1, f2 函数：f1()f2()*# 输出信息如下：**# 正在调用函数名称为：f1**# f1 函数执行时长为：1.000000 s**# 正在调用函数名称为：f2**# f2 函数执行时长为：2.000000 s67 迭代器案例
一个类如何成为迭代器类型，请看官方PEP说明：
Python 100个样例代码

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即必须实现两个方法（或者叫两种协议）：iter , _next_
下面编写一个迭代器类：
class YourRange():def __init__(self, start, end):self.value = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2020-06-11/startself.end = end*# 成为迭代器类型的关键协议*def __iter__(self):return self*# 当前迭代器状态(位置)的下一个位置*def __next__(self):if self.value >= self.end:raise StopIterationcur = self.valueself.value += 1return cur使用这个迭代器：
yr = YourRange(5, 12)for e in yr:print(e)迭代器实现iter 协议，它就能在 for 上迭代，参考官网PEP解释：
Python 100个样例代码

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文章最后提个问题，如果此时运行：
next(yr)
会输出 5，还是报错？
如果 yr 是 list，for 遍历后，再 next(iter(yr)) 又会输出什么？
如果能分清这些问题，恭喜你，已经真正理解迭代器迭代和容器遍历的区别 。如果你还拿不准，欢迎交流 。
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的 。
68 matplotlib
导入包：
import matplotlibmatplotlib.__version__*# '2.2.2'*import matplotlib.pyplot as plt绘图代码：
import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5],[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9],c='red')plt.bar([0, 1, 2, 3, 4, 5],[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4])plt.show()


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