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Python para quem sabe Python




        Turma 1, aula 2

         Iteráveis & cia.
Relembrando: iteradores em Python
●   Em Python iteradores são obtidos através da
    função embutida iter()
●   A função built-in iter() obtém iteradores dos
    objetos de uma destas formas:
         –   iter(obj) procura método obj.__iter__() e o invoca
         –   Se obj não tem método __iter__:
              ●   iter() tenta acessar obj[0], e se isso funcionar, cria um iterador
              ●   obj.__getitem__(0) caracteriza o velho protocolo de sequências
●   Se iter é invocada com 2 argumentos iter(f, s):
         –   Neste caso iter() cria um iterador que invoca f() e devolve
             os valores produzidos, até que f() produza o valor s
    http://docs.python.org/library/collections.html#collections-abstract-base-classes
Função iter com dois argumentos
●   Se iter é invocada com 2 argumentos iter(f, s):
    –   Objeto é invocado f() repetidamente até que o valor
        retornado seja igual a s (a sentinela)
                             with open('mydata.txt') as fp:
                                 for line in iter(fp.readline, ''):
                                     process_line(line)

                             http://docs.python.org/library/functions.html#iter
                      from random import randint

                      def dado():
                          return randint(1,6)

                      # gera valores ate que um 6 seja sorteado
                      for r in iter(dado, 6): # 6 e' o "sentinela"
                          print r

          https://github.com/oturing/ppqsp/blob/master/iteraveis/demo_iter2.py
Tipos iteráveis: sequências
●   Definição do protocolo (ou interface):
     ●   collections.Sequence
●   Sequências imutáveis
     ●   str, unicode, tuple...
●   Sequências mutáveis
     ●   list,array.array...




    http://docs.python.org/library/collections.html#collections-abstract-base-classes
Sequence
          UML
●   Diagrama parcial!
●   Classes e métodos
    abstratos em itálico
●   Dois exemplos de
    subclasses concretas
    de Sequence*:
    ●   str
    ●   tuple


        * a realidade é mais complexa: str e tuple são registradas
          (ex. Sequence.register(str)), mas não herdam de fato (conforme __mro__)
List comprehension
●   Compreensão de lista ou abrangência de lista
●   Exemplo: usar todos os elementos:
       –   L2 = [n*10 for n in L]
List comprehension
●   Maior legibilidade, pela clareza da intenção
●   Expressão sempre produz nova lista
>>> L = [8, 6.9, 6.4, 5]
>>> L2 = []
>>> for n in L:
...     L2.append(round(n,0))
...
>>> L2
[8.0, 7.0, 6.0, 5.0] >>> L = [8, 6.9, 6.4, 5]
                      >>> L2 = [round(n,0) for n in L]
                      >>> L2
                      [8.0, 7.0, 6.0, 5.0]
List comprehension
●   Filtrar alguns elementos:
    ●   L2 = [n for n in L if n > 0]




●   Filtrar e processar
    ●   L2 = [n*10 for n in L if n > 0]
Iteráveis ansiosos x preguiçosos
●    Exemplo built-in: sorted() x reversed()
●    List comprehension x expressão geradora
    >>> for i in [letra for letra in gera_letra()]:
    ...    print i
    ...             >>> for i in (letra for letra in gera_letra()):
    gerando 'A'... ...     print i
    gerando 'B'... ...
    gerando 'C'... gerando 'A'...
    A               A
    B               gerando 'B'...
    C               B
                    gerando 'C'...
                    C
List comp. x expressão geradora
            from time import sleep, strftime

            def demora(ts=1):
                agora = strftime('%H:%M:%S')
                print 'demorando...', agora
                sleep(1)
                return agora

listcomp    raw_input('(tecle <ENTER> para rodar o teste LISTCOMP) ')

            for t in [demora() for i in range(3)]:
                print t

genexp      raw_input('(tecle <ENTER> para rodar o teste GENEXP) ')

            for t in (demora() for i in range(3)):
                print t



         https://github.com/oturing/ppqsp/blob/master/iteraveis/demo_genexp.py
Funções geradoras
>>> def xxx():
...     yield 'X'
                      ●   O exemplo mais simples
...     yield 'XX'
...     yield 'XXX'
...                   >>> it = xxx()
>>> it = xxx()        >>> it
>>> for i in it:      <generator object xxx at 0xb7840a2c>
...     print i       >>> it.next()
...                   'X'
X                     >>> it.next()
XX                    'XX'
XXX                   >>> it.next()
>>>                   'XXX'
                      >>> it.next()
                      Traceback (most recent call last):
                        File "<stdin>", line 1, in <module>
                      StopIteration
Função                def gera_letra(ultima='C', verboso=True):
                          cod = ord('A')
geradora                  while chr(cod) <= ultima:
                              letra = chr(cod)
                              if verboso:
                                  print 'gerando %r...' % letra
                              yield letra
                              cod += 1

>>> for i in [letra   for letra in gera_letra()]:
...    print i
...                   >>> for i in (letra for letra in gera_letra()):
gerando 'A'...        ...    print i
gerando 'B'...        ...
gerando 'C'...        gerando 'A'...
A                     A
B                     gerando 'B'...
C                     B
                      gerando 'C'...
                      C



    https://github.com/oturing/ppqsp/blob/master/iteraveis/genexp_x_listcomp.py
Funções geradoras
●   Um exemplo prático: isis2json.py
●   Objetivo dos geradores:
    ●   Desacoplar a lógica de leitura do arquivo da lógica
        de gravação
    ●   Sem iteradores, o laço principal do programa teria
        as duas lógicas entrelaçadas, tornando mais difícil
        a manutenção e principalmente a extensão para
        suportar mais formatos de entrada



                  https://github.com/bireme/isis2json/blob/master/isis2json.py
Funções embutidas que consomem
     ou produzem iteráveis
●   Construtoras: list, dict, tuple, set, frozenset
    ●   Consome iterável, produz estrutura de dados
●   Fábricas: range, zip, map, filter, sorted
    ●   Cria nova lista a partir de argumentos
●   Geradoras: enumerate, reversed, xrange*
    ●   Cria gerador a partir de argumentos
●   Redutoras: all, any, sum, min, max, len, reduce**
    ●   Reduz iterável a um único valor
                        * xrange não produz um gerador ou iterador de verdade,
                          mas algo muito parecido
                        ** reduce foi movida para o módulo functools no Python 3
Módulo itertools
●   Iteradores (potencialmente) infinitos
    ●   count(), cycle(), repeat()
●   Iteradores que combinam vários iteráveis
    ●   chain(), tee(), izip(), imap(), product(), compress()...
●   Iteradores que selecionam ou agrupam itens:
    ●   compress(), dropwhile(), groupby(), ifilter(), islice()...
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    ●   Ex: product(), permutations(), combinations()...

                       http://docs.python.org/library/itertools.html

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Python para quem sabe Python (aula 2)

  • 1. Python para quem sabe Python Turma 1, aula 2 Iteráveis & cia.
  • 2. Relembrando: iteradores em Python ● Em Python iteradores são obtidos através da função embutida iter() ● A função built-in iter() obtém iteradores dos objetos de uma destas formas: – iter(obj) procura método obj.__iter__() e o invoca – Se obj não tem método __iter__: ● iter() tenta acessar obj[0], e se isso funcionar, cria um iterador ● obj.__getitem__(0) caracteriza o velho protocolo de sequências ● Se iter é invocada com 2 argumentos iter(f, s): – Neste caso iter() cria um iterador que invoca f() e devolve os valores produzidos, até que f() produza o valor s http://docs.python.org/library/collections.html#collections-abstract-base-classes
  • 3. Função iter com dois argumentos ● Se iter é invocada com 2 argumentos iter(f, s): – Objeto é invocado f() repetidamente até que o valor retornado seja igual a s (a sentinela) with open('mydata.txt') as fp: for line in iter(fp.readline, ''): process_line(line) http://docs.python.org/library/functions.html#iter from random import randint def dado(): return randint(1,6) # gera valores ate que um 6 seja sorteado for r in iter(dado, 6): # 6 e' o "sentinela" print r https://github.com/oturing/ppqsp/blob/master/iteraveis/demo_iter2.py
  • 4. Tipos iteráveis: sequências ● Definição do protocolo (ou interface): ● collections.Sequence ● Sequências imutáveis ● str, unicode, tuple... ● Sequências mutáveis ● list,array.array... http://docs.python.org/library/collections.html#collections-abstract-base-classes
  • 5. Sequence UML ● Diagrama parcial! ● Classes e métodos abstratos em itálico ● Dois exemplos de subclasses concretas de Sequence*: ● str ● tuple * a realidade é mais complexa: str e tuple são registradas (ex. Sequence.register(str)), mas não herdam de fato (conforme __mro__)
  • 6. List comprehension ● Compreensão de lista ou abrangência de lista ● Exemplo: usar todos os elementos: – L2 = [n*10 for n in L]
  • 7. List comprehension ● Maior legibilidade, pela clareza da intenção ● Expressão sempre produz nova lista >>> L = [8, 6.9, 6.4, 5] >>> L2 = [] >>> for n in L: ... L2.append(round(n,0)) ... >>> L2 [8.0, 7.0, 6.0, 5.0] >>> L = [8, 6.9, 6.4, 5] >>> L2 = [round(n,0) for n in L] >>> L2 [8.0, 7.0, 6.0, 5.0]
  • 8. List comprehension ● Filtrar alguns elementos: ● L2 = [n for n in L if n > 0] ● Filtrar e processar ● L2 = [n*10 for n in L if n > 0]
  • 9. Iteráveis ansiosos x preguiçosos ● Exemplo built-in: sorted() x reversed() ● List comprehension x expressão geradora >>> for i in [letra for letra in gera_letra()]: ... print i ... >>> for i in (letra for letra in gera_letra()): gerando 'A'... ... print i gerando 'B'... ... gerando 'C'... gerando 'A'... A A B gerando 'B'... C B gerando 'C'... C
  • 10. List comp. x expressão geradora from time import sleep, strftime def demora(ts=1): agora = strftime('%H:%M:%S') print 'demorando...', agora sleep(1) return agora listcomp raw_input('(tecle <ENTER> para rodar o teste LISTCOMP) ') for t in [demora() for i in range(3)]: print t genexp raw_input('(tecle <ENTER> para rodar o teste GENEXP) ') for t in (demora() for i in range(3)): print t https://github.com/oturing/ppqsp/blob/master/iteraveis/demo_genexp.py
  • 11. Funções geradoras >>> def xxx(): ... yield 'X' ● O exemplo mais simples ... yield 'XX' ... yield 'XXX' ... >>> it = xxx() >>> it = xxx() >>> it >>> for i in it: <generator object xxx at 0xb7840a2c> ... print i >>> it.next() ... 'X' X >>> it.next() XX 'XX' XXX >>> it.next() >>> 'XXX' >>> it.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
  • 12. Função def gera_letra(ultima='C', verboso=True): cod = ord('A') geradora while chr(cod) <= ultima: letra = chr(cod) if verboso: print 'gerando %r...' % letra yield letra cod += 1 >>> for i in [letra for letra in gera_letra()]: ... print i ... >>> for i in (letra for letra in gera_letra()): gerando 'A'... ... print i gerando 'B'... ... gerando 'C'... gerando 'A'... A A B gerando 'B'... C B gerando 'C'... C https://github.com/oturing/ppqsp/blob/master/iteraveis/genexp_x_listcomp.py
  • 13. Funções geradoras ● Um exemplo prático: isis2json.py ● Objetivo dos geradores: ● Desacoplar a lógica de leitura do arquivo da lógica de gravação ● Sem iteradores, o laço principal do programa teria as duas lógicas entrelaçadas, tornando mais difícil a manutenção e principalmente a extensão para suportar mais formatos de entrada https://github.com/bireme/isis2json/blob/master/isis2json.py
  • 14. Funções embutidas que consomem ou produzem iteráveis ● Construtoras: list, dict, tuple, set, frozenset ● Consome iterável, produz estrutura de dados ● Fábricas: range, zip, map, filter, sorted ● Cria nova lista a partir de argumentos ● Geradoras: enumerate, reversed, xrange* ● Cria gerador a partir de argumentos ● Redutoras: all, any, sum, min, max, len, reduce** ● Reduz iterável a um único valor * xrange não produz um gerador ou iterador de verdade, mas algo muito parecido ** reduce foi movida para o módulo functools no Python 3
  • 15. Módulo itertools ● Iteradores (potencialmente) infinitos ● count(), cycle(), repeat() ● Iteradores que combinam vários iteráveis ● chain(), tee(), izip(), imap(), product(), compress()... ● Iteradores que selecionam ou agrupam itens: ● compress(), dropwhile(), groupby(), ifilter(), islice()... ● Iteradores que produzem combinações ● Ex: product(), permutations(), combinations()... http://docs.python.org/library/itertools.html