谢乾坤 | Kingname

经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。

在写 Python 代码时，小括号必定是天天跟我们打交道的符号。无论是函数还是类或是运算优先级都会涉及到大量的小括号。

今天我们来讲讲小括号不为人知的另外两种用法。

我们知道，如果我们在 Python 中想把一段数据持久化到硬盘上，最简单的办法就是写文件：

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with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('username：1234567\n')
    f.write('password: 9876543\n')

但这样做有一个弊端，就是在读取数据的时候，我们把整个数据读入内存以后，还需要单独写一段代码，用来区分哪里是username对应的值，哪些是password对应的值。

二十几种设计模式中，单例模式是最简单最常用的一种。在其他语言里面实现单例模式要写不少代码，但是在 Python 里面，有一种非常简单的单例模式写法。

在上一篇文章中，我们说到了，itertools.tee不是线程安全的，并给出了一个例子，如下图所示：

在两个线程里面同时运行分裂出来的生成器对象，就会导致报错。

在上一篇文章中，我们讲到了，使用itertools.tee可以让一个生成器被多次完整遍历：

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import itertools 

g = generator()
g_1, g_2, g_3 = itertools.tee(g, 3)

for row in g_1:
    print(row)

for row in g_2:
    print(row)
    
for row in g_3:
    print(row)

但是，我们说到itertools.tee有两个弊端，其一，如果分裂出来的多个生成器是按顺序执行的，其中一个完整遍历了再遍历第二个，那么就会导致内存中堆积大量的数据。

要解释这个问题的原因，我们就要理解itertools.tee背后的原理。

我们知道，Python 里面的生成器只能被消费一次，例如如下代码：

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def name_generator():
    for name in ['产品经理', 'kingname']:
        yield name

def say_hello(g):
    print('hello 函数开始运行')
    for name in g:
        print('hello', name)
    print('hello 函数运行完成')

def say_hi(g):
    print('hi函数开始运行')
    for name in g:
        print('hi', name)
    print('hi函数运行完成')

names = name_generator()
say_hello(names)
say_hi(names)

运行效果如下图所示：

在 say_hello函数里面，生成器已经被完整遍历了一次，那么在say_hi里面，就什么数据都拿不到了。

但如果我们用的是列表，就可以多次遍历，如下图所示：

大家注意观察区别。

那么有什么办法，能让生成器被多次完整迭代呢？这个时候就要使用itertools.tee这个函数了。它通过dequeue实现了让生成器多次消费的办法。

产品经理中午没有赶上食堂的午饭，于是纠集了一批人一起点外卖。然而正当她要下单时，老板找她有开会，于是她让开发小哥随便帮忙点一份。

产品经理开完会回来以后，发现还剩三份外卖没有人拿，分别是鲱鱼汤、螺蛳粉和大肠刺身。此时开发小哥碰巧不在，产品经理一时不知道哪一份才是自己的。

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在上一篇文章里面，我们讲到了如何使用Python的yield关键字简化代码，压平多层嵌套字典的。

那么如果我们的数据不仅仅有字典，还有列表，是一个字典列表多层嵌套的数据怎么办呢？例如：

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nest_dict = {
    'a': 1,
    'b': {
        'c': 2,
        'd': 3,
        'e': {'f': 4}
    },
    'g': {'h': 5},
    'i': 6,
    'j': {'k': {'l': {'m': 8}}},
    'n': [1, {'o': 1, 'p': [1, 2, 3],  'q': {'r': {'s': 100}}}, 3, [1, 2, 3], 5]
}

现在，请停下来，敲一敲代码，想想如何把处理列表的逻辑添加进去。

首先，我们来看一下最终被压平以后的数据长什么样：

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{'a': 1,
 'b_c': 2,
 'b_d': 3,
 'b_e_f': 4,
 'g_h': 5,
 'i': 6,
 'j_k_l_m': 8,
 'n_0': 1,
 'n_1_o': 1,
 'n_1_p_0': 1,
 'n_1_p_1': 2,
 'n_1_p_2': 3,
 'n_1_q_r_s': 100,
 'n_2': 3,
 'n_3_0': 1,
 'n_3_1': 2,
 'n_3_2': 3,
 'n_4': 5}

对于'n': ['a', 'b', 'c']这种形式的数据，我们把它转换为： {'n_0': 'a', 'n_1': 'b', 'n_2': 'c'}