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迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等;
一类是 generator ,包括生成器和带 yield 的generator function。
这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象: iterable 。
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 iterable 对象:
from collections import iterable isinstance([],iterable) # true isinstance({},iterable) # true isinstance(123,iterable) # false isinstance((x for x in range(10)),iterable) # true
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:iterator。
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 iterator 对象:
from collections import iterator isinstance([],iterator) false isinstance({},iterator) false isinstance((x for x in range(10)),iterator) # true
生成器都是迭代器。
虽然list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等是可迭代对象,但他们不是迭代器。可以通过iter()函数把可迭代对象编程迭代器。
isinstance(iter([]),iterator) # true isinstance(iter({}),iterator) # true isinstance(iter("asdf"),iterator) # true
集合数据类型如 list 、 dict 、 str 等是 iterable 但不是 iterator ,不过可以通过 iter() 函数获得一个 iterator 对象。
我们可以通过列表生成式来创建一个列表,但是收到内存的限制,列表的容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
最简单的方法是把列表生成式中的 [ ] 改成 ( ) 就好了。
a = [x for x in range(10)] print(a) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = (x for x in range(10)) print(b) # <generator object <genexpr> at 0x03387db0>
我们发现生成器不是能直接打印出来的,我们可以通过next()函数来获得生成器的下一个返回值。
生成器保存的是算法,每次调用 next(g) ,就计算出 g 的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出 stopiteration 的异常。
**使用next() 或者__next __():**
print(next(b)) # 0 print(next(b)) # 1 print(next(b)) # 2 print(next(b)) # 3 print(next(b)) # 4 print(next(b)) # 5 print(b.__next__()) # 6 print(b.__next__()) # 7 print(b.__next__()) # 8 print(b.__next__()) # 9 print(b.__next__()) # traceback (most recent call last): # file "<input>", line 2, in <module> # stopiteration
那么有什么简单的方法呢?因为生成器是可迭代对象,也可以使用for循环来遍历它,并且不需要关心 stopiteration 异常。
b = (x for x in range(10)) for x in b: print(x) # 0 # 1 # 2 # 3 #...
如果如果生成器推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。把你要返回的值前面加yield 即可。
使用函数实现上面代码:
def fn(): for x in range(3): yield x # 遍历函数实现的生成器 f = fn() print(next(f)) # 0 print(next(f)) # 1 print(next(f)) # 2 print(next(f)) # traceback (most recent call last): # file "<input>", line 1, in <module> # stopiteration
使用生成器实现斐波拉契数列:
def fib(count): n = 0 a,b = 0,1 while n < count: yield b a,b = b,a+b n += 1 return "done" f = fib(5) print(next(f)) # 1 print(next(f)) # 1 print(next(f)) # 2 print(next(f)) # 3 print(next(f)) # 5 print(next(f)) # traceback (most recent call last): # file "<input>", line 1, in <module> # stopiteration: done
我们在循环过程中不断调用 yield ,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用 next() 来获取下一个返回值,而是直接使用 for 循环来迭代:
for x in fib(5): print(x) # 1 # 1 # 2 # 3 # 5
但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获stopiteration错误,返回值包含在stopiteration的value中:
f = fib(5) while true: try: print(next(f)) except stopiteration as e: print("生成器返回值:%s"%e.value) break # 1 # 1 # 2 # 3 # 5 # 生成器返回值:done
def gen(): i = 0 while i<3: temp = yield i print(temp) i+=1 g = gen() print(g.__next__()) # 0 print(g.send(none)) # none # 1 print(next(g)) # none # 2 print(g.send("哈哈") # 哈哈 # traceback (most recent call last): # file "<input>", line 1, in <module> # stopiteration
在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
def test(number): def test_in(number_in): print("test_in函数 的number_in=%s"%number_in) return number_in+number # 返回test_in函数的引用 return test_in ret = test(20) print(ret(100)) # 相当于直接调用test_in函数,并给它传值100 # test_in函数 的number_in=100 # 120 print(ret(200)) # test_in函数 的number_in=200 # 220
在数学中,一次函数:y=kx+b,在一条确定的直线中,它的k、b是不变的。求y时,根据确定的k、b、x来求出。
def line_conf(k, b): def line(x): return k*x + b return line line1 = line_conf(1, 1) line2 = line_conf(4, 5) print(line1(5)) print(line2(5)) # 6 # 25
如果没有闭包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。
装饰器就是对一个函数进行装饰,给这个函数增加额外的功能。
def logging(func): def wrap(): print("正在打印日志!") func() return wrap @logging # 该装饰器为函数增加了打印日志的额外功能,并且之前函数内部代码不会改变。 def login(): print("张三正在登陆。") login() # 正在打印日志! # 张三正在登陆。
def makebold(fn1): def wrapped(): print("----1----") return "<b>"+fn1()+"</b>" return wrapped def makeitalic(fn2): def wrapped(): print("----2----") return "<i>"+fn2()+"</i>" return wrapped @makebold @makeitalic def f1(): print("----3----") return "hello world" ret = f1() # 此时f1并不是f1函数,它是makebold装饰器返回的wrapped函数的引用。 print(ret) """ 输出结果: ----1---- ----2---- ----3---- <b><i>hello world</i></b> """
调用流程:
一般情况下装饰器内部函数的参数都是不定长参数,保证通用性,确保装饰任何函数时都不会出错。
def logging(func): def wrap(*args,**kwargs): print("正在打印日志!") func(*args,**kwargs) return wrap @logging # 该装饰器为函数增加了打印日志的额外功能,并且之前函数内部代码不会改变。 def login(name,dic): print("%s正在登陆。"%name) print(dic) login("李四",{"sex":"男"}) # 正在打印日志! # 李四正在登陆。 # {'sex': '男'}
class test(object): def __init__(self, func): print("---初始化---") print("func name is %s"%func.__name__) self.__func = func def __call__(self): print("---装饰器中的功能---") self.__func() @test def test(): print("----test---") test() """ 输出结果: ---初始化--- func name is test ---装饰器中的功能--- ----test--- """
说明:
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