Python基础—08-函数使用（02）

函数使用

生成器

• 使用场景：

  在使用列表时，很多时候我们都不会一下子使用全部的数据，通常都是一个一个使用，但是数据量较小的时候，对于内存的占用可以不用过于关心；但是当数据量较大时，就会出现内存使用突然增大的情况。为了解决内存占用突然增大的问题，python中引入了生成器的概念

• 使用方式：

  • 将列表生成式中的[]改为()即可

  lt = (i for i in range(2))
  
  # 转换为列表
  # print(list(lt))
  
  # 一个一个获取，取完后继续使用next会报错
  # print(next(lt))
  
  # 遍历
  for i in lt:
      print(i)

  说明：任意方式的使用生成器，都只能时单次的。

  • 通过在函数中使用关键字yield完成

  def test(n):
      for i in range(1, n+1):
          yield i
  
  t = test(5)
  # 生成器对象
  print(t)
  
  # 一次一个获取
  # print(next(t))
  # print(next(t))
  # print(next(t))
  
  # 遍历
  # for i in t:
  #     print(i)
  
  # 转换为列表
  print(list(t))

• 总结：

  • 生成器保存了生成数据的算法，并不是所有的数据
  • 生成器只能执行一遍
  • 具体操作：转换为列表、next、for-in

迭代器

• 定义：能够使用for-in进行遍历，并且可以通过next函数依次获取元素的对象

• 说明：

  • 生成器就是一种特殊的迭代器
  • 判断一个对象是否是迭代器

  from collections import Iterator
  lt = (i for i in range(10))
  print(isinstance(lt, Iterator))

  • 字符串、列表、元组、集合、字典等都不是迭代器，它们都是可迭代对象

可迭代对象

• 定义：能够使用for-in进行遍历的对象，都是可迭代对象

• 使用：判断是否是可迭代对象

  from collections import Iterable
  
  print(isinstance(lt, Iterable))

• 说明：

  • 迭代器一定是可迭代对象
  • 前面学习的列表、元组等都是可迭代对象

• 将可迭代对象转换为迭代器，使用专门的函数iter

高级函数

• map

  • 格式：

    map(func, iter)

  • 说明：
    • 接收两个参数：一个函数和一个可迭代对象
    • 返回值：返回一个生成器
    • 生成器内容是将func依次作用域iter每个元素的处理结果
  • 示例：

  lt = [1, 2, 3, 4]
  
  def double(x):
      return x * 2
  
  # 返回一个生成器
  # m = map(double, lt)
  m = map(lambda x: x*x, lt)
  
  print(list(m))

  • 练习：
    • 了解字符串处理函数strip
    • 使用map完成：将一个元素全为字符串的列表中的元素全部去掉两边的空白，首字母大写

• filter

  • 格式：

    filter(func, iter)

  • 说明：
    • 参数是一个函数和一个可迭代对象
    • 返回一个生成器
    • 将func依次作用于iter中的元素，返回值为真的将会保留，为假的将会过滤掉
  • 示例：

  lt = [1, 2, 3, 4, 5]
  
  # 提取偶数
  f = filter(lambda x: x%2==0, lt)
  print(list(f))

  • 练习：提取能被3整除的奇数元素

• reduce

  • 格式：

    reduce(func, iter)

  • 说明：
    • 接收两个参数，一个函数和一个可迭代对象
    • 首先取前两个元素作为func的参数，计算完的结果与第三个元素继续使用func处理，直至结束
    • 返回处理的最后结果
  • 示例：

  from functools import reduce
  
  lt = [1, 2, 3, 4, 5]
  
  # 求和
  # s = reduce(lambda x,y: x+y, lt)
  # 转换为12345
  s = reduce(lambda x,y: x*10+y, lt)
  print(s)

  • 练习：求列表中所有元素的乘积

random

• randint：生成指定区间的一个随机整数
• random：生成0~1之间的随机小数
• uniform：生成指定范围内的随机浮点数
• choice：随机提取一个元素
• sample：随机提取指定个数的元素，返回一个列表
• choices：sample函数指定提取元素个数为1的情况
• shuffle：打乱元素顺序

练习：

• 使用random函数实现randint函数的功能
• 生成指定长度的随机字符串，参数：长度、类型
• 将字符串完成如下转换，如：

  IloveYOUmoreTHANiCANsay => I love you more than i can say

• 将一个列表的元素完成特定的向右移动，参数：列表，移动长度
  • 如：[1, 2, 3, 4, 5]，移动2，结果：[4, 5, 1, 2, 3]
• 传入n，计算

  1!+2!+3!+...+n!
  

  可以使用递归