函数名的使用以及第一类对象

函数名的运用

函数名是一个变量, 但它是一个特殊的变量, 与括号配合可以执行函数的变量

1.函数名的内存地址

1
2
3
4
def func():   
    print("呵呵")
print(func)
结果: <function func at 0x1101e4ea0>

2. 函数名可以赋值给其他变量

1
2
3
4
5
def func():   
    print("呵呵")
    print(func)
= func    # 把函数当成一个变量赋值给另一个变量
a()     # 函数调用 func()

3. 函数名可以当做容器类的元素

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
def func1():   
    print("呵呵")
def func2():   
    print("呵呵")
def func3():   
    print("呵呵")
def func4():  
     print("呵呵")
lst = [func1, func2, func3]
for in lst:  
     i()

4. 函数名可以当做函数的参数

1
2
3
4
5
6
7
def func():   
    print("吃了么")
def func2(fn):   
    print("我是func2")   
    fn()    # 执行传递过来的fn   
    print("我是func2")
func2(func)     # 把函数func当成参数传递给func2的参数fn.

5. 函数名可以作为函数的返回值

1
2
3
4
5
6
7
8
9
def func_1():   
    print("这⾥里里是函数1")   
    def func_2():       
        print("这⾥里里是函数2")   
    print("这⾥里里是函数1")   
    return func_2
fn = func_1()  
# 执行函数1.  函数1返回的是函数2, 这时fn指向的就是上⾯面函数2
fn()    # 执行上面返回的函

闭包

什么是闭包?  闭包就是内层函数, 对外层函数(非全局)的变量的引用. 叫闭包

1
2
3
4
5
6
7
8
def func1():
    name = "alex"
    def func2():
        print(name)
        # 闭包
    func2()
func1()
# 结果: alex

我们可以使用__closure__来检测函数是否是闭包. 使用函数名.__closure__返回cell就是
闭包. 返回None就不是闭包

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
def func1():
    name = "alex"
    def func2():
        print(name)
        # 闭包
    func2()
    print(func2.__closure__)
func1()
 
结果:
alex
(<cell at 0x0000020077EFC378str object at 0x00000200674DC340>,)
返回的结果不是None就是闭包

现在有个问题,这个闭包只能在里边调用啊,外边的怎么调用呢?

1
2
3
4
5
6
7
8
def outer():   
    name = "alex"   
    # 内部函数   
    def inner():       
        print(name)   
    return inner
fn = outer()   # 访问外部函数, 获取到内部函数的函数地址
fn()    # 访问内部函数       

这样就实现了外部访问,那如果多层嵌套呢?很简单,只需要一层一层的往外层返回就行了  

1
2
3
4
5
6
7
def func1():   
    def func2():       
        def func3():       
            print("嘿嘿")      
        return func3 
    return func2
func1()()()       

由它我们可以引出闭包的好处.  由于我们在外界可以访问内部函数. 那这个时候内部函数访问的时间和时机就不一定了, 因为在外部, 我可以选择在任意的时间去访问内部函数. 这 个时候. 想一想. 我们之前说过, 如果一个函数执行完毕. 则这个函数中的变量以及局部命名空间中的内容都将会被销毁.  在闭包中. 如果变量被销毁了. 那内部函数将不能正常执行. 所 以. python规定. 如果你在内部函数中访问了外层函数中的变量. 那么这个变量将不会消亡. 将会常驻在内存中. 也就是说. 使用闭包, 可以保证外层函数中的变量在内存中常驻. 这样做 有什么好处呢? 非常大的好处. 我们来看看下边的代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
def func():
    name = 'alex'
     
    def foo():
        print(name)
    return foo
 
msg = func()
 
msg() #这样的话就是将name='alex'存放在一个常驻的内存中,并且外界不能修改

闭包的作用就是让一个变量能够常驻内存,供后面的程序使用  

迭代器

我们之前一直在用可迭代对象进行操作,那么到底什么是可迭代对象.我们现在就来讨论讨论可迭代对象.首先我们先回顾下我们

熟知的可迭代对象有哪些:

str  list   tuple  dic  set  那为什么我们称他们为可迭代对象呢?因为他们都遵循了可迭代协议,那什么又是可迭代协议呢.首先我们先看一段错误的代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
对的
= 'abc'
for in s:
    print(i)
 
结果:
a
b
c
 
错的
for in 123:
    print(i)
 
结果
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_object/二分法.py", line 62in <module>
    for in 123:
TypeError: 'int' object is not iterable

  

注意看报错信息,报错信息中有这样一句话: 'int' object is not iterable 翻译过来就是整数类型对象是不可迭代的.

iterable表示可迭代的.表示可迭代协议 那么如何进行验证你的数据类型是否符合可迭代协议.我们可以通过dir函数来查看类中定义好的

所有方法

1
2
3
= 'abc'
print(dir(a))  # dir查看对象的方法和函数
# 在打印结果中寻找__iter__ 如果存在就表示当前的这个类型是个可迭代对象

我们刚刚测了字符串中是存在__iter__的,那我们来看看  列表,元祖,字典.集合中是不是有存在__iter__

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
# 列表
lst = [1,2]
print(dir(lst))
 
# 元祖
tuple = (1,2)
print(dir(tuple))
 
# 字典
dic = {'a':1,'b':2}
print(dir(dic))
 
# 集合
se = {1,2,3,4,4}
print(dir(se))

是不是发现以上都有__iter__并且还很for循环啊,其实也可以这么说可以for循环的就有__iter__方法,包括range

1
print(dir(range))

这是查看一个对象是否是可迭代对象的第一种方法,我们还可以通过isinstence()函数来查看一个对象是什么类型的

1
2
3
4
5
6
7
8
= [1,2,3]
l_iter = l.__iter__()
from collections import Iterable
from collections import Iterator
print(isinstance(l,Iterable)) #True             #查看是不是可迭代对象
print(isinstance(l,Iterator)) #False            #查看是不是迭代器
print(isinstance(l_iter,Iterator)) #True       
print(isinstance(l_iter,Iterable)) #True

通过上边的我们可以确定.如果对象中有__iter__函数,那么我们认为这个对象遵守了可迭代协议.就可以获取到相应的迭代器

.这里的__iter__是帮助我们获取到对象的迭代器.我们使用迭代器中的__next__()来获取到一个迭代器的元素,那么我们之前所讲的

for的工作原理到底是什么? 继续向下看:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
= "我爱北京天安⻔"
= s.__iter__() # 获取迭代器
print(c.__next__()) # 使⽤迭代器进⾏迭代. 获取⼀个元素 我
print(c.__next__()) # 爱
print(c.__next__()) # 北
print(c.__next__()) # 京
print(c.__next__()) # 天
print(c.__next__()) # 安
print(c.__next__()) # ⻔
print(c.__next__()) # StopIteration

for循环是不是也可以,并且还不报错啊,其实上边就是for的机制,

我们使用while循环和迭代器来模拟for循环: 必须要会

1
2
3
4
5
6
7
8
9
lst = [6,5,4]
= lst.__iter__()
 
while True:
    try:
        = l.__next__()
        print(i)
    except StopIteration:
        break

注意: 迭代器不能反复,只能向下执行

总结:

Iterable: 可迭代对象. 内部包含__iter__()函数

Iterator: 迭代器. 内部包含__iter__() 同时包含__next__().

迭代器的特点:

1. 节省内存.

2. 惰性机制

3. 不能反复, 只能向下执行.

我们可以把要迭代的内容当成子弹. 然后呢. 获取到迭代器__iter__(), 就把子弹都装在弹夹中.  然后发射就是__next__()把每一个子弹(元素)打出来. 也就是说, for循环的时候.一开始的 时候是__iter__()来获取迭代器. 后面每次获取元素都是通过__next__()来完成的. 当程序遇到 StopIteration将结束循环.

python 小兵(7)迭代器的更多相关文章

  1. Python基础之迭代器和生成器

    阅读目录 楔子 python中的for循环 可迭代协议 迭代器协议 为什么要有for循环 初识生成器 生成器函数 列表推导式和生成器表达式 本章小结 生成器相关的面试题 返回顶部 楔子 假如我现在有一 ...

  2. python is、==区别;with;gil;python中tuple和list的区别;Python 中的迭代器、生成器、装饰器

    1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优 ...

  3. python基础之迭代器协议和生成器

    迭代器和生成器补充:http://www.cnblogs.com/luchuangao/p/6847081.html 一 递归和迭代 略 二 什么是迭代器协议 1.迭代器协议是指:对象必须提供一个ne ...

  4. python设计模式之迭代器与生成器详解(五)

    前言 迭代器是设计模式中的一种行为模式,它提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又不需暴露该对象的内部表示.python提倡使用生成器,生成器也是迭代器的一种. 系列文章 python设计模 ...

  5. Python之路迭代器协议、for循环机制、三元运算、列表解析式、生成器

    Python之路迭代器协议.for循环机制.三元运算.列表解析式.生成器 一.迭代器协议 a迭代的含义 迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢? #迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的 ...

  6. python基础8 -----迭代器和生成器

    迭代器和生成器 一.迭代器 1.迭代器协议指的是对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退) 2. ...

  7. Python 拓展之迭代器

    写在之前 今天来讲讲「迭代器」的内容,其实已经拖了好多天了,感觉再不写就要忘记了.「迭代」相信对你来说已经不陌生了,我前面曾经专门用一篇文章来讲,如果你已经没有什么印象的话,就再点进去看看(零基础学习 ...

  8. 【Python基础】迭代器、生成器

    迭代器和生成器 迭代器 一 .迭代的概念 #迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢? #迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 while True: #只是单 ...

  9. Python - 三大器 迭代器,生层器,装饰器

    目录 Python - 三大器 迭代器,生层器,装饰器 一. 容器 二. 可迭代对象(iterable) 三. 迭代器 四. 生成器 五. 装饰器 1. 定义 六. 闭包 Python - 三大器 迭 ...

随机推荐

  1. 【LeetCode】682. Baseball Game 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 使用栈模拟 日期 题目地址:https://leet ...

  2. 【LeetCode】240. Search a 2D Matrix II 解题报告(Python & C++)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 日期 题目地址:https://leetcode.c ...

  3. 1678 lyk与gcd

    1678 lyk与gcd 基准时间限制:2 秒 空间限制:131072 KB 这天,lyk又和gcd杠上了.它拥有一个n个数的数列,它想实现两种操作. 1:将  ai 改为b.2:给定一个数i,求所有 ...

  4. HDU 4790:Just Random(容斥)

    Just Random Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total S ...

  5. ZOJ 3960:What Kind of Friends Are You?

    What Kind of Friends Are You? Time Limit: 1 Second Memory Limit: 65536 KB Japari Park is a large zoo ...

  6. Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning

    目录 概 主要内容 算法 finite precision arithmic 实验 Maclaurin D, Duvenaud D, Adams R P, et al. Gradient-based ...

  7. LT7211替代芯片|低BOM成本替代LT7211 EDP转LVDS转换设计芯片CS5211

    LT7211B是一种用于虚拟现实/显示应用的TYPE-C/DP1.2转LVDS转换芯片.LT7211B 对于DP1.2输入,LT7211B可以配置为1.2.4车道,还支持车道交换功能.自适应均衡使其适 ...

  8. MySQL数据库安装Version5.7

    MySQL数据库版本: mysql-5.7.22-linux-glibc2.12-x86_64 Linux服务器系统: CentOS 7.4 64bit MySQL安装用户: mysql/aliyun ...

  9. 计算机网络-4-11-IP多播

    IP多播 IP多播的基本概念 与单播相比,在一对多的通信中,多播可以大大减少网络资源.在互联网上进行多播就叫做IP多播,IP多播所传送的分组需要使用多播IP地址.能够运行多播协议的路由器叫做多播路由器 ...

  10. MongoDB高级应用之高可用方案实战(4)

    1.MongDB启动与关闭 1.1.命令行启动 ./mongod --fork --dbpath=/opt/mongodb/data ----logpath=/opt/mongodb/log/mong ...