python 小兵(7)迭代器
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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
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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
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def func(): print("呵呵") print(func)a = 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
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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 i in lst: i() |
4. 函数名可以当做函数的参数
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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
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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_2fn = 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2fn() # 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
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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
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def func1(): name = "alex" def func2(): print(name) # 闭包 func2() print(func2.__closure__)func1()结果:alex(<cell at 0x0000020077EFC378: str 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?
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def outer(): name = "alex" # 内部函数 def inner(): print(name) return innerfn = 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
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def func1(): def func2(): def func3(): print("嘿嘿") return func3 return func2func1()()() |
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
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def func(): name = 'alex' def foo(): print(name) return foomsg = 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:
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对的s = 'abc'for i in s: print(i)结果:abc错的for i in 123: print(i)结果Traceback (most recent call last): File "D:/python_object/二分法.py", line 62, in <module> for i 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
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a = '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__
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# 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
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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
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l = [1,2,3]l_iter = l.__iter__()from collections import Iterablefrom collections import Iteratorprint(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:
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s = "我爱北京天安⻔"c = 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
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lst = [6,5,4]l = lst.__iter__()while True: try: i = 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.
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