day13

迭代器

可迭代对象: 含有__iter__方法叫做可迭代对象 --> 除了数字类型都是可迭代对象 --> 可迭代对象使用__iter__变成迭代器# 迭代器对象: 含有__iter__和__next__方法叫做迭代器对象 --> 只有文件时迭代器对象 --> 迭代器使用__iter__依然是迭代器# 可迭代对象不一定是迭代器对象; 迭代器对象一定是可迭代对象

for循环就是应用了迭代器原理 , 可迭代对象不一定低迭代器 , 但是迭代器一定是可迭代对象

可迭代对象

对于这一切的对象中，但凡有__iter__方法的对象，都是可迭代对象

基本的数据类型 , 除数字类型和布尔类型外 , 都是可迭代对象

__iter__方法可以使可迭代对象变成迭代器

迭代器

执行可迭代对象的__iter__方法，拿到的返回值就是迭代器对象。

特点：

1. 内置__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值
2. 内置有__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器本身
3. 文件本身就是迭代器对象。

缺点：

1. 取值麻烦，只能一个一个取，并且只能往后取，值取了就没了
2. 无法使用len()方法获取长度

三元表达式

条件成立时的返回值 if 条件 else 条件不成立时的返回值

x = 10
y = 20

 if x > y:
     print(x)
 else:
    print(y)

列表推导式

for i in range(10):
    lt.append(i)

 lt = [i**2 for i in range(10)]
 lt = [i**2(可以做运算) for i in [1,2,3,]]
 lt = [i**2 for i in [1,2,3]]

print(lt)

字典生成式

print({i: i**2 for i in range(10)})

zip()方法

通过解压缩函数生成一个字典

生成器

generator 本质是一个迭代器 ---> 生成器: 本质就是迭代器,生成器含有yield关键字的函数叫做生成器

def func():
    print(1)
    yield
    print(2)
    yield


g = func()
print(g

递归

函数a内部直接调用函数a本身

每一次递归,会不会结束函数?不会,并且每一次递归都会开辟内存空间,如果一直开辟内存就炸掉了,所以最多递归1000次

真正的递归必须得要有 退出条件

count = 0


def a():
    global count
    count += 1
    print(count)
    if count == 5:
        return
    a()


a()