• python函数(二)


    格式化输出/函数名的运用/可迭代对象和迭代器

    格式化输出(新特性)

    1、格式化输出可以是变量

    name = 'alex'
    age = 18
    msg = f'我的名字叫{name},今年{age}'
    print(msg)
    

    # 显示结果:我的名字叫alex,今年18

    2、格式化输出可以是表达式

    name = 'alex'
    msg = f'我的名字叫{name.upper()}'
    print(msg)

    # 显示结果:我的名字叫ALEX

    info = {'name':'alex','age':18}
    msg = f'我的名字叫{info["name"]},今年{info["age"]}'
    print(msg)
    # 显示结果:我的名字叫alex,今年18

    函数名的运用

    1、函数名可以像变量一样赋值

    def func1():
        print('in func1')
    func2 = func1
    func3 = func2
    func3()
    # 显示结果:'in func1'

    2、函数名可以可跌打对象的元素

    def func1():
        print('in func1')
    li = [1,2,3,func1]
    li[3]()
    # 显示结果:'in func1'

    3、函数名可以当做函数的参数进行传递

    def func1():
        print('in func1')
    def func2(x):
        print('in func2')
        x()
    func2(func1)
    # 显示结果: 'in func2'  'in func1'

    4、函数名可以当做函数的返回值

    def func1():
        return 'in func1'
    def func2(x):
        return x
    ret = func2(func1)
    print(ret())
    # 显示结果: 'in func1'

    可迭代对象和迭代器

    1、可迭代对象:

    概念:

    字面意思:可迭代对象就是一个可以重复取值的实实在在的东西

    专业角度:该对象有’__iter__’方法的就叫可迭代对象。

    辨别方式:’__iter__’  in  dir(对象)   ,为真就是可跌打对象。dir(对象)可以查看该对象下面有什么方法,常有的可迭代对象有:str  list   tuple  dic  set  range

    优缺点:

           优点:可以直观的查看里面的数据

           缺点:1、占用内存  2、可迭代对象不能迭代取值(除去索引,key以为)

    2、迭代器:

    概念:

    字面意思:迭代器就是可以迭代取值的工具

    专业角度:在python中,内部含有'__Iter__'方法并且含有'__next__'方法的对象就是迭代器。

    辨别方式:’__iter__’  in  dir(对象) and ’__next__’  in dir(对象)    ,为真就是迭代器。常有的迭代器有:文件句柄

    优缺点:

           优点:

                    1、节省内存:迭代器在内存中相当于只占一个数据的空间,因为每次取值都上一条数据会在内存释放,加载当前的此条数据。

                      2、惰性机制:next一次,取一个值,绝对不多取

           缺点:1、不能直观看到数据   2、取值时不走回头路,只能一直向下取值。

    li = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
    for i in li:
        print(i)
    for i in li:
        print(i)
    
    
    print("==============================================")
    
    obj = iter(li)
    count = 0
    for i in obj:
        if count == 2:
            break
        else:
            print(i)
        count += 1
    
    for i in obj:
        if count == 7:
            break
        else:
            print(i)
        count += 1

    显示结果:

    # 结果:
    
    11
     22
     33
     44
     55
     66
     77
     88
     99
     11
    22
     33
     44
     55
    66
     77
     88
     99
    ==============================================
     11
     22
     44
     55
     66
     77
     88
    
    显示结果


    3、可迭代对象转换成迭代器

    # 可迭代对象与迭代器的转换并取值
    li = [1,3,7,'ald']
    obj = iter(li)        #  iter(可迭代对象)  把可迭代对象转成迭代器   也可以:li.__iter__()
    print(obj)            # <list_iterator object at 0x000002B1ACFD1588>
    print(next(obj))      # 1
    print(next(obj))      # 3
    print(next(obj))      # 7
    print(next(obj))      # 'ald'
    print(next(obj))      # 报错:StopIteration

    # 小结:  可迭代对象可以通过iter(可迭代对象)来转成迭代器,取值时通过next方法,一次只能取一个值,超过了取值范围就报错:StopIteration

    4、 while模拟for的内部循环机制

    li = [33, 77, 'ale', 'adkf']
    # 把可迭代对象转换成迭代器
    obj = iter(li)
    while 1:
        try:
            print(next(obj))
        except StopIteration:       # except捕捉异常
            break
    # 显示结果: 33    77   'ale'   'adkf'

    5、可迭代对象与迭代器对比

    可迭代对象:

         是一个私有的方法比较多,操作灵活(比如列表,字典的增删改查,字符串的常用操作方法等),比较直观,但是占用内存,而且不能直接通过循环迭代取值的这么一个数据集。

        应用:当你侧重于对于数据可以灵活处理,并且内存空间足够,将数据集设置为可迭代对象是明确的选择。

    迭代器:

        是一个非常节省内存,可以记录取值位置,可以直接通过循环+next方法取值,但是不直观,操作方法比较单一的数据集。

        应用:当你的数据量过大,大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时,将数据集设置为迭代器是一个不错的选择。(可参考为什么python把文件句柄设置成迭代器)。


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    对于一个有思想的人来说,没有地方是荒凉而遥远的
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