• 迭代器 生成器 内置函数


    1.迭代器

      迭代取值的工具

    s = 'hello'
    n = 0
    while n < len(s):
        print(s[n])  # h  e  l  l  o  
        n += 1
    # 每一次迭代都是基于上一次的结果而来的

      能够迭代取值的数据类型:字符串、列表、元组、集合、字典

      可迭代对象:只有内置有__iter__方法的都叫可迭代对象,可迭代对象执行内置的__iter__方法得到的就是该对象的迭代器对象

      可迭代对象有 str list tuple dict set,文本对象

      迭代器对象:内置__iter__方法,内置__next__方法,文件对象本身就是迭代器对象

      ps:迭代器对象一定是可迭代对象,可迭代对象不一定是迭代器对象。

    l = [1,2,3,4,5,6]
    iter_1 = l.__iter__()  # 生成一个迭代器对象
    print(iter_1.__next__())  # 1  如果取完了,会报错
    

      迭代器的对象的取值,必须用__next__

    异常处理
    l = [1,2,3,4,5,6] iter_1 = l.__iter__() while True: try: print(iter_1.__next__()) except StopIteration: # 用来接收没有值可取时的报错, break

     迭代器的特点:只能往后依次取值,不能后退。

      __iter__()等价于iter()

    for 循环内部本质:

      1.将 in 后面的对象调用__iter__转换成迭代器对象

      2.调用__next__迭代处理

      3.内部有异常捕获StopIteration,当__next__报这个错的时候自动结束循环。

    迭代取值:

      优点:不依赖索引取值,内存中只占一份空间,不会导致内存溢出。

      缺点:不能获取指定的元素,取完之后,会报StopIteration错

    2.生成器

      用户自定义的迭代器

    def func():
        print('first')
        yield  9       #  函数内部有yield关键字,加括号执行函数的时候不会触发函数体的运行
        print('second')
        yield 8
    g = func()  # 生成器初始化,将函数编程迭代器print(g.__next__())  #yield后面跟的值是调用迭代器__next__方法能够得到的值
    print(g.__next__())  #yield可以返回一个值,也可以返回多个值,多个值以元组的形式返回
    def my_range(start,end,step):
        while start < end:
            yield start
            start += step
    for j in my_range(1,8,2):
        print(j)
    def dog(name):
        print('%s'%name)  # egon
        while True:
            food = yield  # yield支持外界传参
            print('%s吃%s'%(name,food))  # egon吃饺子
    g = dog('egon')  # 函数体内有yield关键字,调用该函数不会执行函数体代码,而是将其变成一个迭代器
    g.__next__()
    g.send('饺子')

      yield 提供了一种自定义生成器的方法,会将函数的运行状态暂停住,然后返回值

    与return的异同点

      相同点:都可以返回值,并且都可以返回多个

      不同点:yield可以返回多个值,而return只能返回一次函数立即结束,yield可以接受外部传入的值

    res = [i for i in range(1,10) if i != 4]  # 生成器表达式
    print(res)

      生成器不执行任何一行代码,必须通过__next__触发代码的运行

    add(n,i):
        return n+i  # n = 10,i = 0  n = 10,i = 10
    def test():
        for i in range(4):
            yield i
    g=test()
    for n in [1,10]:
        g=(add(n,i) for i in g)
        # 第一次for循环g=(add(n,i) for i in test())
        # 第二次for循环g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test()))
    print(n)
    res=list(g)  # res=[20,21,22,23
    常用内置方法
    print(abs(-11.11))  # 求绝对值
    l = [0,1,0]
    print(all(l)) # 只要有一个为False就返回False
    print(any(l)) # 只要有一个位True就返回True
    def index():
    username = '我是局部名称空间里面的username'
    print(locals()) # 当前语句在哪个位置 就会返回哪个位置所存储的所有的名字
    print(globals()) # 无论在哪 查看的都是全局名称空间
    index()
    print(bin(10))  # 十转二
    print(oct(10)) # 十转八
    print(hex(10)) # 十转十六
    print(int('0b1010',2)) # 二转十
    print(int('0o1010',8)) # 八转十
    print(int('0x1010',16)) # 十六转十
    print(bool(1))  #True
    print(bool(0)) # False
    s = 'hello'
    print(s.encode('utf-8')) # b'hello'
    print(bytes(s,encoding='utf-8')) # b'hello'
    def index():
    passprint(callable(index)) #True
    print(chr(97))  # 将数字转换成ascii码表对应的字符
    print(ord('z')) # 将字符按照ascii表转成对应的数字
    A-Z-->65-90 a-z-->97-122
    l = [1,2,3]
    print(dir(l)) # dir获取当前对象名称空间里面的名字
    total_num,more = divmod(900,11)
    if more:
    total_num += 1
    print('总页数:',total_num) # 总页数: 82

    l = ['a','b']
    for i,j in enumerate(l,0):
    print(i,j) # 0 a <class 'int'> <class 'str'>

    s = """
    print('hello baby~')
    """
    eval(s) # hello baby~
    s = """
    print('hello baby~')
    x = 1
    y = 2
    print(x + y)
    """
    exec(s) # hello baby~ 3
    # eval不支持逻辑代码,只支持简单的python代
    # format 三种玩法
    # {}占位
    # {index} 索引
    # {name} 指名道姓

    def login():
        """
        一起嗨皮
        :return:
        """
    # print(help(login))
    # isinstance 后面统一改方法判断对象是否属于某个数据类型
    n = 1
    print(type(n))
    print(isinstance(n,list)) # 判断对象是否属于某个数据类型
    print(pow(2,4))  # 16 2**4
    print(round(1.4)) # 1 比较大小
    面向过程编程
      好处:将复杂的问题流程化,从而简单化
      坏处:可扩性差 ,一旦修改,整体都会受影响
    dayehui
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zrh-960906/p/11191013.html
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