一：迭代器
在python中，很多对象可以直接通过for语句来直接遍历，例如：list、string、dict等等，这些被称为可迭代对象
迭代器是一个可以I记住遍历的位置的对象。
在python中，支持迭代器协议的就是实现对象的iter()和next()方法。
- iter（）方法返回迭代器本身
- next（）方法返回容器的下一个元素
- 在结尾时引发stopiteration异常
迭代器有两个基本的方法：__iter__()和next()方法，一个用来获取迭代器对象，一个用来获取容器中的下一个元素
In [1]: l=[1,2,3,4,54] In [2]: it=iter(l) #通过iter（）方法获得了list的迭代对象 In [3]: it Out[3]: <list_iterator at 0x7f4242c89e10> #通过next方法获取下一个元素 In [4]: next(it) Out[4]: 1 In [5]: next(it) Out[5]: 2 In [6]: next(it) Out[6]: 3 In [7]: next(it) Out[7]: 4 In [8]: next(it) Out[8]: 54 #当容器中没有可访问的元素后，抛出stopiteration异常 In [9]: next(it) --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-2cdb14c0d4d6> in <module>() ----> 1 next(it) StopIteration:
其实，当我们使用for语句的时候，for语句会自动通过iter（）方法来获得迭代对象，并通过next（）方法获取下一个元素
二：生成器
生成器是用来创建python序列的一个对象，使用它可以迭代庞大的序列，且不需要在内存中创建和储存整个序列
#range生成器 In [10]: sum(range(1,101)) Out[10]: 5050
每次迭代生成器，它都会记录上一次调用的位置，并且返回下一个值
生成器函数和普通函数类似，但是他的返回值使用yield语句声明，而不是return
生成器是为迭代器产生数据的。
In [14]: def my_range(first=0,last=10,step=1):
...: number=first
...: while number<last:
...: yield number
...: number+=step
...:
#这是一个普通的函数
>>> my_range
<function my_range at 0x1070c4e18>
#返回的是一个生成器对象
In [15]: my_range()
Out[15]: <generator object my_range at 0x7f4241b83fc0>
#对这个生成器对象进行迭代
In [16]: ranger=my_range(1,5)
In [17]: for i in ranger:
...: print(i)
...:
1
2
3
4
In [18]: print(ranger)
<generator object my_range at 0x7f424291ea40>
#在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。
In [19]: list(ranger)
Out[19]: []#因为yield是记住位置的，ranger只里面的内容在for迭代已经全部取出来了，所以这里面为空
In [20]: ranger=my_range(1,5)
#还没有进行迭代，所以数据都还存在
In [21]: list(ranger)
Out[21]: [1, 2, 3, 4]
习题：使用生成器写一个斐波纳挈数列
In [24]: def shulie():
...: num=int(input("请输入一个整数"))
...: f1=0
...: f2=1
...: if num<=0:
...: print("请输入一个正整数")
...: elif num==1:
...: print("斐波纳挈数列：%d"%f1)
...: else:
...: print("斐波纳挈：",end="")
...: for n in range(1,num-1):
...: f=f1+f2
...: f1,f2=f2,f
...: print(f,end="")
...:
In [25]: shulie()
请输入一个整数0
请输入一个正整数
In [26]: shulie()
请输入一个整数1
斐波纳挈数列：0
#输出前10项的斐波纳挈数列
In [29]: shulie()
请输入一个整数10
斐波纳挈：12358132134
三：装饰器
1.args和*kwargs
In [46]: def x(*args,**kwargs):
...: print(args) #输出参数的时候不需要加*
...: print(kwargs)
...:
#从如下例子可以看出，*args就是一个列表，**kwargs就是一个字典
In [47]: x(1,2,3)
(1, 2, 3)
{}
In [49]: x(1,2,3,one=1,two=2)
(1, 2, 3)
{‘two‘: 2, ‘one‘: 1}
In [50]: x(one=1,two=2)
()
{‘two‘: 2, ‘one‘: 1}
2.闭包
In [51]: def foo(x,y):
#x，y为自由变量
...: def bar():
...: a=4
...: return x+y+a
...: return bar
...:
In [52]: bar=foo(1,2)
In [53]: bar
Out[53]: <function __main__.foo.<locals>.bar>
In [54]: bar()
Out[54]: 7
3.作为参数的函数
函数document_it（）定义了一个装饰器，需实现如下功能：
- 打印输出函数的名字和参数值
- 执行含有参数的函数
- 打印输出结果
- 返回修改后的函数
#装饰器
In [75]: def documenyt_it(func):
...: def new_func(*args,**kwargs):
...: print("func name",func.__name__)
...: print("args",args)
...: print("kwargs",kwargs)
...: result=func(*args,**kwargs)
...: print("result",result)
...: return result
...: return new_func
...:
In [76]: def add(a,b):
...: return a+b
...:
In [77]: add(3,5)
Out[77]: 8
In [78]: test_add=documenyt_it(add) #人工对装饰器赋值
In [79]: test_add(3,5)
func name add
args (3, 5)
kwargs {}
result 8
Out[79]: 8
#自己设定装饰器
#coding=utf-8
def document_it(func):
def new_func(*args,**kwargs):
print(‘func name‘,func.__name__)
print(‘args‘,args)
print(‘keyword args‘,kwargs)
result=func(*args,**kwargs)
print(‘result‘,result)
return result
return new_func
def square_it(func):
def new_function(*args,**kwargs):
result=func(*args,**kwargs)
return result*result
return new_function
@square_it #装饰器
@document_it
def add(a,b):
return a+b
#注意：打印结果：函数越靠近哪个装饰器就执行那个装饰器内的数据
print(add(3,5))
#add=add(sqare_it(document_it(add)))
打印结果：
C:\Python27\python.exe "D:/PyCharm Community Edition 5.0.3/代码/ex89.py"
(‘func name‘, ‘add‘)
(‘args‘, (3, 5))
(‘keyword args‘, {})
(‘result‘, 8)
64
Process finished with exit code 0
时间： 2024-10-05 11:19:33