递归函数、生成器、装饰器

递归函数、生成器、装饰器

递归:  在函数执行中调用自身

  • 必须有边界条件,递归前进段和递归返回段
  • python中递归有层次限制

递归函数实现阶乘

def fact(n): 
    if n <= 1:
        return 1
    else:
        return n * fact(n-1)

调用:fact(3)=3fact(2)=32fact(1)=32*1

fact(3)
6

实现斐波拉契数列

def fib1(n):
    if n <= 1:
        return 1
    else:
        return(fib1(n-1)+fib1(n-2))
for i in range(10):
    print(fib1(i))
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

生成器

  • 普通函数遇到return返回函数结束,再次执行又从第一条语句开始
  • 生成器遇到yield返回函数被挂起,再次执行则从上一次返回yield语句的地方继续执行

定义一个生成器函数

def gen():
    print(‘step 1‘)
    yield 1
    print(‘step 2‘)
    yield 2
    print(‘step 3‘)
    yield 3
a=gen()next(a)
step 1
1
next(a)
step 2
2

装饰器:在不改变已存在对象的基础上为其添加额外功能

  • 典型应用:插入日志、测试性能、事物处理

给foo函数计算运行时间

import time
 def foo():
    print(‘in foo()‘)
 # 定义一个计时器,传入一个函数,并返回另一个附加了计时功能的方法def timeit(func):
     
    # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print(‘used:‘, end - start)
     
    # 将包装后的函数返回
    return wrapper
 foo = timeit(foo)foo()
in foo()
used: 0.0018359999999972842

python装饰器提供的语法糖效果,下面的@timeit跟上面的foo = timeit(foo)是完全等价的

import timedef timeit(func):
     
    # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print(‘used:‘, end - start)
     
    # 将包装后的函数返回
    return [email protected] foo():
    print(‘in foo()‘)
    foo()
in foo()
used: 0.0013369999999994775
时间: 2024-12-31 18:53:14

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Python 迭代器&amp;生成器,装饰器,递归,算法基础:二分查找、二维数组转换,正则表达式,作业:计算器开发

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

迭代器,生成器,装饰器,递归

迭代器 可迭代对象 1)定义:在python中,但凡内部含有--itter--方法的对象,都是可迭代对象 可以通过dir()去判断一个对象具有什么方法 dir()会返回一个列表,这个列表中含有该对象的以字符串形式的所有方法 从字面意思来说:可迭代对象就是一个可以重复取值的数据集. 从专业角度来说:但凡内部含有iter方法的对象,都是可迭代对象 . 可迭代对象可以通过判断该对象是否有’iter’方法来判断. 可迭代对象的优点: 可以直观的查看里面的数据.操作方法多,灵活 可迭代对象的缺点: 1.占

python 迭代器 生成器 装饰器

迭代器 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable). 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator). 所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator. names = iter(['sun', 'ibm', 'sunny']) print(names) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(

python学习笔记(5)--迭代器,生成器,装饰器,常用模块,序列化

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: 1 >>> g = (x * x for xin range(10)) 2 >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是gene

Python--day4--迭代器-生成器-装饰器-目录

迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问

迭代器/生成器/装饰器

迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象本身:next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常 可迭代对象 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration),默认的list.tuple.stri.dict对象都是可以迭代的. isinstance(obj

Python-迭代器&amp;生成器&amp;装饰器&amp;软件目录结构规范-Day5

目录Day-Python-迭代器&生成器 21.生成器 21.1.生成器引入 21.2.生成器作用 31.3.创建生成器的方法 31.4.用函数来实现复杂的生成器 51.5.把函数变成生成器通过yield来实现 61.6.函数定义中包含yield关键字==generator生成器 81.7.通过yield实现单线程并发运算效果 92.迭代器 102.1.迭代器的定义 102.2.inter()函数-将列表.字典.字符串转换成迭代器 112.3.小结 123.装饰器 123.1.装饰器-最初需求

参数-匿名函数-生成式-生成器-装饰器

1.函数的参数 参数类型:关于函数的参数,我们经常在一些代码中会发现 def(*args,**kwargs)的表现形式,其中定义的分别是元组和字典: *args -- tuple(1,) **kwargs -- dict("k":"v") 例如: fun(*args,**kwargs ) fun(1,2,3,4,5,a=10,b=40 ) 我们也可以简单的定义一个函数的参数: def add(*args): total = 0 for i in args: tota

Python 全栈开发五 迭代器 生成器 装饰器

一.迭代器 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器,生成迭代器的方法是iter(): >>li = [1,2,3,4,5] >>it = iter(li) #生成一个迭代器 >>it.__next__() 1 >>next(it) #以上两种next都可以使用 2 >

Day4 - 迭代器&amp;生成器、装饰器、Json &amp; pickle 数据序列化、软件目录结构规范

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