1. 內容大綱 1. 函數名的運用 2. 新特性:格式化輸出 3. 迭代器: 可迭代對象 獲取對象的方法 dir() 判斷一個對象是否是可迭代對象 小結 迭代器 迭代器的定義 判斷一個對象是否是迭代器 迭代器的取值 可迭代對象如何轉化成迭代器 while迴圈模擬for迴圈機制 小結 可迭代對象與迭代 ...
內容大綱
- 函數名的運用
- 新特性:格式化輸出
- 迭代器:
- 可迭代對象
- 獲取對象的方法 dir()
- 判斷一個對象是否是可迭代對象
- 小結
- 迭代器
- 迭代器的定義
- 判斷一個對象是否是迭代器
- 迭代器的取值
- 可迭代對象如何轉化成迭代器
- while迴圈模擬for迴圈機制
- 小結
- 可迭代對象與迭代器的對比
詳細內容:
函數名的運用:
函數名的定義和變數的定義幾乎一致,在變數的角度,函數名其實就是一個變數,具有變數的功能:可以賦值;但是作為函數名他也有特殊的功能就是加上()就會執行對應的函數,所以我們可以把函數名當做一個特殊的變數。
1:函數名指向的是函數的記憶體地址,函數名 + () 就可以執行此函數 a =1 a()#TypeError: 'int' object is not callable 不可調用 a = 1 b = 2 print(a + b)#3 a與b可以相加,與a,b這兩個變數本身無關,與變數指向的對象有關。 def func(): print(666) func()#666 之所以func + () 可以執行,與func (函數名) 指向的記憶體地址有關。函數的記憶體地址()才是執行這個函數的關鍵 print(func,type(func))#<function func at 0x000001CB29A71E18> <class 'function'> 2:函數名就是變數(函數名可以賦值給其他變數) def func(): print(666) f = func #變數的賦值 f1 = f f2 = f1 f()#666 func()#666 f1()#666 f2()#666 def func(): print('in func') def func1(): print('in func1') func1 = func func1()#in func 3:函數名可以作為容器類數據類型的元素 def func1(): print('in func1') def func2(): print('in func2') def func3(): print('in fnc3') l1 = [func1,func2,func3] for i in l1: i() # # in func1 # # in func2 # # in fnc3 # #類比: a = 1 b = 2 c = 3 l1 = [a,b,c] print(l1)#[1, 2, 3] 4;函數名可以作為函數的參數 def func(a): print(a) print('in func') b = 3 func(b) # # 3 # # in func def func(): print('in func') def func1(x): x() print('in func1') func1(func) # # in func # # in func1 5:函數名可以作為函數的返回值 def func(): print('in func') def func1(x): # 傳參相當於x = func print('in func1') return x ret = func1(func) ret() #相當於func() # ret, x, func1 都是指向的func1這個函數的記憶體地址 # # in func1 # # in func
新特性:格式化輸出
[1]格式花輸出 %s format name = '太白' age = 18 msg ='我叫%s,今年%s' %(name,age) msg1 = '我叫{},今年{}'.format(name,age) print(msg)#我叫太白,今年18 print(msg1)#我叫太白,今年18 [2]python3.6之後的新特性:格式化輸出 F 或 f : name = '太白' age = 18 msg = f'我叫{name},今年{age}' print(msg)#我叫太白,今年18 (1)可以加任意表達式: dic = {'name':'alex','age':18} msg = f"我叫{dic['name']},今年{dic['age']}" print(msg)#我叫alex,今年18 count = 7 print(f'最終結果是:{count**2}')#最終結果是:49 name = 'barry' msg = f'我的名字是{name.upper()}' print(msg)#我的名字是BARRY l1 = ['太白金星', 18] msg = f'姓名:{l1[0]},年齡:{l1[1]}.' print(msg) # 姓名:太白金星,年齡:18. (2)結合函數寫:可以用函數完成相應的功能,然後將返回值返回到字元串相應的位置 def _sum(a,b): return a + b msg = f'最終的結果是:{_sum(10,20)}' print(msg)#最終的結果是:30 (3)多行f: name = 'barry' age = 18 ajd = 'handsome' speaker = f'Hi {name}.'\ f'You are {age} years old.'\ f'You are a {ajd} guy!' print(speaker) (4)其它: print(f"{{73}}") # {73} print(f"{{{73}}}") # {73} print(f"{{{{73}}}}") # {{73}} 註意: ! , : { } ;這些標點不能出現在{} 這裡面。 print(f'{;12}') # 報錯 # 所以使用lambda 表達式會出現一些問題。 # 解決方式:可將lambda嵌套在圓括弧裡面解決此問題。 x = 5 print(f'{(lambda x: x*2) (x)}') # 10
優點:
結構更加簡化。
可以結合表達式,函數進行使用。
效率提升很多。
迭代器:
可迭代對象:
字面意思:對象?:python中一切皆對象。一個實實在在存在的值,對象。
可迭代?:更新迭代。重覆的,迴圈的一個過程,更新迭代每次都有新的內容,
可迭代對象-->可以進行迴圈更新的一個實實在在值。
專業角度:可迭代對象--> 內部含有
'__iter__'
方法的對象,可迭代對象。目前學過的可迭代對象:str bytes list tuple dict set range
獲取對象的所有方法並且以字元串的形式表現:dir() 會返回一個列表,這個列表中含有該對象的以字元串的形式所有方法名
判斷一個對象是否是可迭代對象:
'__iter__'` in dir(對象) s1 = 'asdfghj' print(dir(s1)) print('__iter__' in dir(s1))#True l1 = [1,2,3] print(dir(l1)) print('__iter__' in dir(l1))#True b1 = b'wert' print(dir(b1)) print('__iter__' in dir(b1))#True print('__iter__' in dir(range(10)))#True
優缺點:
優點:
- 存儲的數據直接能列印顯示,比較直觀。
- 擁有的方法比較多,操作方便。
缺點:
占用記憶體。
不能直接通過for迴圈進行取值,不能直接取值(索引,key除外)。
- 可迭代對象不能迭代取值(除去索引,key以外)
- for內部先將可迭代對象轉化為迭代器,然後用next對迭代器取值。
迭代器
迭代器的定義
- 字面意思:更新迭代,器:工具:可更新迭代的工具。
- 專業角度:內部含有
'__iter__'
方法並且含有'__next__'
方法的對象就是迭代器。 - 迭代器是這樣的對象:實現了無參數的__next__方法,返回序列中的下一個元素,如果沒有元素了,那麼拋出StopIteration異常.python中的迭代器還實現了__iter__方法,因此迭代器也可以迭代。 出自《流暢的python》
- 可以判斷是否是迭代器:
'__iter__'
and'__next__'
在不在dir(對象)
判斷一個對象是否是迭代器:
with open('文件1',encoding='utf-8',mode='w') as f1: print(('__iter__' in dir(f1)) and ('__next__' in dir(f1))) 目前學過的迭代器:文件句柄 s = 'asdff' print('__next__' in dir(s))# False
轉化,取值 :
1.可迭代對象轉化為迭代器:對可迭代對象操作,形成一個迭代器。str還是str,list還是list
2.對迭代器取值:一個next() 取一個值,少一個next()可以,多一個就會報錯.
可迭代對象是不可以一直迭代取值的(除去用索引,切片以及Key),但是轉化成迭代器就可以了,迭代器是利用__next__()進行取值
迭代器利用next取值:一個next取對應的一個值,如果迭代器裡面的值取完了,還要next,那麼就報StopIteration的錯誤。
s1 = 'asdf' obj = iter(s1) #轉化為迭代器 print(obj)#<str_iterator object at 0x000002216DB77828> print(next(obj))#a print(next(obj))#s print(next(obj))#d print(next(obj))#f s1 = 'asdf' obj = s1.__iter__() #轉化為迭代器 print(obj)#<str_iterator object at 0x000001FE307877F0> print(obj.__next__())#a print(obj.__next__())#s print(obj.__next__())#d print(obj.__next__())#f l1 = [11,22,33,44,55,66] obj = l1.__iter__() print(obj) print(obj.__next__()) #對迭代器取值 print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) l1 = [11,22,33,44,55,66] obj = iter(l1) print(obj) print(next(obj)) #對迭代器取 print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) # l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212] count = 0 for i in l1: if count == 4: break else: print(i) count += 1 # # 11 # # 22 # # 33 # # 44 count = 0 for i in l1: if count == 6: break else: print(i) count += 1 # # 11 # # 22 # # 33 # # 44 # # 55 # # 66 #迭代器永遠會記住取值的位置 l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212] obj = iter(l1) for i in range(4): print(next(obj)) # # 11 # # 22 # # 33 # # 44 for i in range(6): print(next(obj)) # # 55 # # 66 # # 77 # # 88 # # 99 # # 1010 l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212] for i in l1: print(i)
while迴圈模擬for迴圈機制【面試經常考】
將可迭代對象轉換成迭代器,然後利用next進行取值,最後利用異常處理處理StopIteration拋出的異常 l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1111,1133,15652] # 將可迭代對象轉化成迭代器。 obj = iter(l1) while 1: try: print(next(obj)) except StopIteration: break
小結:
- 字面意思:更新迭代,器:工具:可更新迭代的工具。
- 專業角度:內部含有
'__iter__'
方法並且含有'__next__'
方法的對象就是迭代器。 - 優點:
- 節省記憶體。
- 惰性機制, next一次,取一個值,絕不過多取值。
- 缺點:
- 速度慢。
- 不走回頭路。 取值時不走回頭路,只能一直向下取值
可迭代對象與迭代器的對比:
- 可迭代對象:可迭代對象是一個操作方法比較多,比較直觀,存儲數據相對少(幾百萬個對象,8G記憶體是可以承受的)的一個數據集。
- 應用:當你側重於對於數據可以靈活處理,並且記憶體空間足夠,將數據集設置為可迭代對象是明確的選擇。
- 迭代器:迭代器是非常節省記憶體,可以記錄取值位置,可以直接通過迴圈+next方法取值,但是不直觀,操作方法比較單一的數據集。
- 應用:當你的數據量過大,大到足以撐爆你的記憶體或者你以節省記憶體為首選因素時,將數據集設置為迭代器是一個不錯的選擇。
總結
- 格式化輸出 ***
- 函數名的應用。***
- 對比:迭代器是什麼? 迭代器的優缺點。可迭代對象轉化成迭代器。next取值. ***