一、迭代器

I、迭代的概念

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一個(gè)重復(fù)的過程，每次重復(fù)即一次迭代，并且每次迭代的結(jié)果都是下一次迭代的初始值 while True: #只是單純地重復(fù)，因而不是迭代print('===>') l=[1,2,3] count=0 while count < len(l): #迭代print(l[count])count+=1

II、為何要有迭代器？什么是可迭代對象？什么是迭代器對象？

#1、為何要有迭代器？ 對于序列類型：字符串、列表、元組，我們可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但對于字典、集合、文件等類型是沒有索引的，若還想取出其內(nèi)部包含的元素，則必須找出一種不依賴于索引的迭代方式，這就是迭代器#2、什么是可迭代對象？ 可迭代對象指的是內(nèi)置有__iter__方法的對象，即obj.__iter__，如下 'hello'.__iter__ (1,2,3).__iter__ [1,2,3].__iter__ {'a':1}.__iter__ {'a','b'}.__iter__ open('a.txt').__iter__ #3、什么是迭代器對象？ 可迭代對象執(zhí)行obj.__iter__()得到的結(jié)果就是迭代器對象 而迭代器對象指的是即內(nèi)置有__iter__又內(nèi)置有__next__方法的對象 文件類型是迭代器對象 open('a.txt').__iter__() open('a.txt').__next__() #4、注意： 迭代器對象一定是可迭代對象，而可迭代對象不一定是迭代器對象

III、迭代器對象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3} iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器對象，迭代器對象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身 iter_dic.__iter__() is iter_dic #True print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) # print(iter_dic.__next__()) #拋出異常StopIteration，或者說結(jié)束標(biāo)志 #有了迭代器，我們就可以不依賴索引迭代取值了 iter_dic=dic.__iter__() while 1: try: k=next(iter_dic) print(dic[k]) except StopIteration: break #這么寫太丑陋了，需要我們自己捕捉異常，控制next，python這么牛逼，能不能幫我解決呢？能，請看for循環(huán)

IV、for循環(huán)

#基于for循環(huán)，我們可以完全不再依賴索引去取值了 dic={'a':1,'b':2,'c':3} for k in dic:print(dic[k])#for循環(huán)的工作原理 #1：執(zhí)行in后對象的dic.__iter__()方法，得到一個(gè)迭代器對象iter_dic #2: 執(zhí)行next(iter_dic),將得到的值賦值給k,然后執(zhí)行循環(huán)體代碼 #3: 重復(fù)過程2，直到捕捉到異常StopIteration,結(jié)束循環(huán)

V、迭代器的優(yōu)缺點(diǎn)

#優(yōu)點(diǎn)：- 提供一種統(tǒng)一的、不依賴于索引的迭代方式- 惰性計(jì)算，節(jié)省內(nèi)存 #缺點(diǎn)：- 無法獲取長度（只有在next完畢才知道到底有幾個(gè)值）- 一次性的，只能往后走，不能往前退

二、生成器

I、什么是生成器

#只要函數(shù)內(nèi)部包含有yield關(guān)鍵字，那么函數(shù)名()的到的結(jié)果就是生成器，并且不會(huì)執(zhí)行函數(shù)內(nèi)部代碼def func():print('====>first')yield 1print('====>second')yield 2print('====>third')yield 3print('====>end')g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>?

II、生成器就是迭代器

g.__iter__ g.__next__ #2、所以生成器就是迭代器，因此可以這么取值 res=next(g) print(res)

III、練習(xí)

1、自定義函數(shù)模擬range(1,7,2)

示例代碼：

def my_range(start,stop,step=1):
while start < stop:
yield start
start+=step


g=my_range(1,7,2)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

2、模擬管道，實(shí)現(xiàn)功能:tail -f access.log | grep '404'

示例代碼：

?

IV、攜程函數(shù)

#yield關(guān)鍵字的另外一種使用形式：表達(dá)式形式的yield def eater(name):print('%s 準(zhǔn)備開始吃飯啦' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list print('%s 吃了 %s' % (name,food)) food_list.append(food) g=eater('egon') g.send(None) #對于表達(dá)式形式的yield，在使用時(shí)，第一次必須傳None，g.send(None)等同于next(g) g.send('蒸羊羔') g.send('蒸鹿茸') g.send('蒸熊掌') g.send('燒素鴨') g.close() g.send('燒素鵝') g.send('燒鹿尾')

V、練習(xí)

1、編寫裝飾器，實(shí)現(xiàn)初始化協(xié)程函數(shù)的功能

示例代碼：

2、實(shí)現(xiàn)功能：grep ?-rl ?'python' ?/etc

示例代碼：

?

VI、yield總結(jié)

#1、把函數(shù)做成迭代器 #2、對比return，可以返回多次值，可以掛起/保存函數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)

?

三、面向過程編程

#1、首先強(qiáng)調(diào)：面向過程編程絕對不是用函數(shù)編程這么簡單，面向過程是一種編程思路、思想，而編程思路是不依賴于具體的語言或語法的。言外之意是即使我們不依賴于函數(shù)，也可以基于面向過程的思想編寫程序#2、定義 面向過程的核心是過程二字，過程指的是解決問題的步驟，即先干什么再干什么基于面向過程設(shè)計(jì)程序就好比在設(shè)計(jì)一條流水線，是一種機(jī)械式的思維方式#3、優(yōu)點(diǎn)：復(fù)雜的問題流程化，進(jìn)而簡單化#4、缺點(diǎn)：可擴(kuò)展性差，修改流水線的任意一個(gè)階段，都會(huì)牽一發(fā)而動(dòng)全身#5、應(yīng)用：擴(kuò)展性要求不高的場景，典型案例如linux內(nèi)核，git，httpd#6、舉例 流水線1： 用戶輸入用戶名、密碼--->用戶驗(yàn)證--->歡迎界面流水線2： 用戶輸入sql--->sql解析--->執(zhí)行功能

四、三元表達(dá)式

name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res)

五、列表推導(dǎo)式

#1、示例 egg_list=[] for i in range(10):egg_list.append('雞蛋%s' %i)egg_list=['雞蛋%s' %i for i in range(10)]#2、語法 [expression for item1 in iterable1 if condition1 for item2 in iterable2 if condition2 ... for itemN in iterableN if conditionN ] 類似于 res=[] for item1 in iterable1:if condition1:for item2 in iterable2:if condition2...for itemN in iterableN:if conditionN:res.append(expression)#3、優(yōu)點(diǎn)：方便，改變了編程習(xí)慣，可稱之為聲明式編程

六、生成器表達(dá)式

#1、把列表推導(dǎo)式的[]換成()就是生成器表達(dá)式#2、示例：生一筐雞蛋變成給你一只老母雞，用的時(shí)候就下蛋，這也是生成器的特性 >>> chicken=('雞蛋%s' %i for i in range(5)) >>> chicken <generator object <genexpr> at 0x10143f200> >>> next(chicken) '雞蛋0' >>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以轉(zhuǎn)成列表 ['雞蛋1', '雞蛋2', '雞蛋3', '雞蛋4',]#3、優(yōu)點(diǎn)：省內(nèi)存，一次只產(chǎn)生一個(gè)值在內(nèi)存中

七、聲明式編程練習(xí)題

1、將names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部變大寫

2、將names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb結(jié)尾的名字過濾掉，然后保存剩下的名字長度

3、求文件a.txt中最長的行的長度（長度按字符個(gè)數(shù)算，需要使用max函數(shù)）

4、求文件a.txt中總共包含的字符個(gè)數(shù)？思考為何在第一次之后的n次sum求和得到的結(jié)果為0？（需要使用sum函數(shù)）

5、思考題

with open('a.txt') as f:g=(len(line) for line in f) print(sum(g)) #為何報(bào)錯(cuò)？

6、文件shopping.txt內(nèi)容如下

mac,20000,3 lenovo,3000,10 tesla,1000000,10 chicken,200,1

求總共花了多少錢？

打印出所有商品的信息，格式為[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]

求單價(jià)大于10000的商品信息,格式同上

八、遞歸與二分法

I、遞歸調(diào)用的定義

#遞歸調(diào)用是函數(shù)嵌套調(diào)用的一種特殊形式，函數(shù)在調(diào)用時(shí)，直接或間接調(diào)用了自身，就是遞歸調(diào)用

II、遞歸分為兩個(gè)階段：遞推，回溯

#圖解。。。 # salary(5)=salary(4)+300 # salary(4)=salary(3)+300 # salary(3)=salary(2)+300 # salary(2)=salary(1)+300 # salary(1)=100 # # salary(n)=salary(n-1)+300 n>1 # salary(1) =100 n=1def salary(n):if n == 1:return 100return salary(n-1)+300print(salary(5))

III、python中的遞歸效率低且沒有尾遞歸優(yōu)化

#python中的遞歸 python中的遞歸效率低，需要在進(jìn)入下一次遞歸時(shí)保留當(dāng)前的狀態(tài)，在其他語言中可以有解決方法：尾遞歸優(yōu)化，即在函數(shù)的最后一步（而非最后一行)調(diào)用自己，尾遞歸優(yōu)化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475 但是python又沒有尾遞歸，且對遞歸層級做了限制#總結(jié)遞歸的使用： 1. 必須有一個(gè)明確的結(jié)束條件2. 每次進(jìn)入更深一層遞歸時(shí)，問題規(guī)模相比上次遞歸都應(yīng)有所減少3. 遞歸效率不高，遞歸層次過多會(huì)導(dǎo)致棧溢出（在計(jì)算機(jī)中，函數(shù)調(diào)用是通過棧（stack）這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的，每當(dāng)進(jìn)入一個(gè)函數(shù)調(diào)用，棧就會(huì)加一層棧幀，每當(dāng)函數(shù)返回，棧就會(huì)減一層棧幀。由于棧的大小不是無限的，所以，遞歸調(diào)用的次數(shù)過多，會(huì)導(dǎo)致棧溢出）

IV、可以修改遞歸最大深度

import sys sys.getrecursionlimit() sys.setrecursionlimit(2000) n=1 def test():global nprint(n)n+=1test()test()雖然可以設(shè)置，但是因?yàn)椴皇俏策f歸，仍然要保存棧，內(nèi)存大小一定，不可能無限遞歸

V、二分法

想從一個(gè)按照從小到大排列的數(shù)字列表中找到指定的數(shù)字，遍歷的效率太低，用二分法（算法的一種，算法是解決問題的方法）可以極大低縮小問題規(guī)模

實(shí)現(xiàn)類似于in的效果

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #從小到大排列的數(shù)字列表def search(num,l):print(l) if len(l) > 0: mid=len(l)//2 if num > l[mid]: #in the right l=l[mid+1:] elif num < l[mid]: #in the left l=l[:mid] else: print('find it') return search(num,l) else: #如果值不存在，則列表切為空 print('not exists') return search(100,l)

實(shí)現(xiàn)類似于l.index(30)的效果

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402]def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1):if start <= stop:mid=start+(stop-start)//2print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) if num > l[mid]: start=mid+1 elif num < l[mid]: stop=mid-1 else: print('find it',mid) return search(num,l,start,stop) else: #如果stop > start則意味著列表實(shí)際上已經(jīng)全部切完，即切為空 print('not exists') return search(301,l)

九、匿名函數(shù)

I、什么是匿名函數(shù)

匿名就是沒有名字 def func(x,y,z=1):return x+y+z匿名 lambda x,y,z=1:x+y+z #與函數(shù)有相同的作用域，但是匿名意味著引用計(jì)數(shù)為0，使用一次就釋放，除非讓其有名字 func=lambda x,y,z=1:x+y+z func(1,2,3) #讓其有名字就沒有意義

II、有名字的函數(shù)與匿名函數(shù)的對比

#有名函數(shù)與匿名函數(shù)的對比 有名函數(shù)：循環(huán)使用，保存了名字，通過名字就可以重復(fù)引用函數(shù)功能匿名函數(shù)：一次性使用，隨時(shí)隨時(shí)定義應(yīng)用：max，min，sorted,map,reduce,filter

十、內(nèi)置函數(shù)

#注意：內(nèi)置函數(shù)id()可以返回一個(gè)對象的身份，返回值為整數(shù)。這個(gè)整數(shù)通常對應(yīng)與該對象在內(nèi)存中的位置，但這與python的具體實(shí)現(xiàn)有關(guān)，不應(yīng)該作為對身份的定義，即不夠精準(zhǔn)，最精準(zhǔn)的還是以內(nèi)存地址為準(zhǔn)。is運(yùn)算符用于比較兩個(gè)對象的身份，等號比較兩個(gè)對象的值，內(nèi)置函數(shù)type()則返回一個(gè)對象的類型#更多內(nèi)置函數(shù)：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii

format（了解即可）

#字符串可以提供的參數(shù) 's' None >>> format('some string','s') 'some string' >>> format('some string') 'some string' #整形數(shù)值可以提供的參數(shù)有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None >>> format(3,'b') #轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制 '11' >>> format(97,'c') #轉(zhuǎn)換unicode成字符 'a' >>> format(11,'d') #轉(zhuǎn)換成10進(jìn)制 '11' >>> format(11,'o') #轉(zhuǎn)換成8進(jìn)制 '13' >>> format(11,'x') #轉(zhuǎn)換成16進(jìn)制 小寫字母表示 'b' >>> format(11,'X') #轉(zhuǎn)換成16進(jìn)制 大寫字母表示 'B' >>> format(11,'n') #和d一樣 '11' >>> format(11) #默認(rèn)和d一樣 '11' #浮點(diǎn)數(shù)可以提供的參數(shù)有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None >>> format(314159267,'e') #科學(xué)計(jì)數(shù)法，默認(rèn)保留6位小數(shù) '3.141593e+08' >>> format(314159267,'0.2e') #科學(xué)計(jì)數(shù)法，指定保留2位小數(shù) '3.14e+08' >>> format(314159267,'0.2E') #科學(xué)計(jì)數(shù)法，指定保留2位小數(shù)，采用大寫E表示 '3.14E+08' >>> format(314159267,'f') #小數(shù)點(diǎn)計(jì)數(shù)法，默認(rèn)保留6位小數(shù) '314159267.000000' >>> format(3.14159267000,'f') #小數(shù)點(diǎn)計(jì)數(shù)法，默認(rèn)保留6位小數(shù) '3.141593' >>> format(3.14159267000,'0.8f') #小數(shù)點(diǎn)計(jì)數(shù)法，指定保留8位小數(shù) '3.14159267' >>> format(3.14159267000,'0.10f') #小數(shù)點(diǎn)計(jì)數(shù)法，指定保留10位小數(shù) '3.1415926700' >>> format(3.14e+1000000,'F') #小數(shù)點(diǎn)計(jì)數(shù)法，無窮大轉(zhuǎn)換成大小字母 'INF' #g的格式化比較特殊，假設(shè)p為格式中指定的保留小數(shù)位數(shù)，先嘗試采用科學(xué)計(jì)數(shù)法格式化，得到冪指數(shù)exp，如果-4<=exp<p，則采用小數(shù)計(jì)數(shù)法，并保留p-1-exp位小數(shù)，否則按小數(shù)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，并按p-1保留小數(shù)位數(shù) >>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科學(xué)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留0位小數(shù)點(diǎn) '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科學(xué)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留1位小數(shù)點(diǎn) '3.1e-05' >>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科學(xué)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留2位小數(shù)點(diǎn) '3.14e-05' >>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科學(xué)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留0位小數(shù)點(diǎn)，E使用大寫 '3.14E-05' >>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小數(shù)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留0位小數(shù)點(diǎn) '3' >>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小數(shù)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留1位小數(shù)點(diǎn) '3.1' >>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小數(shù)計(jì)數(shù)法計(jì)數(shù)，保留2位小數(shù)點(diǎn) '3.14' >>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566) #和g相同 '3.141566e-05'

！！！lambda與內(nèi)置函數(shù)結(jié)合使用！！！

字典的運(yùn)算：最小值，最大值，排序 salaries={'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } 迭代字典，取得是key，因而比較的是key的最大和最小值 >>> max(salaries) 'yuanhao' >>> min(salaries) 'alex' 可以取values，來比較 >>> max(salaries.values()) >>> min(salaries.values()) 但通常我們都是想取出，工資最高的那個(gè)人名，即比較的是salaries的值，得到的是鍵 >>> max(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'alex' >>> min(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'yuanhao' 也可以通過zip的方式實(shí)現(xiàn) salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 先比較值，值相同則比較鍵 >>> max(salaries_and_names) (100000000, 'alex') salaries_and_names是迭代器，因而只能訪問一次 >>> min(salaries_and_names) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: min() arg is an empty sequence sorted(iterable，key=None,reverse=False)

eval與exec

#1、語法 # eval(str,[,globasl[,locals]]) # exec(str,[,globasl[,locals]]) #2、區(qū)別 #示例一： s='1+2+3' print(eval(s)) #eval用來執(zhí)行表達(dá)式，并返回表達(dá)式執(zhí)行的結(jié)果 print(exec(s)) #exec用來執(zhí)行語句，不會(huì)返回任何值 ''' 6 None ''' #示例二： print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None # print(eval('for i in range(10):print(i)')) #語法錯(cuò)誤，eval不能執(zhí)行表達(dá)式 print(exec('for i in range(10):print(i)'))

complie（了解即可）

compile(str,filename,kind) filename:用于追蹤str來自于哪個(gè)文件，如果不想追蹤就可以不定義 kind可以是：single代表一條語句，exec代表一組語句，eval代表一個(gè)表達(dá)式 s='for i in range(10):print(i)' code=compile(s,'','exec') exec(code) s='1+2+3' code=compile(s,'','eval') eval(code)

十一、階段性練習(xí)

1、文件內(nèi)容如下,標(biāo)題為:姓名,性別,年紀(jì),薪資

egon male 18 3000
alex male 38 30000
wupeiqi female 28 20000
yuanhao female 28 10000

要求:
從文件中取出每一條記錄放入列表中,
列表的每個(gè)元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式

2 根據(jù)1得到的列表,取出薪資最高的人的信息
3 根據(jù)1得到的列表,取出最年輕的人的信息
4 根據(jù)1得到的列表,將每個(gè)人的信息中的名字映射成首字母大寫的形式
5 根據(jù)1得到的列表,過濾掉名字以a開頭的人的信息
6 使用遞歸打印斐波那契數(shù)列(前兩個(gè)數(shù)的和得到第三個(gè)數(shù)，如：0 1 1 2 3 4 7...)

7 一個(gè)嵌套很多層的列表，如l=［1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]］，用遞歸取出所有的值

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/zheng-xi/p/8110022.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习-基础篇3-函数篇（2）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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