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      4.函数名可以当做函数的参数,  

时间:2019-11-21 05:33来源:编程
好处: 生成器和表明式 isinstance(对象, Iterable)是不是是可迭代的 1.先是获得到迭代器 2.闭包 闭包:内层函数对外围函数变量的援引 1 def func1(): 2 name = "alex" 3 def func2(): 4 print # 闭包 5 func

    好处:

生成器和表明式

isinstance(对象, Iterable) 是不是是可迭代的

      1.先是获得到迭代器

  2.闭包

    闭包:内层函数对外围函数变量的援引

    

1 def func1():    2 name = "alex"    3     def func2():        4         print     # 闭包    5     func2() 6 func1() 7 结果: alex    

    大家得以应用__      4.函数名可以当做函数的参数,    函数名的命名规范和变量是一样的。closure__来检验函数是不是是闭包. 使⽤用函数名.__closure__回去cell正是闭包. 重临None就不是闭包.
    在函数外边调用内部函数,只需采纳return重返就可以。

     闭包的收益:使用闭包,能够保障外层函数的变量在内部存款和储蓄器中常驻,供前边的顺序选用。

剖断迭代器和可迭代对象的方案

    怎么样判别是或不是闭包,能够用__closure__来检查评定函数是还是不是是闭包,使用函数名__closure__回去cell便是闭包,重回None就不是闭包

def func1():
    name = "alex"
    def func2():
        print(name)
    func2()
    print(func2.__closure__) #(<cell at 0x0000023BA6A6B498: str object at 0x0000023BA6AFA7A0>,)
func1()

 

 

  1.函数名的运用

      函数名是二个出奇的变量,与括号搭配能够调用函数

      1.函数名的内部存款和储蓄器地址

      图片 1

      2.函数名能够赋值给此外变量

      图片 2

      3.函数名能够当做容器类的要素

      图片 3

      4.函数名能够看成函数的参数

      图片 4

      5.函数名能够看做函数的再次回到值

      图片 5

lst= ["a","b","c"]it = lst.__iter__()# 拿迭代器while 1:    try:        it.__next__()    except StopIteration:        break

      3.省内存(生成器)

  2.列表推导式,生成器表明式以致其余推导式

      列表推导式:通过生机勃勃行来构建你要的列表,

lst = [i for i in range]

      还可以对数码进行筛选:

      图片 6

      生成器表明式跟列表推导式的语法基本大器晚成致,只是[ ]换成()

      图片 7

      生成器表明式和列表推导式的差异:

        1.列表推导式相比较耗内部存款和储蓄器,二遍性加载。生成器表达式基本上不占内部存款和储蓄器,使用的时候分配和应用内部存款和储蓄器

        2.收获的值不相同等,列表推导式获得了多少个列表,生成器表达式获得了三个生成器。

        注意:生成器的惰性机制,唯有在拜候的时候取值。

        图片 8

      字典推导式:

图片 9

      会集推导式:生成贰个凑合。

      总括: 推导式有, 列表推导式, 字典推导式, 会集推导式, 未有元组推导式

        ⽣成器表达式: (结果 for 变量量 in 可迭代对象 if 条件筛选)

        生成器表明式能够直接获取到生成器对象. 生成器对象足以向来进行for循环. ⽣成器械备惰性机制.

能够用作参数进行传递

      1.只可以前行

  3.迭代器

    查看是还是不是为可迭代对象,第意气风发种方法,使用dir剖断是或不是有__iter__()。

    图片 10

      借使目的中有__iter__函数. 那么大家觉得那么些目的遵从了可迭代公约. 就足以博获得对应的迭代器. 那⾥的__iter__是帮扶咱们得到到指标的迭代器. 我们使⽤迭代 器中的__next__()来获取到⼀一个迭代器中的成分.

      图片 11

      运用while循环+迭代器来效仿for循环

      图片 12

      总结:

      lterable:可迭代对象,内部含有__iter__()含糊

      lterator:迭代器。内部含有__iter()__并且含有__next__()

      迭代器的天性:

        1.节省外部存款和储蓄器

        2.惰性机制

        3.不能够一再,只可以向下施行

      大家能够把迭代的原委想象成子弹,获取到迭代器__iter__().当成把子弹装到弹夹中。然后发射正是__next__()把每一个子弹打出去。也正是说, for循环的时候. ⼀起初的 时候是__iter__()来得到迭代器. 后⾯每便获得元素都以经过__next__()来落成的. 当程序境遇StopIteration将终结循环.

函数对象指标足以像变量同样举办赋值

    迭代器:  Iterator,里面有__iter__()能够获得迭代器.,还会有__next__()

 

迭代器

好处:

    写法:

def outer():
    a = 10
    def inner():
        print(a)
    return inner

 

  1.生成器

      生成器实质正是迭代器。

      在python中有二种格局来获得生成器:

      1.经过生成器函数

      2.通过种种推导式来兑现生成器。

      3.因此数据的转移也足以拿到生成器。

      图片 13

      图片 14

      假设函数中存在了yield,那么那些函数就是个生成器函数。那时候,大家在施行那个函数,就是在拿到那么些生成器了。

      图片 15

      注意:当程序运营完最后三个yield后,那么前边继续伸开__next__()程序则会报错。

      send方法, send和__next__()相同都能够让生成器执⾏到下⼀个yield。     

      send和__next__()区别:

        1. send和next()都是让生成器向下走二遍

        2. send足以给上⼀个yield的职务传递值, 无法给后三个yield发送值. 在第⼀次执行⽣成器代码的时候无法⽤用send()

      生成器能够用for循环来获得内部因素。

      图片 16

决断迭代器和可迭代对象的方案

      1.护卫变量不受外部影响

迭代器

  2.足以看成参数字传送递给函数.

def func():
    pass
def proxy(fn):
    fn()
proxy(func)

 

  1. 省内存

  2. 惰性机制

  3. 一定要向前. 不可能后退

    作用:

      4.管理非常  try:XXXX  except StopIteration:

 

it = xx.__iter__()
while 1:
    try:
        data = it.__next__()
        xxxx
    except StopIteration:
        break

 

lst = ["a","b","c"]print(isinstance(lst, Iterable)) # xxx是否是xxx类型的. Trueprint(isinstance(lst, Iterator)) # Falseit = lst.__iter__()  # 迭代器一定可迭代,  可迭代的东西不一定是迭代器print(isinstance(it, Iterable)) # xxx是否是xxx类型的. Trueprint(isinstance(it, Iterator)) # True

  1.方可做列表中的成分举办仓库储存

def func1():
    pass
def func2():
    pass
lst = [func1, func2]
for el in lst:
    el()

isinstance(对象, Iterator) 是不是是迭代器

    迭代器特点:

dir: 重临那些数据足以施行的具备操作

二丶闭包

  1. 爱抚变量不被失误伤害

  2. 让三个变量常驻内部存款和储蓄器

    什么通过代码查看叁个闭包

    __closure__: 有东西正是闭包. 没东西就不是闭包

    def wrapper(): name = "peter" def inner(): print print(inner.closure) #是闭包# 查看是不是是闭包. 有内容就是闭包, 未有内容就不是闭包 inner()wrapper()

三丶迭代器

能够视作重临值再次来到

      2.得以让变量常驻内部存款和储蓄器

先是类对象

  4.函数名的内部存款和储蓄器地址

def func():
    print("呵呵")
print(func)

结果为:
<function func at 0x0000022951B03E18>

   统一了各类数据类型的遍历

    闭包:在内层函数中会见外层函数的有的变量

 固定的思绪: for循环

  注意看报错消息中有这般一句话:'int' object is not iterable,翻译过来正是整数类型对象是不行迭代的,iterable表示可迭代的,表示可迭代公约,那么怎么着开展表达你的数据类型是或不是适合可迭代左券,大家能够透过dir函数来查看类中定义好的装有方法.

s = "我的哈哈哈"
print(dir(s))       #可以打印对象中的方法和函数
print(dir(str))     #也可以打印类中声明的方法和函数

 

from collections import Iterable, Iterator

  3.足以作为函数的再次回到值

def func():
    def inner():
        pass
    return inner
func()()

__iter__ 可迭代的

      2.行使while循环获取数据

内层函数对外围函数中的变量的使用

    可迭代对象:Iterable,里面有__iter__()能够获取迭代器,未有__next__()

 闭包

      2.惰性机制

print("__iter__" in dir # 是Trueit = lst.__iter__()  # 拿到的是迭代器 <list_iterator object at 0x0000000001DCC160>

      3.it.__next__()来获取数据

闭包

    for循环的内部机制.

__iter__ __next__ 迭代器

生机勃勃丶函数的名的运用(第风度翩翩类对象)

还是能够当作列表的因素举办利用

    函数名的命名标准和变量是大器晚成律的

def wrapper():    def inner():        print("alex")    return inner  # 可以返回函数名ret = wrapper  # 在函数外访问函数内的函数

    用来遍历列表,字符串,元组........可迭代对象

#对的
s = "abc"
for c in s:
    print(c)

#错的
for i in 123:
    print(i)

特征:

  

多个数据类型中带有了__iter__函数表示那一个数据是可迭代的

   在打字与印刷结果中,找出 __iter__假如能找到,那么那几个类的靶子正是三个可迭代对象. 

图片 17

  

模拟for循环

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