19.7.15

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了19.7.15相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python迭代器:

迭代器是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。

迭代器给你提供了一种不依赖于索引取值的方式。

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。迭代器只能依次往前取值往前不会后退。

迭代器分为可迭代对象和迭代器对象:

可迭代对象:内置有__iter__方法的

迭代器对象:既内置有__iter__也内置有__next__方法

迭代器一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象

基本数据类型中是可迭代对象的有
str list tuple dict set
文件对象(执行内置的__iter__之后还是本身 没有任何变化):文件对象本身就是迭代器对象

可迭代对象执行内置的__iter__方法得到就是该对象的迭代器对象

迭代器一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象

迭代器对象无论执行多少次__iter__方法得到的还是迭代器对象本身

 1 list=[1,2,3,4]
 2 it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 3 print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
 4 1
 5 print (next(it))  # 重复 + 每次迭代都是基于上一次的结果而来的
 6 2
 7 
 8 
 9 # 迭代器也可以用于for语句进行迭代
10 
11 list=[1,2,3,4]
12 it = iter(list)    # 创建迭代器对象
13 for x in it:
14     print (x, end=" ")
15 
16 1 2 3 4 
17 
18 # iter.__iter__():返回迭代器对象本身
19 list=[1,2,3,4]
20 list=iter(list)
21 print(list.__iter__())
22 
23 <list_iterator object at 0x0000023B0C37C2E8>
24 
25 
26 #  iter.__next__():返回迭代器的下一个元素,但没有下一个元素时抛出StopIteration异常
27 list=[1,2,3,4]
28 list=iter(list)
29 print(list.__next__())
30 print(list.__next__())
31 print(list.__next__())
32 print(list.__next__())
33 print(list.__next__())
34 
35 1
36 2
37 3
38 4
39 Traceback (most recent call last):
40   File "D:/pycharm/pycharmwenjian/venv/Scripts/练习.py", line 932, in <module>
41     print(list.__next__())
42 StopIteration

 

for循环本质:

for循环的一些简单应用:

ls=[1,2,3]
for i in ls:
    print(i)

我们知道这样可以依次循环地取出这里面的每一个元素,其实for循环的工作流程是基于迭代器协议的,for 循环在处理这些数据前,会将in后面的对象调用 __iter__() 方法,将这些数据转化为一个迭代器,然后调用迭代器的 __next__() 方法,并捕获StopIteration异常,也就实现了依次循环完所有数据就会结束,并不会抛出这个异常。

 1 x=[1,2,3]
 2 x_i=x.__iter__()
 3 try:
 4     while True:
 5         print(x_i.__next__())
 6 except StopIteration:  # 记录这个异常,碰到这个异常结束循环并不打印异常
 7     pass
 8 
 9 1
10 2
11 3


"""
迭代取值:
    优点
        1.不依赖于索引取值
        2.内存中永远只占一份空间,不会导致内存溢出
    
    缺点
        1.不能够获取指定的元素
        2.取完之后会报StopIteration错
"""

 

生成器:是我们用户自己定义的迭代器,其本质就是迭代器。

生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小,而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值,因此生成器看起来像是一个函数,但是其本质是迭代器。

1 def my_range(start,end,step):
2     while start < end:
3         yield start
4         start += step
5 
6 
7 for j in my_range(1,20,2):
8     print(j)

生成器表达式:生成器表达式,会在程序执行的过程中运行for 后面的代码,并对for后面的代码进行赋值,而for之前的代码以及生成器函数并不会执行,只会进行编译。生成器不会主动执行任何一行代码,必须通过__next__触发代码的运行。

1 res = (i for i in range(1,10) if i != 4)  # 生成器表达式
2 print(res)
3 print(res.__next__())
4 print(res.__next__())
5 print(res.__next__())
6 print(res.__next__())

常用内置方法:(列举一部分)

#  abs  求绝对值。
print(abs(-5))
5

# any  只要有一个为True就返回True。
# all  只要有一个是False就返回False。
 n = [0,1,2]
print(all(n))  
print(any(n))
False
True  

rint(locals())  # 当前语句在哪个位置 就会返回哪个位置所存储的所有的名字

print(globals())  # 无论在哪 查看的都是全局名称空间

print(chr(97))  # 将数字转换成ascii码表对应的字符

print(ord(a))  # 将字符按照ascii表转成对应的数字

# dir获取当前对象名称空间里面的名字
l = [1,2,3]
print(dir(l))

divmod  分页器
print(divmod(55,5))

#  enumerate   枚举
l = [a,b]
for i,j in enumerate(l,1):
    print(i,j)

#  format 三种玩法
# 1. 是按索引占位
# 2. 是按顺序占位
# 3. 是指名道姓占位

# isinstance 判断对象是否属于某个数据类型
s = 1
print(isinstance(s,list))

 

以上是关于19.7.15的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章