Python学习笔记day4

Posted 2020-06-08

一、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：

1. 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
2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
3. 访问到一半时不能往回退
4. 便于循环比较大的数据集合，节省内存

 1 #iter()
 2 
 3 s = ‘民主在哪里‘   #s是一个iterable对象，它有__getitem__()方法
 4 
 5 it = iter(s)             #it是一个iterator对象，它有 __next__()和__iter__()方法
 6 
 7 print(s)
 8 print(it.__next__())
 9 print(it.__next__())
10 print(it.__next__())
11 print(it.__next__())
输出结果：

民主在哪里
民
主
在
哪

生成器generator

定义：一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器 

 1 def cash_money(a):                       
 2     while a >0:
 3         a -= 100
 4         yield ‘取走100‘                   
 5         print(‘又来拿钱了！‘)
 6 atm = cash_money(500)
 7 print(atm.__next__())
 8 print(‘我是败家子，全部花掉‘)
 9 print(atm.__next__())
10 print(‘花掉一分不剩‘)
11 print(atm.__next__())

作用：

这个yield的主要效果呢，就是可以使函数中断，并保存中断状态，中断后，代码可以继续往下执行，过一段时间还可以再重新调用这个函数，从上次yield的下一句开始执行。

另外，还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
    c = consumer(‘A‘)
    c2 = consumer(‘B‘)
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(3):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#send方法是传送yield值
        c2.send(i)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

producer(‘xigang‘)

二、装饰器

def login(func):
    def inner(arg):
        print(‘验证‘)
        return func(arg)
    return inner
@login                                                        #相当于： tv = login(tv)
def tv(arg1):
    print(‘welcom to tv page‘)

def movie():
    print(‘movie‘)

movie()
tv(1)         

结果：

movie
验证
welcom to tv page‘

　　

带参数装饰器

def Before(request,kargs):
    print(‘before‘)

def After(request,kargs):
    print(‘after‘)


def Filter(before_func,after_func):
    def outer(main_func):
        def wrapper(request,kargs):

            before_result = before_func(request,kargs)
            if(before_result != None):
                return before_result;

            main_result = main_func(request,kargs)
            if(main_result != None):
                return main_result;

            after_result = after_func(request,kargs)
            if(after_result != None):
                return after_result;

        return wrapper
    return outer

@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
    print(‘index‘)
Index(1,2)

　　

三、递归

特点

递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程。在计算机编写程序中，递归算法对解决一大类问题是十分有效的，它往往使算法的描述简洁而且易于理解。

递归算法解决问题的特点：

(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。

(2) 在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。

(3) 递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。所以一般不提倡用递归算法设计程序。

(4) 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。所以一般不提倡用递归算法设计程序。