python22期第五天 内容总结 (内置函数)
课程大纲：
1.函数的有效信息
2.可迭代对象--迭代器
3.生成器-列表生成器-生成器表达式
4.列表推导式
5.内置函数
一：函数的有效信息：
例子：
from functools import wraps def logger(f): @wraps(f) def inner(*args, **kwargs): """ :param args: 函数名，密码 :param kwargs: 备用 :return: True """ ret = f(*args, **kwargs) return ret return inner @logger def login(username,password): """ 此函数是完成登录功能的函数，需要用户名，和密码两个参数，返回True 登陆成功 :return: True """ print(666) return True # login(1,2) #inner() # # login('alex', 123) print(login.__doc__) print(login.__name__)
二：迭代对象：
可迭代对象类型：str, list tuple dict set range 文件句柄
判断可迭代对象：
该对象中，含有__iter__方法的就是可迭代对象，遵循可迭代协议。
print(dir(str))
第一种方法：
1,判断该对象是不是可迭代对象 '__iter__' in dir(对象)
print('__iter__' in dir(str))
print('__iter__' in dir(list))
2,判断该对象是不是可迭代对象 isinstance('abc',Iterable)
from collections import Iterable
# print(isinstance('abc',Iterable))
# print(isinstance('abc',str))
迭代器 内部含有__iter__ 且含有__next__方法的对象就是迭代器，遵循迭代器协议。
s1 = 'abc'
# obj_s = s1.__iter__() # 可迭代对象转化成迭代器
# obj_s = iter(s1) # 可迭代对象转化成迭代器
# print(obj_s) # <str_iterator object at 0x0000000001F4A128>
# print(obj_s.__next__())
# print(obj_s.__next__())
# print(obj_s.__next__())
# print(obj_s.__next__())
判断该对象是不是迭代器：
s1 = 'abc'
print('__iter__' in dir(s1))
print('__next__' in dir(s1))
判断该对象是不是可迭代器
from collections import Iterator
l1 = [1,2,3]
print(isinstance(l1,Iterator))
l1_obj = l1.__iter__()
print(isinstance(l1_obj,Iterator))
迭代器的好处
1，节省内存
2，惰性机制
3，单向执行，不可逆。
备注：迭代器走完最后一个会报错，需要try来捕捉报错，是的程序不反悔错误
例子：
s1 = 'fkdsafhdskfhsdklfjdslfksd' s1_obj = s1.__iter__() while True: try: print(s1_obj.__next__()) except StopIteration: break
三：生成器：
概念：生成器本质就是迭代器，他是自定义的迭代器（自己用python代码写的迭代器）
例子1：函数方式构建一个生成器
def func1(): print(111) yield 666 g_obj = func1() # 生成器对象 # print(g_obj) # <generator object func1 at 0x0000000001E21E60> # 凡事函数中见到yield 他就是生成器 print(g_obj.__next__())
例子2：
def func1(): # print(111) yield 666 print(222) print(333) yield 'alex' print(888) g_obj = func1() # 生成器对象 #__next__() 和 yield 必须一一对应 print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__())
例子3：
def cloth1(): for i in range(1,5001): yield '衣服%s' %i g_obj = cloth1() # 生成器对象 for i in range(50): print(g_obj.__next__()) for i in range(150): print(g_obj.__next__())
例子4：
def func1(): count = yield 666 print(count) yield 'alex' yield 'abc' g_obj = func1() # 生成器对象 print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__()) send 和next 都是对生成器取值。 send 会给上一个yield 发送一个值。 send 不能用在第一次取值。 最后一个yield 不能得到值 print(g_obj.send('taibai')) print(g_obj.send('taibai')) print(g_obj.__next__())
四：列表推导式：
讲一个简单的否循环写成列表推导式：
例子1：
l1 = [] for i in range(1,23): l1.append('python%s期' % i) print(l1) l = [i for i in range(1,11)] # [变量（加工后的变量) for 变量 in iterable] 遍历模式 # print(l) l2 = ['python%s期' % i for i in range(1,23)] print(l2) [变量（加工后的变量) for 变量 in iterable] 遍历模式
例子2:
[变量（加工后的变量) for 变量 in iterable] 遍历模式 [变量（加工后的变量) for 变量 in iterable if 条件] 筛选模式 l2 = [i for i in range(1,31) if i % 3 == 0] print(l2) l2_obj = (i for i in range(1,31) if i % 3 == 0) print(l2_obj) for i in l2_obj: print(i) print(l2)
列表推导式的特点：
列表推导式：简单，一行搞定。
特别复杂的数据列表推导式无法实现，只能用其他方式实现。
列表推导式不能排错。
列表推导式与生成器表达式区别
1 ，列推直观能看出，但是占内存
2，生成器表达式不易看出，但是节省内存。
五：内置函数：
1.作用域相关：
locals golbals 1.2其他相关 1.2.1 ***eval exec print(eval('1 + 2 +3')) print(eval("{'name':'alex'}"),type(eval("{'name':'alex'}"))) exec:执行字符串类型的代码。 print(exec('1 +2 +3')) s1 = ''' for i in range(5): print(i) ''' print(exec(s1))
1.2：compile:将字符串类型的代码编译。代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值。
1.2.2 输入输出相关 ***input，print print(1, 2, 3, sep='****') # 分隔符 print(1111,end='') # 换行 print(222) with open('练习',encoding='utf-8', mode='w') as f1: print('今天天气还可以',file=f1)
1.3 ：*hash：获取一个对象（可哈希对象：int，str，Bool，tuple）的哈希值。
# print(hash('alex')) # print(hash('alex1')) # print(hash((1,2,3))) # print(hash(10)) # print(hash(99)) # print(hash(True))
1.4:** 调用相关：** callable：函数用于检查一个对象是否是可调用的。如果返回True，object仍然可能调用失败；但如果返回False，调用对象ojbect绝对不会成功。
name = 'alex' def func1(): print(111) print(callable(name)) print(callable(func1))
1.5 ：基础数据类型相关
数字相关：
数据类型（4）： bool ：用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False。 int：函数用于将一个字符串或数字转换为整型。 **int：函数用于将一个字符串或数字转换为整型。 print(int()) # 0 print(int('12')) # 12 print(int(3.6)) # 3 *float：函数用于将整数和字符串转换成浮点数。 i = 2.456 print(i,type(i)) print(float(1.1))
1.6 进制转换：
进制转换（3）：* bin：将十进制转换成二进制并返回。 oct：将十进制转化成八进制字符串并返回。 hex：将十进制转化成十六进制字符串并返回。 print(bin(19)) print(oct(9)) print(hex(15))
1.7 数学运算：
# bs：函数返回数字的绝对值。 # print(abs(-1.2)) # *** divmod：计算除数与被除数的结果， # 返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。 # print(divmod(100,7)) # （商，余数） # *round：保留浮点数的小数位数，默认保留整数。 # print(round(3.43543656,4)) # *pow：求x**y次幂。（三个参数为x**y的结果对z取余） # print(pow(2,3)) # print(pow(2, 3, 3)) # *** sum：对可迭代对象进行求和计算（可设置初始值）。 l1 = [i for i in range(100)] # print(sum(l1)) # print(sum(l1,100)) l2 = [2, 5, 6, -7] # ***min：返回可迭代对象的最小值（可加key，key为函数名， # 通过函数的规则，返回最小值）。 # print(min(l2)) # print(min(l2,key=abs)) # *** max：返回可迭代对象的最大值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最大值）。 # print(max(l2,key=abs)) # reversed：将一个序列翻转，并返回此翻转序列的迭代器。 l3 = [2, 3, 9, 8, 7, 4] # l3.reverse() # print(l3) # l_obj = reversed(l3) # # print(l_obj) # for i in l_obj: # print(i)
1.8 * slice：构造一个切片对象，用于列表的切片。
l3 = [2, 3, 9, 8, 7, 4] rule = slice(0,3) print(l3[rule])
1.9 * format 科学计算
print(format('test', '<30')) print(format('test', '>20')) print(format('test', '^20'))
1.10：bytes 将unicode 转化成bytes
s = 'alex' b1 = s.encode('utf-8') print(b1) print(bytes(s, encoding='utf-8'))
1.11：***map:会根据提供的函数对指定序列做映射。返回的是迭代器
def square(x): return x ** 2 print(map(square, [1,2,3,4,5]) ) for i in map(square, [1,2,3,4,5]): print(i) print((i**2 for i in [1,2,3,4,5]))
1.12 ：sorted：对所有可迭代的对象进行排序操作。
ll = sorted(l3) print(ll) sorted() def func(x): return x[1] L = [('a', 3), ('d', 4), ('b', 2), ('c', 1), ] print(sorted(L, key=func))
1.13：*** enumerate:枚举，返回一个枚举对象。
l1 = ['alex', 'laonanhai', 'taibai'] for index,content in enumerate(l1): print(index,content) for index,content in enumerate(l1,10): print(index,content)
1.14：map:会根据提供的函数对指定序列做映射。返回的是迭代器
def square(x): return x ** 2 print(map(square, [1,2,3,4,5]) ) for i in map(square, [1,2,3,4,5]): print(i) print((i**2 for i in [1,2,3,4,5]))
1.15：匿名函数：
def func(x,y): return x + y print(func(3,4)) func1 = lambda x,y: x + y print(func1(3,4)) def func1(x): return x**2 res = map(lambda x: x**2,[1,5,7,4,8]) for i in res: print(i)
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