四.迭代器、生成器、面向过程编程
一.迭代器
1.1迭代的概念
# 迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 while True: # 只是单纯地重复，因而不是迭代 print('===>') l = [1, 2, 3] count = 0 while count < len(l): # 迭代 print(l[count]) count += 1 # 基于索引的迭代取值 l = ['a', 'b', 'c'] i = 0 while i < len(l): print(l[i]) i += 1
1.2为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？
#1、为何要有迭代器？ 对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。
但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器 #2、什么是可迭代对象？ 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，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、什么是迭代器对象？ 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象 文件类型是迭代器对象 open('a.txt').__iter__() open('a.txt').__next__() #4、注意： 迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象
1.3迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__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__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志
#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
#这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环
1.4for循环
#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了 dic={'a':1,'b':2,'c':3} for k in dic: print(dic[k]) #for循环的工作原理 #1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic #2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码 #3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
1.5迭代器的优缺点
#优点： - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式 - 惰性计算，节省内存 #缺点： - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值） - 一次性的，只能往后走，不能往前退
二.生成器
2.1什么是生成器？
生成器就是一种自定义的迭代器
2.2如何得到生成器?
但凡函数内出现yield关键字，再去调用户数不会立即执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是
生成器对象，即自定义的迭代器
#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码 def func(): print('====>first') yield 1 print('====>second') yield 2 print('====>third') yield 3 print('====>end') g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 内存地址 res1=next(g) print(res1) res2=next(g) print(res2) res3=next(g) print(res3) # next(g) # 总结yield: # 1. 提供一种自定义迭代器的解决方案 # 2. yield & return # 相同点: 都可以返回值,返回值没有类型限制\个数限制 # 不同点: return只能返回一次值,yield却可以让函数暂停在某一个位置,可以返回多次值 # 原理 # def my_range(start,stop,step=1): # while start < stop: # 5 < 5 # yield start # 3 # start+=step #start=5 # range(1,5,2) # 1 3 # for i in my_range(1,5000000000000000000000000000000000000000000,2): # 1 3 # print(i)
三.面向过程编程
1 面向过程的编程思想 核心是'过程'二字，过程即解决问题的步骤，即先干什么，再干什么。。。。 基于面向过程编写程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式。 2、示范： 3、总结优缺点： 优点：复杂的问题流程化，进而简单化 缺点：修改一个阶段，其他阶段都有可能需要做出修改，牵一发而动全身，即扩展性极差 应用：用于扩展性要求低的场景
#1、步骤一：拿到用户输入的合法的信息：用户名、密码、余额、年龄 db_path='db.txt' def get_uname(): while True: uname=input('用户名>>：').strip() if not uname.isalpha(): print('\033[45m用户名必须为英文字母...\033[0m') continue with open(r'%s' %db_path,'r',encoding='utf-8') as f: for line in f: uinfo=line.strip('\n').split(',') if uname == uinfo[0]: print('\033[45m用户名已存在...\033[0m') break else: return uname def get_pwd(): while True: pwd1=input('请输入密码>>: ').strip() pwd2=input('再次输入密码>>: ').strip() if pwd1 == pwd2: return pwd1 else: print('\033[45m两次输入的密码不一致，请重新输入...\033[0m') def get_bal(): while True: bal=input('请输入余额: ').strip() if bal.isdigit(): # bal=int(bal) return bal else: print('\033[45m钱必须是数字，傻叉...\033[0m') def get_age(): pass #2、步骤二：写入文件 def file_hanle(uname,pwd,bal,age): with open(r'%s' %db_path,'a',encoding='utf-8') as f: f.write('%s,%s,%s,%s\n' %(uname,pwd,bal,age)) # 注册功能 def register(): #步骤1： uname=get_uname() #拿到合法的用户名 pwd=get_pwd() #拿到合法的密码 bal=get_bal() #拿到合法的余额 #步骤2： file_hanle(uname,pwd,bal) #写入文件 面向过程编程相关代码
