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3.迭代器 闭包

一. 函数名的运用

函数名是一个变量, 但它是一个特殊的变量, 与括号配合可以执行函数的变量. 

def func():
    print("呵呵")
print(func) 
结果: 
<function func at 0x1101e4ea0>

2. 函数名可以赋值给其他变量 

def func():
    print("呵呵") 
print(func) 
a = func    # 把函数当成一个变量赋值给另一个变量 
a()     # 函数调用 func()

3. 函数名可以当做容器类的元素  

def func1():    print("呵呵") 
def func2():    print("呵呵") 
def func3():    print("呵呵") 
def func4():    print("呵呵")
lst = [func1, func2, func3] 
for i in lst:
    i()

4. 函数名可以当做函数的参数

def func():
    print("吃了了么")

def func2(fn):
    print("我是func2")
    fn()    # 执⾏行行传递过来的fn
    print("我是func2") 
func2(func)     # 把函数func当成参数传递给func2的参数fn.

5. 函数名可以作为函数的返回值  

def func_1():
    print("这里是函数1")
    def func_2():
        print("这里是函数2")
    print("这里是函数1")
    return func_2 
fn = func_1() # 执行函数1.  函数1返回的是函数2, 这时fn指向的就是上面函数2 
fn()    # 执行上面返回的函数

二. 闭包 

什么是闭包?  闭包就是内层函数, 对外层函数(非全局)的变量的引用叫闭包   

def func1():
    name = "alex"
    def func2():
        print(name)     # 闭包
    func2() 
func1() 
结果: 
alex
 

我们可以使用__closure__来检测函数是否是闭包. 使用函数名.__closure__返回cell就是闭包. 返回None就不是闭包

def func1():
    name = "alex"
    def func2():
        print(name)     # 闭包
    func2()
    print(func2.__closure__)    # (<cell at 0x10c2e20a8: str object at 0x10c3fc650>,)
func1()

 问题, 如何在函数外边调用内部函数呢?   

def outer():
    name = "alex"    # 内部函数
    def inner():
        print(name)
    return inner 
fn = outer()   # 访问外部函数, 获取到内部函数的函数地址 
fn()    # 访问内部函数 

 那如果多层嵌套呢?  很简单, 只需要一层一层的往外层返回就行了

def func1():
    def func2():
        def func3():
            print("嘿嘿")
        return func3
    return func2 
func1()()()

由它我们可以引出闭包的好处.  由于我们在外界可以访问内部函数. 那这个时候内部函 数访问的时间和时机就不一定了, 因为在外部, 我可以选择在任意的时间去访问内部函数. 这个时候. 想一想. 我们之前说过, 如果一个函数执行完毕. 则这个函数中的变量以及局部命名 空间中的内容都将会被销毁. 在闭包中. 如果变量被销毁了. 那内部函数将不能正常执行. 所以. python规定. 如果你在内部函数中访问了外层函数中的变量. 那么这个变量将不会消亡. 将会常驻在内存中. 也就是说. 使⽤用闭包, 可以保证外层函数中的变量量在内存中常驻. 这样做 有什么好处呢? 非常大的好处. 我们来看⼀个关于爬虫的代码  

from urllib.request import urlopen 
def but():
    content = urlopen("http://www.xiaohua100.cn/index.html").read()
    def get_content():
        return content
    return get_content
fn = but()  # 这个时候就开始加载校花100的内容  后面需要⽤到这里面的内容就不需要在执行非常耗时的网络连接操作了了
content = fn()  # 获取内容 
print(content) 
content2 = fn()  # 重新获取内容 
print(content2)

 综上, 闭包的作用就是让⼀个变量能够常驻内存. 供后面的程序使用.   

三. 迭代器

我们之前一直在用可迭代对象进行迭代操作. 那么到底什么是可迭代对象. 本小节主要讨 论可迭代对象. 首先我们先回顾一下目前我们所熟知的可迭代对象有哪些: str, list, tuple, dict, set. 那为什么我们可以称他们为可迭代对象呢? 因为他们都遵循了可迭代协议. 什什么是可迭代协议. 首先我们先看一段错误代码:

# 对的 
s = "abc" for c in s:
    print(c) 
# 错的 
for i in 123:
    print(i) 结果: Traceback (most recent call last):
  File "/Users/sylar/PycharmProjects/oldboy/iterator.py", line 8, in <module> 
   for i in 123: 
TypeError: 'int' object is not iterable
 

 注意看报错信息中有这样一句话. 'int' object is not iterable . 翻译过来就是整数类型对象 是不可迭代的. iterable表示可迭代的. 表⽰示可迭代协议. 那么如何进⾏行验证你的数据类型是否符合可迭代协议. 我们可以通过dir函数来查看类中定义好的所有方法.   

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

 在打印结果中. 寻找__iter__ 如果能找到. 那么这个类的对象就是一个可迭代对象.   

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__',
'__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

我们发现在字符串中可以找到__iter__. 继续看⼀下list, tuple, dict, set  

print(dir(tuple))
 print(dir(list))
 print(dir(open("护士少妇嫩模.txt")))  # 文件对象 
print(dir(set)) 
print(dir(dict)) 结果: ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index'] ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] ['_CHUNK_SIZE', '__class__', '__del__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_checkClosed', '_checkReadable', '_checkSeekable', '_checkWritable', '_finalizing', 'buffer', 'close', 'closed', 'detach', 'encoding', 'errors', 'fileno', 'flush', 'isatty', 'line_buffering', 'mode', 'name', 'newlines', 'read', 'readable', 'readline', 'readlines', 'seek', 'seekable', 'tell', 'truncate', 'writable', 'write', 'writelines'] ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__init_subclass__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__',
'__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update'] ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
 

 我们发现这几个可以进行for循环的东西都有__iter__函数, 包括range也有. 可以⾃己试一 下.  这是查看一个对象是否是可迭代对象的第一种办法. 我们还可以通过isinstence()函数来查 看一个对象是什么类型的   

l = [1,2,3] 
l_iter = l.__iter__() 
from collections import Iterable 
from collections import Iterator 
print(isinstance(l,Iterable))    #True print(isinstance(l,Iterator))    #False print(isinstance(l_iter,Iterator))    #True print(isinstance(l_iter,Iterable))    #True 

综上. 我们可以确定. 如果对象中有__iter__函数. 那么我们认为这个对象遵守了可迭代协议. 就可以获取到相应的迭代器. 这里的__iter__是帮助我们获取到对象的迭代器. 我们使用迭代 器中的__next__()来获取到一个迭代器中的元素.  那么我们之前讲的for的工作原理到底是什么? 继续看代码 

s = "我爱北京天安门" 
c = s.__iter__()    # 获取迭代器器 
print(c.__next__())     # 使用迭代器进行迭代. 获取一个元素我 
print(c.__next__())     # 爱 
print(c.__next__())     # 北 
print(c.__next__())     # 京 
print(c.__next__())     # 天 
print(c.__next__())     # 安 
print(c.__next__())     # 门 
print(c.__next__())     # StopIteration 

 for循环的机制: 

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

 使用while循环+迭代器来模拟for循环(必须要掌握)  

lst = [1,2,3] 
lst_iter = lst.__iter__() 
while True:    
    try:
        i = lst_iter.__next__()
        print(i)
    except StopIteration:
        break
 

 总结: 

       Iterable: 可迭代对象. 内部包含__iter__()函数 

      Iterator: 迭代器. 内部包含__iter__() 同时包含__next__()

         迭代器的特点:

             1. 节省内存.

            2. 惰性机制

            3. 不能反复, 只能向下执行.

     我们可以把要迭代的内容当成子弹然后呢. 获取到迭代器__iter__(), 就把子弹都装在弹夹中.  然后发射就是__next__()把每一个子弹(元素)打出来. 也就是说, for循环的时候. 一开始的 时候是__iter__()来获取迭代器. 后面每次获取元素都是通过__next__()来完成的. 当程序遇到 StopIteration将结束循环.     

 

 函数的定义
        对功能或者动作的封装.
        语法:
            def 函数名(形参):
                函数体(return)

            函数名(实参)

        return:
            返回. 谁调用就返回到哪里
            1. 函数中不写return, 返回None.
            2, 只写了return, 也是返回None. 结束一个函数的运行
            3, return 值 返回一个值
            4, return 值1, 值2, 值3.... 一次返回多个结果. 打包成元组返回


        参数
            1.形参: 在函数声明的位置写的变量
                1. 位置参数
                2. 默认值参数
                3. 动态传参
                    *   聚合. 接收位置参数的动态传参
                    **  聚合. 接收关键字参数的动态传参
                参数列表顺序:
                    位置 > *args > 默认值 > **kwargs

            2.实参: 函数调用的地方写的具体的值
                1. 位置参数
                2. 关键字参数
                3. 混合参数:  位置 > 关键字
                    *  把列表, 字符串, 元组打散成位置参数
                    ** 把字典打散成关键字参数
        名称空间:
            1. 内置名称空间
            2. 全局名称空间
            3. 局部名称空间

        作用域:
            1. 全局作用域: 全局名称空间 + 内置名称空间
            2. 局部作用域: 局部名称空间

        globals()  查看全局作用域中的名字
        locals()   查看当前作用域中的名字

        global   在局部引入全局作用域中的内容
        nonlocal 在局部, 在内层函数中引入离他最近的那一层的变量

二. 作业
三. 今日主要内容

    第一类对象-> 函数名 -> 变量名
        函数对象对象可以像变量一样进行赋值
        还可以作为列表的元素进行使用
        可以作为返回值返回
        可以作为参数进行传递

    闭包 -> 函数的嵌套
        内层函数对外层函数中的变量的使用

        好处:
            1. 保护变量不被侵害
            2. 让一个变量常驻内存

        如何通过代码查看一个闭包
        __closure__: 有东西就是闭包. 没东西就不是闭包

    迭代器 -> 固定的思路. for循环
        一个数据类型中包含了__iter__函数表示这个数据是可迭代的
        dir(数据): 返回这个数据可以执行的所有操作

        判断迭代器和可迭代对象的方案(野路子)
        __iter__            可迭代的
        __iter__  __next__  迭代器

        判断迭代器和可迭代对象的方案(官方)
        from collections import Iterable, Iterator
        isinstance(对象, Iterable) 是否是可迭代的
        isinstance(对象, Iterator) 是否是迭代器

        模拟for循环
        lst= []
        # 拿迭代器
        it = lst.__iter__()
        while 1:
            try:
                it.__next__()
            except StopIteration:
                break

        特征:
            1. 省内存(生成器)
            2. 惰性机制
            3. 只能向前. 不能后退

        作用:统一了各种数据类型的遍历
大概内容
posted @ 2019-02-24 14:28  等待の喵  阅读(212)  评论(0编辑  收藏