Python学习

1、双下方法

　　很少直接调用的方法。一般情况下，是通过其他语法触发的

　　__name__　　查看函数名的方法

　　__doc__　　  查看函数注释的方法

def index():
    '''返回值'''
    a = 'asdfg'
    return a
index()
print(index.__name__)
print(index.__doc__)

　　__add__()　　相加

a = 1
b = 2
print(a.__add__(b))

　　__iter__()　　迭代器方法

　　__next__()　  迭代器一个一个的取值

　　__length_hint__()　　获取迭代器中元素的长度

　　__setstate__()　　根据索引值指定从哪里开始迭代

2、迭代器

　　1）迭代：以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。

　　2）可迭代：可以被for循环的数据集是可迭代的，所以字符串(str)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)都是可迭代的。

　　3）可迭代协议：满足内部可以实现__iter__()方法的要求。

　　4）迭代器协议：满足拥有__iter__()和__next__()方法的要求

　　5）关系：迭代器一定可迭代，可迭代的通过调用__iter__()方法就能得到一个迭代器

　　6）迭代器特点：

　　　　*  很方便使用，且所有的数据只能取一次

　　　　*  节省内存空间

from collections import Iterable
from collections import Iterator
print(isinstance([],Iterator))      #   迭代器     False
print(isinstance([],Iterable))      #   可迭代的   True

#   构造数据类型
from collections import Iterable
from collections import Iterator
class A:
    def __iter__(self):pass
    def __next__(self):pass

a = A()
print(isinstance(a,Iterator))
print(isinstance(a,Iterable))

3、dir()方法

　　返回某类数据集中所有的方法

4、生成器

　　1）生成器的本质就是迭代器

　　2）生成器的表现形式

　　　　*　生成器函数

　　　　*　生成器表达式

　　3）生成器函数：

　　　　*　含有yield关键字的函数就是生成器函数

　　　　*　特点：

　　　　　　1. 调用函数的之后函数不执行，返回一个生成器

　　　　　　2. 每次调用__next__()方法的时候会取到一个值

　　　　　　3. 直到取完最后一个，在执行next会报错

def generator():
    for i in range(20):
        yield '哇哈哈%s'%i

g = generator()  #调用生成器函数得到一个生成器
print(list(g))
ret = g.__next__()     #每一次执行g.__next__就是从生成器中取值，预示着生成器函数中的代码继续执行
print(ret)

　　　　4）从生成器中取值的几个方法

　　　　　　# __next__()：一个一个的取值，取一个释放一个，不占用内存　　
　　　　　　# for：占用内存　　　　　　
　　　　　　# 数据类型的强制转换 : 占用内存