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  • python 小兵(7)迭代器

    函数名的使用以及第一类对象

    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

    1.函数名的内存地址

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    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

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    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

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    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

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    def func():   
        print("吃了么")
    def func2(fn):   
        print("我是func2")   
        fn()    # 执行传递过来的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

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    def func_1():   
        print("这⾥里里是函数1")   
        def func_2():       
            print("这⾥里里是函数2")   
        print("这⾥里里是函数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指向的就是上⾯面函数2
    fn()    # 执行上面返回的函

    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

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    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

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    def func1():
        name = "alex"
        def func2():
            print(name)
            # 闭包
        func2()
        print(func2.__closure__)
    func1()
     
    结果:
    alex
    (<cell at 0x0000020077EFC378: str object at 0x00000200674DC340>,)
    返回的结果不是None就是闭包

    现在有个问题,这个闭包只能在里边调用啊,外边的怎么调用呢?

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    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       

    这样就实现了外部访问,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　　

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    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. 使用闭包, 可以保证外层函数中的变量在内存中常驻. 这样做 有什么好处呢? 非常大的好处. 我们来看看下边的代码

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    def func():
        name = 'alex'
         
        def foo():
            print(name)
        return foo
     
    msg = func()
     
    msg() #这样的话就是将name='alex'存放在一个常驻的内存中,并且外界不能修改

    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　　

    迭代器

    我们之前一直在用可迭代对象进行操作,那么到底什么是可迭代对象.我们现在就来讨论讨论可迭代对象.首先我们先回顾下我们

    熟知的可迭代对象有哪些:

    str  list   tuple  dic  set  那为什么我们称他们为可迭代对象呢?因为他们都遵循了可迭代协议,那什么又是可迭代协议呢.首先我们先看一段错误的代码:

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    对的
    s = 'abc'
    for i in s:
        print(i)
     
    结果:
    a
    b
    c
     
    错的
    for i in 123:
        print(i)
     
    结果
    Traceback (most recent call last):
      File "D:/python_object/二分法.py", line 62, in <module>
        for i in 123:
    TypeError: 'int' object is not iterable

    　　

    注意看报错信息,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.表示可迭代协议 那么如何进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

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    a = 'abc'
    print(dir(a))  # dir查看对象的方法和函数
    # 在打印结果中寻找__iter__ 如果存在就表示当前的这个类型是个可迭代对象

    我们刚刚测了字符串中是存在__iter__的,那我们来看看  列表,元祖,字典.集合中是不是有存在__iter__

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    # 列表
    lst = [1,2]
    print(dir(lst))
     
    # 元祖
    tuple = (1,2)
    print(dir(tuple))
     
    # 字典
    dic = {'a':1,'b':2}
    print(dir(dic))
     
    # 集合
    se = {1,2,3,4,4}
    print(dir(se))

    是不是发现以上都有__iter__并且还很for循环啊,其实也可以这么说可以for循环的就有__iter__方法,包括range

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    print(dir(range))

    这是查看一个对象是否是可迭代对象的第一种方法,我们还可以通过isinstence()函数来查看一个对象是什么类型的

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    l = [1,2,3]
    l_iter = l.__iter__()
    from collections import Iterable
    from collections import Iterator
    print(isinstance(l,Iterable)) #True             #查看是不是可迭代对象
    print(isinstance(l,Iterator)) #False            #查看是不是迭代器
    print(isinstance(l_iter,Iterator)) #True       
    print(isinstance(l_iter,Iterable)) #True

    通过上边的我们可以确定.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的元素,那么我们之前所讲的

    for的工作原理到底是什么? 继续向下看:

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    s = "我爱北京天安⻔"
    c = s.__iter__() # 获取迭代器
    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__()) # ⻔
    print(c.__next__()) # StopIteration

    for循环是不是也可以,并且还不报错啊,其实上边就是for的机制,

    我们使用while循环和迭代器来模拟for循环: 必须要会

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    lst = [6,5,4]
    l = lst.__iter__()
     
    while True:
        try:
            i = l.__next__()
            print(i)
        except StopIteration:
            break

    注意: 迭代器不能反复,只能向下执行

    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. 
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