1. 迭代器与可迭代对象
# ### 迭代器 """ 迭代器: 能被next方法调用,并且不断返回下一个值的对象,是迭代器(对象) 特征:迭代器会生成惰性序列,它通过计算把值依次的返回,一边循环一边计算而不是一次性得到所有数据 优点:需要数据的时候,一次取一个,可以大大节省内存空间.而不是一股脑的把所有数据放进内存. 总结: 1.惰性序列，节省内存空间 2.遍历获取值得时候使用next，方向不可逆 3.迭代器可以遍历无限量大的数据 """ # 可迭代对象 """ 如果该数据成员当中含有__iter__方法,就是可迭代对象 dir 查看该数据的内部成员 """ setvar = {"a","b","c","d"} lst = dir(setvar) print(lst) res = "__iter__" in lst print(res) for i in setvar: print(i) # 迭代器 """ # (1) 如何定义一个迭代器 1.iter(可迭代对象) (推荐) 2.可迭代对象.__iter__() # (2) 如何判断一个迭代器 1.内部成员中,含有__iter__ 和 __next__ 两个方法 2.from collections import Iterator,Iterable # (3) 如何调用一个迭代器 使用next方法可以调用迭代器,返回里面的内容 可迭代对象 -> 迭代器 不可直接调用 -> 可直接调用 如果是一个可迭代对象,不一定是迭代器 入股是一个迭代器,就一定是可迭代对象 """ # (1)定义一个迭代器 setvar = {"a","b","c","d"} it = iter(setvar) # (2)判断一个迭代器 lst = dir(it) print(lst) # 方法一 res = "__iter__" in lst and "__next__" in lst print(res) # 方法二 # from 从... collections import 引入 Iterator 迭代器类型 Iterable可迭代对象类型 from collections import Iterator,Iterable res = isinstance(it,Iterator) print(res) # (3)调用迭代器 """next方法 ,调用迭代器 是单项不可逆的过程,(一条路走到黑)""" res = next(it) res = next(it) res = next(it) res = next(it) # res = next(it) error print(res) # (4)重置迭代器 it = iter(setvar) print( next(it) ) # (5)把range对象变成迭代器 it = range(10).__iter__() # 判断迭代器 res1 = isinstance(it,Iterator) res2 = isinstance(it,Iterable) print(res1 , res2) # 获取迭代器中数据 # 方法一 next res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) # 方法二 for print("<===============>") for i in it: print(i) print("<===============>") # 方法三 for + next # print(next(it)) # StopIteration it = range(10).__iter__() for i in range(5): res = next(it) print(res)
2. 高阶函数（map / reduce / sorted / filter）
# ### 高阶函数 : 能够把函数当成参数传递的就是高阶函数 """map reduce sorted filter""" # map """ map(func,Iterable) 功能: 把Iterable中的值,一个一个拿出来放到func函数中进行处理,把处理的结果扔到迭代器中,最后返回迭代器 参数: func : 自定义函数 或者 内置函数 Iterable : 可迭代对象(容器类型数据 range对象 迭代器) 返回值: 迭代器 """ from collections import Iterator,Iterable # ### (1) ["1","2","3","4"] => [1,2,3,4] lst = ["1","2","3","4"] lst_new = [] for i in lst: print(i,type(i)) lst_new.append( int(i) ) print(lst_new) # map改写 it = map(int,lst) res = isinstance(it,Iterator) print(res) """ 代码解析: 首先从列表里拿出第一个数据 "1" 扔到int方法中进行强转,把强转的结果扔给迭代器 然后从列表里拿出第二个数据 "2" 扔到int方法中进行强转,把强转的结果扔给迭代器 然后从列表里拿出第三个数据 "3" 扔到int方法中进行强转,把强转的结果扔给迭代器 然后从列表里拿出第四个数据 "4" 扔到int方法中进行强转,把强转的结果扔给迭代器 最后返回迭代器 """ # (1)next获取迭代器中的数据 res= next(it) print(res) res= next(it) print(res) res= next(it) print(res) res= next(it) print(res) # res= next(it) error # StopIteration # print(res) print("<===========>") # (2)for 循环遍历 it = map(int,lst) for i in it : print(i) # (3)list 强制转换 it = map(int,lst) lst = list(it) print(lst) # ### (2) [1,2,3,4] => [1,4,9,16] lst = [1,2,3,4] lst_new = [] for i in lst: res = i ** 2 lst_new.append(res) print(lst_new) # map改写 def func(n): return n ** 2 # 方法一 """ it = map(func,lst) # list强转迭代器 变成列表 lst = list(it) print(lst) """ # 方法二 it = map(lambda n : n ** 2 , lst) lst = list(it) print(lst) # ### {97:"a",98:"b",99:"c"} => 给你["a","b","c"] => [97,98,99] # 原型 # dic = {"a":97,"b":98,"c":99} # res = dic["a"] # print(res) # 反转字典 dic = {97:"a",98:"b",99:"c"} dic_new = {} # 把字典的键和值对换 for k,v in dic.items(): print(k,v) dic_new[v] = k print(dic_new) # 通过字典拿到对应的值,插入到列表中 lst = ["a","b","c"] lst_new = [] for i in lst: res = dic_new[i] lst_new.append(res) print(lst_new) # 用map进行改写 lst = ["a","b","c"] def func(n): dic = {97:"a",98:"b",99:"c"} dic_new = {} for k,v in dic.items(): dic_new[v] = k # {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99} return dic_new[n] it = map(func,lst) lst = list(it) print(lst)
# ### reduce """ reduce(func,Iterable) 功能: 从iterable中一次性拿出2个数据,扔到func函数进行运算, 然后将运算的结果和Iterable中的第三个数据在放到func中进行运算 以此类推... 最后返回计算的结果 参数: func : 自定义函数 或者 内置函数 iterable : 可迭代对象(容器类型数据 range对象 迭代器) 返回值: 最后计算的结果 """ # (1) [5,4,8,8] => 5488 lst = [5,4,8,8] # 方法一 .字符串的拼接 strvar = "" for i in lst: strvar += str(i) print(strvar,type(strvar)) res = int(strvar) print(res,type(res)) # 方法二 用算数来做 """ 5 4 8 8 5*10 + 4 = 54 54 * 10 + 8 = 548 548 * 10 + 8 = 5488 """ lst = [5,4,8,8] # (1) 变成迭代器 it = iter(lst) # (2) 获取前两个元素 num1 = next(it) num2 = next(it) total = num1 * 10 + num2 print(total) # (3) 计算剩余的数据 for i in it: total = total * 10 + i print(total,type(total)) # reduce 改写 lst = [5,4,8,8] from functools import reduce def func(x,y): return x*10+y print(func(5,4)) res = reduce(func,lst) print(res,type(res)) """ 拿出5 和 4 两个元素 扔到自定义的func函数中 x 接受 5 y 接受 4 return 5*10 + 4 => return 54 然后拿出54 和 8 两个元素 扔到自定义的func函数中 x 接受54 y 接受 8 return 54 * 10 + 8 => return 548 然后拿出548 和 8 两个元素 扔到自定义的func函数中 x 接受548 y 接受 8 return 548 * 10 + 8 => return 5488 返回5488 结束 """ # "678" => 整型 678 (不让使用int) def func(x,y): return x*10+y def func2(n): dic = {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9} return dic[n] strvar = "678" it = map(func2,strvar) res = reduce(func,it) print(res,type(res))
# ### sorted """ sorted(iterable,key=函数,reverse=False) 功能:排序 参数: iterable(容器类型数据,range对象,迭代器) key = 函数 自定义 或者 内置函数 reverse = False 从小到大排序 reverse = True 从大到小排序 返回值: 排序后的结果 """ # (1) 默认从小到大排序 tup = (1,15,-18,12,0) lst = sorted(tup) print(lst) # (2) 从大到小排序 tup = (1,15,-18,12,0) lst = sorted(tup,reverse=True) print(lst) # (3) 使用绝对值进行排序 # res = abs(10) # print(res) tup = (1,15,-18,12,0) lst = sorted(tup,key=abs) print(lst) """ 0 => abs(0) => 0 1 => abs(1) => 1 12 => abs(12) => 12 15 => abs(15) => 15 -18 => abs(-18) => 18 """ # (4) 使用自定义函数进行排序 -> 按照余数大小排序 tup = (19,23,32,35,67) def func(n): return n % 10 lst = sorted(tup,key=func) print(lst) """ 32 func => 2 23 func => 3 35 func => 5 67 func => 7 19 func => 9 """ # 字符串排序 strvar = "zfacd" lst = sorted(strvar) print(lst) # 集合排序 setvar = {"z","f","a","c","d"} lst = sorted(setvar) print(lst) """ 总结: sort 只能针对列表进行排序,直接修改原有列表 sorted 容器类型数据都可以排序,产生一个新的副本,数据类型是列表 """
# ### filter """ filter(func,iterable) 功能: 过滤 在自定义函数中: 如果返回True , 代表保留该数据 如果返回False , 代表舍弃该数据 参数: func 自定义函数 iterable 可迭代对象(容器类型数据 range对象 迭代器) 返回值: 迭代器 """ from collections import Iterator lst = [1,2,3,4,5,6,7,8] lst_new = [] for i in lst: if i % 2 == 0: lst_new.append(i) print(lst_new) # 用filter改写 def func(n): if n % 2 == 0: return True else: return False it = filter(func,lst) res = isinstance(it,Iterator) print(res) # next 获取迭代器中的数据 res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) res = next(it) print(res) # for 获取迭代器中的数据 it = filter(func,lst) for i in it: print(i) # for + next 获取迭代器中的数据 it = filter(func,lst) for i in range(3): res = next(it) print(res) # list 强转迭代器变成列表 it = filter(func,lst) lst = list(it) print(lst) # 匿名函数优化 it = filter(lambda n : True if n % 2 == 0 else False , lst) for i in it: print(i)
day11