python全栈开发-Day11 迭代器、生成器、面向过程编程
一、 迭代器
一 、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
二、 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。
迭代器:迭代取值工具
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__()
#'hello'.__iter__()
#(1,2,3).__iter__()
#[1,2,3].__iter__()
#{'a':1}.__iter__()
#{'a','b'}.__iter__()
#open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__() #我们发现只有文件是迭代器对象
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
三 、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: #布尔值不是0,空,None False 别的都是Ture
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break #这么写太low了,还需要我们自己捕捉异常,控制next,
python这么牛逼,肯定有简洁模式!请看for循环
四 、for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 line in dic:
print(dic[line]) # for循环原理分析:
#1、for 循环称之为迭代器循环,in后跟的必须是可迭代的对象
#2、for循环会执行in后对象的__iter__方法,拿到迭代器对象
#3、然后调用迭代器对象的__next__方法,拿到一个返回值赋值给line,执行一次循环体
#4、周而复始,直到取值完毕,for循环会检测到异常自动结束循环
五 、迭代器的优缺点
优点:
1、 提供一种统一的、不依赖于索引的取值方式
2、惰性计算,节省内存
缺点:
1、取值麻烦,只能一个一个取,只能往后走
2、 一次性的,不能往前退无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
二 、生成器
一 、什么是生成器
#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>
二 、生成器就是迭代器
def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end') g=func()
g.__iter__
g.__next__
#上面所讲的同时有__iter__()和__next()方法,就是迭代器
#所以生成器就是迭代器,因此可以这么取值
res=next(g)
print(res) #一次next()执行一次yield
三、 练习
自定义函数模拟range(1,7,2)
def my_range(start,stop,step=1):
while start < stop:
yield start
start+=step #执行函数得到生成器,本质就是迭代器
obj=my_range(1,7,2) #1 3 5
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj)) #StopIteration #应用于for循环
for i in my_range(1,7,2):
print(i)
四、 yield总结
1、为我们提供了一种自定义迭代器的方式,
可以在函数内用yield关键字,调用函数拿到的结果就是一个生成器,生成器就是迭代器
2、yield可以像return一样用于返回值,区别是return只能返回一次值,而yield可返回多次
因为yield可以保存函数执行的状态
三、面向过程编程
1、首先强调:面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单,面向过程是一种编程思路、思想,而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。
言外之意是即使我们不依赖于函数,也可以基于面向过程的思想编写程序。
2、定义: 面向过程的核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么
基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式 。
3、优点:复杂的问题流程化,进而简单化。
4、缺点:可扩展性差,修改流水线的任意一个阶段,都会牵一发而动全身。
5、应用:扩展性要求不高的场景,典型案例如linux内核,git,httpd。
6、举例
流水线1:
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面
ps:函数的参数传入,是函数吃进去的食物,而函数return的返回值,是函数拉出来的结果。
面向过程的思路就是,把程序的执行当做一串首尾相连的功能,该功能可以是函数的形式,然后一个函数吃,拉出的东西给另外一个函数吃,如此反复。。。
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