python-->>第四天
一.迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件
特点:
- 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
names = iter(['a','b','c']) #迭代器, print(names) print(names.__next__()) # 打印第一个元素。适用于OPEN 打开文件后的操作。 print(names.__next__()) print(names.__next__())
生成器generator
定义:一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator),如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
def bash_dd(amount): #一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator),如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器 while amount >0: amount -=100 yield 100 print('meide ') get = bash_dd(500) #因为有yield所以返回的函数就为 print(type(get)) print(get.__next__()) print(get.__next__()) print('dabaojian') print(get.__next__()) ##返回值为100,'meide,100','dabaojian','meide,100'
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
def cash_out(amount): while amount >0: amount -= 1 yield 1<br> print("擦,又来取钱了。。。败家子!") ATM = cash_out(5) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("花掉花掉!") print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("花掉花掉!") print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) #到这时钱就取没了,再取就报错了 print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
异步yield
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
### yield 异步 , 函数里有yield所以返回的就为生成器generator,没有yield就返回为迭代器 import time def consumer(name): print("%s 准备吃包子啦!" %name) #generator, 生成器作用就是可以让函数在执行的时候保持中断的状态。 while True: baozi = yield #只要执行到yield这就中断在这。 yield通过send来接受值,然后就相当于baozi的值也为下面send的值 print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name): c = consumer('A') c2 = consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子!") c.send('tenlan') c2.send(i) ###send返回每次循环的值给上面的yield、 producer("alex")
装饰器@xxx == @定义的函数名
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
###装饰器 def login(func): ##返回后就相当于,login(tv),,func = tv def inner(arg): ## 想不直接执行,login,那就在login内部重新定义一个inner函数,在inner里面执行验证。 print('wocaocaocaocao') func(arg) ###func函数相当于TV ###arg == te函数里面的'参数' return inner ##将ineer 赋值给TV @login ###执行后会将TV这个值返回到func def tv(name): print('where [%s] come to ,,,'% name) tv('alex') ##tv将参数传给了,inner(arg),arg == alex
装饰器-->>多参数应用
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
def Before(request,kargs): print(Before) def After(request,kargs): print(After) def Filter(before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if(before_result != None): return before_result; main_result = main_func(request,kargs) if(main_result != None): return main_result; after_result = after_func(request,kargs) if(after_result != None): return after_result; return wrapper return outer @Filter(Before, After) def Index(request,kargs): print(Index)
递归
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
def func(arg1,arg2,stop): if arg1 == 0: print(arg1,arg2) #打印初始值, arg3 = arg1 + arg2 print(arg3) if arg3< stop: func(arg2,arg3,stop) func(0,1,30)
算法
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
def get(data1,data2): mid = int(len(data1)/2) ###data1==下面定义的变量data 除以2 ,折中,找到中间位置, if len(data1) > 1: if data1[mid] > data2: ### data1[mid]取出找到的中间位置那个数 ,data2 ==500000 == 你要找的值。判断中间数是否大于你要找的值, print('分手[%s]'% data1[mid]) get(data1[:mid],data2) ##中间的数大于你找的数,那你找的数就在左边。前门代码就是。 elif data1[mid] < data2: print('分手[%s]'% data1[mid]) ##和上面的同样的原理 get(data1[mid:],data2) else: print('复合:',data1[mid]) else: print('再也不见') if __name__ == '__main__': data = list(range(1,60000)) ##代表1-60000,如果后面再跟上个数字,如3 == (1,60000,3)代表,1-60000之间隔三位出个数,如1,2,3,6 get(data,500000)