第一类对象 闭包 迭代器
第一类对象-> 函数名 -> 变量名
1.函数对象可以像变量一样进行赋值
2.还可以作为列表的元素进行使用
3.可以作为返回值返回
4.可以作为参数进行传递
def fn(): print("我叫fn") fn() print(fn) # <function fn at 0x0000000001D12E18> fn() gn = fn # 函数名可以进行赋值 print(gn) gn() fn = 666 print(fn) # 666
def func1(): print("朱祁镇") def func2(): print("徐阶") def func3(): print("王阳明") def func4(): print("魏忠贤") lst = [func1, func2, func3, func4] # 函数+() 就是调用. print(lst) # lst[0]() # for el in lst: # el是列表中的每一项. # el() # 拿到函数. 执行函数,函数名可以像列表元素一样进行迭代
a = 10 b = 20 c = 30 lst = [a, b, c] print(lst) def wrapper(): def inner(): print("我的天, 还可以扎样写") print(inner) # <function wrapper.<locals>.inner at 0x00000000028989D8> inner() return inner ret = wrapper() # <function wrapper.<locals>.inner at 0x00000000028989D8> print(ret) ret() ##函数名像变量一样进行赋值操作
def wrapper(): def inner(): print("哈哈哈") return inner # 函数名可以像返回值一样返回 ret = wrapper() ret() # 在函数外面访问了函数内部的函数 ret() ret() def func1(): a = 10 return a print(func1()) 函数可以作为参数进行传递 def func1(): print("谢晋") def func2(): print('杨士奇') def func3(): print('徐渭') def func4(): print("柳如是") # 代理. 装饰器的雏形 def proxy(a): # a就是变量. 形参 这里的函数名作为形参进行了传递 print("我是代理") a() print("代理执行完毕") proxy(func1) proxy(func3) proxy(func4)
闭包
闭包就是函数的嵌套
函数嵌套中,内层函数对外层函数中的变量的使用
好处:
1. 保护变量不被侵害
2. 让一个变量常驻内存
如何通过代码查看一个闭包
__closure__: 有东西就是闭包. 没东西就不是闭包
def wrapper():
a = "哈哈" # 不安全的一种写法
name = "周杰伦"
def inner():
print(name) # 在内层函数中使用了外层函数的局部变量,这里就是一个闭包
print(a)
def ok():
nonlocal a
a = 108
print(a)
return inner # 返回函数名
ret = wrapper()
ret()
def ok():
global a #引入了全局变量,不安全
a = 20
print(a )
局部变量常驻于内存
def wrapper():
name = "周杰伦" # 局部变量常驻与内存
def inner():
print(name) # 在内层函数中使用了外层函数的局部变量
return inner # 返回函数名
# inner()
ret = wrapper() # ret是一个内层函数
ret() # ret是inner, 执行的时机是不确定的, 必须保证里面的name必须存在
超级简易版爬虫
超级简易版爬虫
from urllib.request import urlopen # 导入一个模块
# 干掉数字签名
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
def func():
# 获取到网页中的内容, 当网速很慢的时候. 反复的去打开这个网站. 很慢
content = urlopen("https://www.dytt8.net/").read()
def inner():
return content.decode("gbk") # 网页内容
return inner
print("开始网络请求")
ret = func() # 网络请求已经完毕 如果一开始是全局变量,重复爬去网站就很慢,因为没有缓存到内存地址
print("网络请求完毕")
print("第一次", ret()[5])
print("第二次", ret()[5]) #
查看是否是闭包
def wrapper():
name = "alex"
def inner():
print("胡辣汤")
print(inner.__closure__) # 查看是否是闭包. 有内容就是闭包, 没有内容就不是闭包
inner() ##__closure__ # 查看是否是闭包
wrapper()
迭代器和迭代
一个数据类型中包含了__iter__函数表示这个数据是可迭代的
dir(数据): 返回这个数据可以执行的所有操作
迭代器的作用
特征:
1. 省内存(生成器)
2. 惰性机制
3. 只能向前. 不能后退
作用:统一了各种数据类型的遍历
# dir() 可以帮我们查看xxx数据能够执行的操作
# print(dir(str)) # __iter__
# print(dir(int)) # 没有__iter__
#print(dir(list)) # 有__iter__
# print(dir(dict)) # 有__iter__
# print(dir(bool)) # 没有__iter__
共性:所有带有__iter__的东西都可以进行for循环, 带有__iter__的东西就是可迭代对象
判断迭代器和可迭代对象的方案(野路子)
__iter__ 可迭代的,拿到迭代器
__iter__ __next__ 迭代器
lst = ["贾樟柯", "李安", "杨德昌", "王家卫"]
# 1. 只能向下执行, 不能反复
# 2. 结束的时候会给我们扔出来一个错误 StopIteration
# 3. 整合所有的数据类型进行遍历(int,bool除外)
# print("__iter__" in dir(lst))
it = lst.__iter__() # 拿到的是迭代器 <list_iterator object at 0x0000000001DCC160>
print(it.__next__()) # 下一个
print(it.__next__()) # 下一个
print(it.__next__()) # 下一个
print(it.__next__()) # 下一个
# print(it.__next__()) # 下一个 # StopIteration 停止迭代
# 想回去
it = lst.__iter__() # 只能重新获取迭代器
迭代和迭代器
s = {"张无忌", "贾樟柯", "宝宝", "风扇哥", "门神"} it = s.__iter__()#获取迭代器 print(it.__next__())#利用迭代器进行迭代 print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__())
##整合所有的数据类型进行遍历(int,bool除外)
模拟for循环
lst = ["海尔兄弟", "阿童木", "葫芦娃", "舒克贝塔", "大风车"] # 模拟for循环 for el in lst: it = lst.__iter__() # 获取到迭代器0 while 1: # 循环 try: # 尝试 el = it.__next__() # 那数据 print(el) except StopIteration: # 出了错误, 意味着数据拿完了 break # 结束循环
官方通过代码判断是否是迭代器
借助于两个模块 Iterator迭代器, Iterable可迭代的
from collections import Iterable, Iterator
lst = [1,2,3]
# print(lst.__next__())
print(isinstance(lst, Iterable)) # xxx是否是xxx类型的. True
print(isinstance(lst, Iterator)) # False
it = lst.__iter__() # 迭代器一定可迭代, 可迭代的东西不一定是迭代器
print(isinstance(it, Iterable)) # xxx是否是xxx类型的. True
print(isinstance(it, Iterator)) # True
for el in it:
print(el)
特征:
1. 省内存(生成器)
2. 惰性机制
3. 只能向前. 不能后退
作用:统一了各种数据类型的遍历
