生成器及常见函数
生成器及常见函数· 异常捕获补充 · for循环本质及迭代器总结 · 生成器 · 基于生成器实现range方法 · 生成器表达式 · 生成器笔试题 · 关键字yield补充用法 · 常见内置函数 · 面向过程编程理论 一、异常捕获补充对可能出现错误的代码进行封装监控，并针对整改方案进行处理。 try: 被监测的代码 except 错误类型 as e: ... else: 被监测的代码不报错的时候执行 finally: 无论是否报错最终都会执行 # 断言(了解) name = 'jason' assert isinstance(name,str) # 主动报异常 raise 错误类型 二、for循环本质基于迭代器对象和迭代器为框架，以异常捕获为结尾的循环 d = {'name':'jason','pwd':123,'hobby':'read'}
res = d.__iter__() # StopIteration
while True:
try:
print(res.__next__())
except StopIteration as e:
break
for i in d:
print(i)
三、迭代取值与索引取值对比迭代取值 优点：不依赖于索引的一种通用取值方式 缺点：取值的顺序永远都是固定的从左网友 无法重复获取 索引取值 优点：可以重复取值 缺点：需要提供有序容器类型才可取值（不是一种通用的方式） 四、生成器对象生成器其实就是自定义迭代器 # 定义阶段就是一个普通函数 def my_ge(): print('first') yield 123,222,333 print('second') # yield 456,444,555 """ 当函数体内含有yield关键字 那么在第一次调用函数的时候 并不会执行函数体代码 而是将函数变成了生成器(迭代器) """ # 调用函数:不执行函数体代码 而是转换为生成器(迭代器) # res = my_ge() # ret = res.__next__() # 每执行一个__next__代码往下运行到yield停止 返回后面的数据 # print(ret) # ret = res.__next__() # 再次执行__next__接着上次停止的地方继续往后 遇到yield再停止 # print(ret) 五、自定义range功能def my_range(start, stop=None, step=1): if not stop: stop = start start = 0 while start < stop: yield start start += step # res = my_range(10) # for i in res: # print(i) # res = my_range(1,10) # for i in res: # print(i) res = my_range(1,10,3) for i in res: print(i) 六、yield传值def eat(name): print('%s 准备干饭！！！'%name) while True: food = yield print('%s 正在吃 %s' % (name, food)) res = eat('jason') # 并不会执行代码 而是转换成生成器 res.__next__() res.send('肉包子') res.send('盖浇饭') 七、yield与returm对比yield 1.可以返回值（支持多个并且组织成元组） 2.函数体代码遇到yield不会结束而是“停住” 3.yield可以将函数变成生成器 并且还支持外界传值 return 1.可以返回值（支持多个并且组织成元组） 2.函数体代码遇到return直接结束 八、生成器表达式生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行 l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99] # res = [i+1 for i in l if i!=44] # print(res) # res1 = (i+1 for i in l if i!=44) """ 生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行 """ # print(res1.__next__()) # print(res1.__next__()) # print(res1.__next__()) """ 迭代器对象 生成器对象 我们都可以看成是"工厂" 只有当我们所要数据的时候工厂才会加工出"数据" 上述方式就是为了节省空间 """ # 求和 def add(n, i): return n + i # 调用之前是函数 调用之后是生成器 def test(): for i in range(4): yield i g = test() # 初始化生成器对象 for n in [1, 10]: g = (add(n, i) for i in g) """ 第一次for循环 g = (add(n, i) for i in g) 第二次for循环 g = (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g)) """ res = list(g) print(res) #A. res=[10,11,12,13] #B. res=[11,12,13,14] #C. res=[20,21,22,23] #D. res=[21,22,23,24] 九、常见内置函数# 1.abs() 绝对值 # print(abs(123)) # print(abs(-123)) # 2.all() any() # l = [11,22,33,0] # print(all(l)) # 所有的元素都为True结果才是True # print(any(l)) # 所有的元素只要有一个为True结果就为True # 3.bin() oct() hex() 进制数 # print(bin(123)) # print(oct(123)) # print(hex(123)) # 4.bytes() str() # res = '金牌班 最牛逼' # res1 = bytes(res,'utf8') # print(res1) # res2 = str(res1,'utf8') # print(res2) # res1 = res.encode('utf8') # print(res1) # res2 = res1.decode('utf8') # print(res2) # 5.callable() 是否可调用(能不能加括号运行) # s1 = 'jason' # def index(): # pass # print(callable(s1),callable(index)) # False True # 6.chr() ord() # print(chr(65)) # 根据ASCII码转数字找字符 # print(ord('A')) # 65 # 7.complex() 复数 # print(complex(123)) # (123+0j) # 8.dir() 查看当前对象可以调用的名字 # def index(): # pass # print(dir(index)) # print(index.__name__) # 9.divmod() # print(divmod(101,10)) """总数据100 每页10条 10页""" """总数据99 每页10条 10页""" """总数据101 每页10条 11页""" # num,more = divmod(233,10) # if more: # num += 1 # print('总共需要%s页'%num) # 10.eval()只能识别简单的语法 exec()可以识别复杂语法 都是将字符串中的数据内容加载并执行 # res = """ # 你好啊 # for i in range(10): # print(i) # """ # res = """ # print('hello world') # """ # eval(res) # exec(res) # 11.isinstance() 判断是否属于某个数据类型 # print(isinstance(123,float)) # False # print(isinstance(123,int)) # True # 12.pow() # print(pow(4,3)) # 13.round() # print(round(4.8)) # print(round(4.6)) # print(round(8.5)) # 14.sum() # l = [11,22,333,44,55,66] # print(sum(l))
|
