Python迭代器和关键字 global ,nonlocal

1.关键字

  • global : 可以修改全局变量

    • 可以在局部作用域声明一个全局变量,剪切 : 此时局部作用域没有该变量,全局作用域中有

      • name = 1
        def func():
            global name
            name += 1
            print(globals())
        func()
        print(name)
        print(globals())
        
  • nonlocal : 不能操作全局变量

    • 可以对父级作用域的变量进行修改,并且在当前作用域创建(复制)一分此变量

    • # 这是复制
      # def func():
      #     count = 0
      #     def inner():
      #         nonlocal count
      #         count += 1
      #         print(count)
      #         print(locals())
      #     inner()
      #     print(locals())
      # func()
      # UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
      # 解释器认为:如果你在局部作用域对一个变量进行修改了,
      # 你在局部作用域已经定义好这个变量了。
      

2.默认参数的坑

  • 当默认参数是可变类型的时候,变化的元素会替换原来的默认值

    • # def func(a,b=False):
      #     print(a)
      #     print(b)
      # func(1,True)
      # 当你的默认参数如果是可变的数据类型,你要小心了。
      
      # def func(a,l=[]):
      #     l.append(a)
      #     return l
      # print(func(1))  # [1,]
      # print(func(2))  # [2,]
      # print(func(3))  # [3,]
      

3.函数名的应用

  • 函数名是一个特殊的变量
  • 函数名可以作为容器类类型的元素
  • 函数名可以作为函数的实参
  • 函数名可以作为函数的返回值

4.python新特性: f-string 格式化输出

  • f不区分大小写
  • 可以加入表达式
  • 可以结合函数
  • 不能放一些特殊字符

5.可迭代对象

  • 字面意思分析:可以重复的迭代的实实在在的东西。

    list,dict(keys(),values(),items()),tuple,str,set,range, 文件句柄(待定)

  • 专业角度: 内部含有'__iter__'方法的对象,就是可迭代对象。

    内置函数:dir() print(dir(str))

  • 判断一个对象是否是可迭代对象: print('iter' in dir(str))

  • 优点:

    1. 直观。
    2. 操作方法较多。
  • 缺点:

    1. 占内存。
    2. 不能迭代取值(索引,字典的key)。

6.迭代器

  • 字面意思:可以重复迭代的工具。

  • 专业角度: 内部含有'__iter__'并且含有"__next__"方法的对象,就是迭代器

  • 可迭代对象转化成迭代器:

  • l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    # 内置函数iter()
    obj = iter(l1)
    
  • # 迭代器可以迭代取值。利用next()进行取值
    l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    # 内置函数iter()
    obj = iter(l1)
    # print(obj)
    print(next(obj))
    print(next(obj))
    print(next(obj))
    print(next(obj))
    print(next(obj))
    print(next(obj))
    
  • 迭代器优点:

    • 非常节省内存。
    • 惰性机制。
  • 迭代器缺点:

    • 不直观。
    • 操作不灵活。
    • 效率相对低。
  • 特性:

  • l1 = [22, 33, 44, 55, 66, 77]
    obj = iter(l1)
    
    for i in range(3):
        print(next(obj))
    
    for i in range(2):
        print(next(obj))
    
  • 利用while循环,模拟for循环内部循环可迭代对象的机制。

    • 先要将可迭代对象转化成迭代器。
    • 利用next对迭代器进行取值。
    • 利用异常处理try一下防止报错。
  • 可迭代对象与迭代器的对比

    • 可迭代对象:可迭代对象是一个操作比较灵活,直观,效率相对高,但是比较占用内存的数据集。
    • 迭代器:迭代器是一个非常节省内存,满足惰性机制,但是效率相对低,操作不灵活的数据集。
posted @ 2019-06-19 15:46  恰蜜小嘴  阅读(267)  评论(0编辑  收藏  举报