博客整理day13
Python day13
迭代器
可迭代对象
python的一切都是对象,在这对些对象里,但凡有__iter__方法的对象，都是可迭代对象。
# 除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象
# 可迭代的对象：Python内置str、list、tuple、dict、set、file都是可迭代对象。
迭代器对象
迭代器对象: 含有__iter__和__next__方法的对象就是迭代器对象
迭代器对象的概念：可迭代的对象执行__iter__方法得到的返回值。并且可迭代对象会有一个__next__方法。
迭代器的作用 : 提供了不依赖索引取值的手段
# 不依赖索引的数据类型迭代取值
dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
iter_dic = dic.__iter__()
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
# print(iter_dic.__next__()) # StopIteration:
#可迭代对象使用__iter__变成迭代器
for 循环原理
for循环的本质是一个while循环,只不过它是一个可控的while循环
for循环称为迭代器循环，in后必须是可迭代的对象。
def for1(iterable):
iterator = iterable.__iter__()
while True:
try:
print(iterator.__next__())
except StopIteration:
break
for1([1,2,3])
三元表达式
x = 10
y = 20
if x > y:
print(x)
else:
print(y)
#print(x) if x > y else print(y)
# 条件成立走这里 if 条件 else 条件不成立走这里
列表推导式
lt = []
for i in range(10):
lt.append(i)
#lt = [i for i in range(10)] #第一个i可以做运算
字典生成式
print({i: i**2 for i in range(10)})
# zip()
res = zip([1,2,3],[4,2,3,4,2,3,4,2,3],'abcadsfasd') # res是一个迭代器,__next__返回元组
print(res.__next__()) # type:tuple
print(res.__next__()) # type:tuple
print(res.__next__()) # type:tuple
# print(res.__next__()) # type:tuple
生成器生成公式
g = (i for i in range(10000000))
#print(g)
# for i in g:
# print(i)
lt = [i for i in range(10000000)]
#print(lt)
#列表推导式 定义即为所有值开辟空间
#生成器生成公式 定义只为迭代器开辟一个空间
生成器
生成器: 本质就是迭代器,生成器就是一个自定义的迭代器,含有yield关键字的函数叫做生成器
yield关键字
def ge():
yield 1
yield 2
g = ge()# 得到一个生成器 # ge()得到一个生成器 --> 生成器本质是迭代器
print(g.__next__())
print(g.__next__())
# yield的特性
# 1. 暂停函数
# 2. 通过next取值
函数递归
函数的递归调用：它是一种特殊的嵌套调用，但是它在调用一个函数的过程中，又直接或间接地调用了它自身。
def foo():
print('from foo')
foo()
foo() # 进入死循环
直接调用
def a():
x = 1
print(x)
a()
a()
间接调用
def bar():
print('from bar')
foo()
def foo():
print('from foo')
bar()
bar()
递归必须要有两个明确的阶段：
- 递推：一层一层递归调用下去，进入下一层递归的问题规模都将会减小
- 回溯：递归必须要有一个明确的结束条件，在满足该条件开始一层一层回溯。
函数递归必须满足的条件:
- 函数内部调用函数自己
- 必须要有退出条件
- 递归必须要有规律
