闭包和迭代器
一.函数名的运用
函数名是一个变量, 但它是一个特殊的变量, 与括号配合可以执行函数的变量.
1. 函数名的内存地址
2. 函数名可以赋值给其他变量
3. 函数名可以当做容器类的元素
4. 函数名可以当做函数的参数
5. 函数名可以作为函数的返回值
def panpan(): print("我是潘潘. 我喜欢毒丈夫 ") def xiaoping(): print("我是小萍萍. 我喜欢毒丈夫 ") def xiaohua(): print("我是小花花. 我喜欢毒丈夫 ") def daguanren(): print("大官人喜欢xxxx") def wangpo(nv, nan): # 核心业务逻辑 nv() nan() wangpo(xiaohua, daguanren) # 王婆代理了大官人和潘潘
def play(wanjv1, wanjv2, wanjv3): ''' 玩儿函数 :param wanjv1: 玩具1 :param wanjv2: 玩具2 :param wanjv3: 玩具3 :return: 开心 ''' print("我要玩儿荡秋千") return "开心" # play("独木桥", "独轮车", "独眼龙") print(play.__doc__) # document print(str.join.__doc__)
二. 闭包
def func(): a = 10 print(a) func() print(a) # 在外面你是访问不到局部变量的, 局部变量是安全的 # 全局变量可能会被修改, 全局变量是不安全的. 可能会被其他函数所更改 a = 10 def func(): global a a = 20 print(a) func() print(a) # 用闭包可以保护我们的变量 # 写法: 在外层函数中声明一个变量. 在内层函数使用或者返回这个变量. # 这个结构叫闭包 # 1.可以保护我的变量 # 2.可以让一个变量常驻内存
什么是闭包? 闭包就是内层函数, 对外层函数(非全局)的变量的引用. 叫闭包
我们可以使用__closure__来检测函数是否是闭包. 使用函数名.__closure__返回cell就是
闭包. 返回None就不是闭包
问题, 如何在函数外边调用内部函数呢?
那如果多层嵌套呢? 很简单, 只需要一层一层的往外层返回就行了
由它我们可以引出闭包的好处. 由于我们在外界可以访问内部函数. 那这个时候内部函
数访问的时间和时机就不一定了, 因为在外部, 我可以选择在任意的时间去访问内部函数. 这
个时候. 想一想. 我们之前说过, 如果这个函数执行完毕. 则这个函数中的变量以及局部命名
空间中的内容都将会被销毁. 在闭包中. 如果变量被销毁了. 那内部函数将不能正常执行. 所
以. python规定. 如果你在内部函数中访问了外层函数中的变量. 那么这个变量将不会消亡.
将会常驻在内存中. 也就是说. 使⽤闭包, 可以保证外层函数中的变量在内存中常驻. 这样做
有什么好处呢? 非常大的好处. 我们来看这个关于爬虫的代码 :
from urllib.request import urlopen def func(): # 闭包. content会常驻内存 content = urlopen("http://www.xiaohuar.com/").read() def inner(): return content return inner print("加载中...") g = func() # 网络请求 print("加载完毕") print(g()) print(g()) print(g())
三. 迭代器
我们之前一直在用可迭代对象进行迭代操作. 那么到底什么是可迭代对象. 这个主要讨
论可迭代对象. ⾸先我们先回顾一下之前我们所熟知的可迭代对象有哪些:
str, list, tuple, dict, set. 那为什么我们可以称他们为可迭代对象呢? 因为他们都遵循了可
迭代协议. 什么是可迭代协议. 首先我们先看一段错误代码:
注意看报错信息中有这样一句话. 'int' object is not iterable . 翻译过来就是整数类型对象
是不可迭代的. iterable表⽰可迭代的. 表示可迭代协议. 那么如何进行验证你的数据类型是否
符合可迭代协议. 我们可以通过dir函数来查看类中定义好的所有方法
在打印结果中. 寻找__iter__ 如果能找到. 那么这个类的对象就是一个可迭代对象
我们发现在字符串中可以找到__iter__. 继续看一下list, tuple, dict, set
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index'] ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] ['_CHUNK_SIZE', '__class__', '__del__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_checkClosed', '_checkReadable', '_checkSeekable', '_checkWritable', '_finalizing', 'buffer', 'close', 'closed', 'detach', 'encoding', 'errors', 'fileno', 'flush', 'isatty', 'line_buffering', 'mode', 'name', 'newlines', 'read', 'readable', 'readline', 'readlines', 'seek', 'seekable', 'tell', 'truncate', 'writable', 'write', 'writelines'] ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__init_subclass__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__','__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update'] ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
我们发现这一个可以进行for循环的东西都有__iter__函数, 包括range也有. 可以试一试
下.
这是查看这个对象是否是可迭代对象的第一种办法. 我们还可以通过isinstence()函数来查
看这个对象是什么类型的
l = [1,2,3] l_iter = l.__iter__() from collections import Iterable from collections import Iterator print(isinstance(l,Iterable)) #True print(isinstance(l,Iterator)) #False print(isinstance(l_iter,Iterator)) #True print(isinstance(l_iter,Iterable)) #True
综上. 我们可以确定. 如果对象中有__iter__函数. 那么我们认为这个对象遵守了可迭代协议.
就可以获取到相应的迭代器. 这个的__iter__是帮助我们获取到对象的迭代器. 我们使用迭代
器中的__next__()来获取到⼀个迭代器中的元素. 那么我们之前讲的for的工作原理到底是什
么? 继续看代码
lst = [1,2,3] it = lst.__iter__() print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__()) # 重新拿一个迭代器 it = lst.__iter__() print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__())
for循环的机制:
for i in [1,2,3]:
print(i)
使用while循环+迭代器来模拟for循环(必须要掌握)
lst = [1,2,3] lst_iter = lst.__iter__() while True: try: i = lst_iter.__next__() print(i) except StopIteration: break
# 总结
# 特点:
# 1. 节省内存
# 2. 惰性机制
# 3. 只能向前. 不能反复
# 小总结
# Iterable: 可迭代对象. 里面包含了__iter__(),可以使用for循环
# Iterator: 迭代器. 里面包含了__iter__() 和 __next__(), 也可以使用for循环
# from collections import Iterable # 可迭代的
# from collections import Iterator # 迭代器
