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迭代器、生成器、面向过程编程(day4)

2018-01-02 09:52 357 查看
一、迭代器
1、迭代的概念
迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢?
迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代
print('===>')
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=1
2、为何要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?
1)为何要有迭代器?
对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器
2)什么是可迭代对象?
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__
3)什么是迭代器对象?
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
PS:文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()
4)注意:
迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象
3、迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象,迭代器对象即有__iter__又有__next__
但是:迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic) 一次取一个值
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #这次执行会抛出异常StopIteration,或者说结束标志
#有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
#这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环
4、for循环
基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
print(dic[k])
for循环的工作原理
1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
5、迭代器的优缺点
优点:
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算,节省内存
缺点:
- 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
- 一次性的,只能往后走,不能往前退
二、生成器
1、什么是生成器
只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码
def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end')
g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>
2、生成器就是迭代器
g.__iter__
g.__next__
生成器就是迭代器,因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)
3、协程函数
yield关键字的另外一种使用形式:表达式形式的yield
def eat(name):
print("%s ready to eat" %name)
while True:
food = yield
print("%s eat %s" %(name,food))
e=eat('sb')
e.send(None) #对于表达式形式的yield,在使用时,第一次必须传None,g.send(None)等同于next(g)
e.send('面条')
e.send('米饭')
e.send('冒菜')
4、yield总结
yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法
yield与return的区别1:yield可以返回多次值 2:函数暂停与再继续的状态是由yield帮我们保存的
三、面向过程编程
1、首先强调:
面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单,面向过程是一种编程思路、思想,而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数,也可以基于面向过程的思想编写程序
2、定义
面向过程的核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么
基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式
3、优点:复杂的问题流程化,进而简单化
4、缺点:可扩展性差,修改流水线的任意一个阶段,都会牵一发而动全身
5、应用:扩展性要求不高的场景,典型案例如linux内核,git,httpd
6、举例
流水线1:
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面
流水线2:
用户输入sql--->sql解析--->执行功能
ps:函数的参数传入,是函数吃进去的食物,而函数return的返回值,是函数拉出来的结果
面向过程的思路就是,把程序的执行当做一串首尾相连的功能,该功能可以是函数的形式,然后一个函数吃,拉出的东西给另外一个函数吃,另外一个函数吃了再继续拉给下一个函数吃。。。
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标签:  python 迭代器 生成器