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【天池龙珠计划】Python训练营 Task03 Python基础进阶：从函数到高级魔法方法

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文章目录

• 【天池龙珠计划】Python训练营 Task03 Python基础进阶：从函数到高级魔法方法
• 一、函数
• • 1.函数的定义
  • 2.函数的参数
  • 3.函数的返回值
  • 4.变量作用域
• 二、Lambda 表达式
• • 1.匿名函数的定义
  • 2.匿名函数的应用
• 三、类与对象
• • 1.对象 = 属性 + 方法 （封装、继承、多态）
  • 2.self
  • 3.Python 的魔法方法
  • 4.公有和私有
  • 5.继承
  • 6.类、类对象和实例对象
  • 7.绑定
  • 8.一些相关的内置函数（BIF）
• 四、魔法方法
• • 1.基本的魔法方法
  • 2.算术运算符
  • 3.反算术运算符
  • 4.增量赋值运算符
  • 5.一元运算符
  • 6.属性访问
  • 7.描述符
  • 8.定制序列
  • 9.迭代器

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有幸参加阿里云天池寒假训练营活动，目前活动已经圆满结束，收获颇丰，仅在此做一些学习笔进记行巩固和继续学习

天池龙珠计划：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicamps?spm=5176.20977230.J_6770933040.1.256d301eHKJSd5https://hao.360.com/?a1004

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一、函数

1.函数的定义

• def开头，后接函数名和()，注意冒号起始和缩进。
• 不带表达式的return相当于返回None。

def functionname (parameters):

       “函数_文档字符串”

        function_suite

        return [expression]

2.函数的参数

参数形态如下：

• 位置参数 (positional argument)
• 默认参数 (default argument)
• 可变参数 (variable argument)
• 关键字参数 (keyword argument)
• 命名关键字参数 (name keyword argument)
• 参数组合

1. 位置参数

def functionname(arg1):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

2. 默认参数

def functionname(arg1, arg2=v):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

• 默认参数一定要放在位置参数后面
• Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致

3. 可变参数

不定长的参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

• 加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。

4. 关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

- *args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组。
- **kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
    print(arg1)
    print(args)
    print(kwargs)


printinfo(70, 60, 50)
print("---------------------")
printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)

70
(60, 50)
{}
---------------------
70
(60, 50)
{'a': 1, 'b': 2}

5. 命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw):

       “函数_文档字符串”

       function_suite

       return [expression]

• 使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。

6. 参数组合

参数定义的顺序必须是：

• 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
• 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

3.函数的返回值

可返回各种类型、函数等等

4.变量作用域

1. 局部变量、全局变量

• 局部变量。
• 全局变量。
• 改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字

num = 1

def fun1():
    global num
    print(num)
    num = 123
    print(num)
    
fun1()
print(num)

1
123
123

2.内嵌函数

函数嵌套，注意缩进。

3.闭包

• 一种特殊的内嵌函数。
• 在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，内部函数被认为是闭包。
• 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为闭包作用域。
• 闭包的返回值通常是函数。

def make_counter(init):
    counter = [init]
    def inc(): counter[0] += 1
    def dec(): counter[0] -= 1
    def get(): return counter[0]
    def reset(): counter[0] = init
    return inc, dec, get, reset

inc, dec, get, reset = make_counter(0)
inc()
inc()
inc()
print(get())
dec()
print(get())
reset()
print(get())

3
2
0

• 修改闭包作用域中的变量需要 nonlocal 关键字

def outer():
    num = 10
    
    def inner():
        nonlocal num  # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)

    inner()
    print(num)
    
outer()

100
100

4.递归

函数在内部调用自身

二、Lambda 表达式

1.匿名函数的定义

两类函数：

• def <——> 正规函数
• lambda <——> 匿名函数（无函数名，不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数）

lambda argument_list: expression

• lambda - 定义匿名函数的关键词。
• argument_list - 函数参数，和正规函数里的参数类型一样。
• :- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
• expression - 表达式，没有return语句，表达式本身结果就是返回值。

2.匿名函数的应用

函数式编程是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。
函数式编程，应用于函数式编程的高阶函数,两种形式如下：

• 参数是函数 (filter, map)
• 返回值是函数 (closure)

def f(x):
    y = []
    for item in x:
        y.append(item + 10)
    return y
x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [1, 2, 3]

[1, 2, 3]

• 例：filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。

odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]

[1, 3, 5, 7, 9]

三、类与对象

1.对象 = 属性 + 方法 （封装、继承、多态）

类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。
封装、继承、多态，基本与Java一致。

• 封装：class 定义类，注意分号和缩进。

• 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

• 多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

• 注意继承关系和覆写情况

class Animal:
    def run(self):
        raise AttributeError('子类必须实现这个方法')
class People(Animal):
    def run(self):
        print('人正在走')
class Pig(Animal):
    def run(self):
        print('pig is walking')
class Dog(Animal):
    def run(self):
        print('dog is running')
def func(animal):
    animal.run()
func(Pig())
func(People())

pig is walking
人正在走

2.self

• 相当于 C++ 的 this 指针，与Java中的this关键字使用方法基本一致。

• 类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），按照惯例它的名称是 self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。

class Ball:
    def setName(self, name):
        self.name = name
    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)
a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
b.kick()

我叫球A,该死的，谁踢我...
我叫球B,该死的，谁踢我...

3.Python 的魔法方法

1.__init__(self[, param1, param2...]):类实例化时自动调用

• 基本类似于Java中的构造方法

4.公有和私有

• 在变量名或函数名前加上"__"两个下划线，表示私有。

class Site:
    def __init__(self, name, url):
        self.name = name  # public
        self.__url = url  # private
    def who(self):
        print('name  : ', self.name)
        print('url : ', self.__url)
    def __foo(self):  # 私有方法
        print('这是私有方法')
    def foo(self):  # 公共方法
        print('这是公共方法')
        self.__foo()
x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name  :  老马的程序人生
# url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
x.foo() #此时被调用的是公共方法和私有方法！！！
x.__foo()

name  :  老马的程序人生
url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
这是公共方法
这是私有方法



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-26-f159ff76b067> in <module>
     16 # url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
     17 x.foo() #此时被调用的是公共方法和私有方法！！！
---> 18 x.__foo()


AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'

5.继承

Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):

       statement-1

              .

              .

              .

       statement-N

• BaseClassName（基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：
• 如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。
• 需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

import random
class Fish:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 10)
        self.y = random.randint(0, 10)
    def move(self):
        self.x -= 1
        print("我的位置", self.x, self.y)
class GoldFish(Fish):  # 金鱼
    pass
class Carp(Fish):  # 鲤鱼
    pass
class Salmon(Fish):  # 三文鱼
    pass
class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        self.hungry = True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True
g = GoldFish()
g.move()
s = Shark()
s.eat()
s.move()  #报错，没有调用父类的构造方法，所以没有x变量。

我的位置 6 3
吃货的梦想就是天天有得吃！



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-27-6c146fd1ab11> in <module>
     27 s = Shark()
     28 s.eat()
---> 29 s.move()  #报错，没有调用父类的构造方法，所以没有x变量。


<ipython-input-27-6c146fd1ab11> in move(self)
      5         self.y = random.randint(0, 10)
      6     def move(self):
----> 7         self.x -= 1
      8         print("我的位置", self.x, self.y)
      9 class GoldFish(Fish):  # 金鱼


AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'

解决方法：（与Java一致）

• 调用未绑定的父类方法Fish.__init__(self)
• 使用super函数super().__init__()
  代码如下：

class Shark(Fish):
    def __init__(self):
        Fish.__init__(self) #<--------
        self.hungry = True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

class Shark(Fish):
    def __init__(self):
        super().__init__() #<--------
        self.hungry = True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

6.类、类对象和实例对象

• 类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。
• 实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。
• 实例属性：实例属性和具体的某个实例对象有关系，并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的，说白了实例属性只能在自己的对象里面使用，其他的对象不能直接使用，因为self是谁调用，它的值就属于该对象。

# 创建类对象
class Test(object):
    class_attr = 100  # 类属性
    def __init__(self):
        self.sl_attr = 100  # 实例属性
    def func(self):
        print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性
        print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性
        print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性
a = Test()
a.func()

b = Test()
b.func()

a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()

b.func()

Test.class_attr = 300
a.func()

b.func()

类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 100
self.实例属性的值 100
类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 100
self.实例属性的值 100
类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 200
self.实例属性的值 200
类对象.类属性的值: 100
self.类属性的值 100
self.实例属性的值 100
类对象.类属性的值: 300
self.类属性的值 200
self.实例属性的值 200
类对象.类属性的值: 300
self.类属性的值 300
self.实例属性的值 100

7.绑定

• 方法需要有实例才能被调用
• Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。

8.一些相关的内置函数（BIF）

• issubclass(class, classinfo) 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。

• 一个类被认为是其自身的子类。

• classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。

• isinstance(object, classinfo) 方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。

• type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。

• isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。

• 如果第一个参数不是对象，则永远返回False。

• 如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。

a = 2
print(isinstance(a, int))  # True
print(isinstance(a, str))  # False
print(isinstance(a, (str, int, list)))  # True
class A:
    pass
class B(A):
    pass

print(isinstance(A(), A))
print(type(A()) == A)
print(isinstance(B(), A))
print(type(B()) == A)

True
False
True
True
True
True
False

• hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。
• getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。
• delattr(object, name)用于删除属性。

class A(object):
    bar = 1
    ccc=2

a = A()
print(hasattr(a, 'ccc'))
print(hasattr(a, 'bar2'))

delattr(A, 'ccc')
print(hasattr(a, 'ccc'))

print(getattr(a, 'bar'))
print(getattr(a, 'bar2', 3))
print(getattr(a, 'bar2'))

True
False
False
1
3



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-10-d2f58a72d1c2> in <module>
     12 print(getattr(a, 'bar'))
     13 print(getattr(a, 'bar2', 3))
---> 14 print(getattr(a, 'bar2'))


AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'

• class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])用于在新式类中返回属性值。
  • fget – 获取属性值的函数
  • fset – 设置属性值的函数
  • fdel – 删除属性值函数
  • doc – 属性描述信息

class C(object):
    def __init__(self):
        self.__x = None
    def getx(self):
        return self.__x
    def setx(self, value):
        self.__x = value
    def delx(self):
        del self.__x
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

cc = C()
cc.x = 2
print(cc.x)

del cc.x
print(cc.x)

2



---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-11-1721d3e165e1> in <module>
     15 
     16 del cc.x
---> 17 print(cc.x)


<ipython-input-11-1721d3e165e1> in getx(self)
      3         self.__x = None
      4     def getx(self):
----> 5         return self.__x
      6     def setx(self, value):
      7         self.__x = value


AttributeError: 'C' object has no attribute '_C__x'

四、魔法方法

• 魔法方法总是被双下划线包围

• 魔法方法是面向对象的 Python 的一切

• 能够在适当的时候被自动调用。

• 魔法方法的第一个参数应为cls（类方法） 或者self（实例方法）。

1.cls：代表一个类的名称
2.self：代表一个实例对象的名称

1.基本的魔法方法

• __init__(self[, ...]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法,类似于Java中的构造方法。

• __new__(cls[, ...]) 在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法，在调用__init__初始化前，先调用__new__。

• __new__至少要有一个参数cls，代表要实例化的类，__new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new__，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了，当前类cls的实例，当前类的__init__才会进入。

• __del__(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。

Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

大部分时候，Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况，比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b，而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a，此时两个对象的引用计数都是 1，而实际上程序已经不再有变量引用它们，系统应该回收它们，此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快，要等专门的循环垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）来检测并回收这种引用循环。

class C(object):
    def __init__(self):
        print('into C __init__')

    def __del__(self):
        print('into C __del__')
c1 = C()
# into C __init__
c2 = c1
c3 = c2
del c3
del c2
del c1
#del c3
#del c2
# into C __del__

into C __init__
into C __del__

• __str__(self):

  • 当你打印一个对象的时候，触发__str__
  • 当你使用%s格式化的时候，触发__str__
  • str强转数据类型的时候，触发__str__

• __repr__(self)：

  • repr是str的备胎
  • 有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__
  • repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值
  • 当你使用%r格式化的时候 触发__repr__

2.算术运算符

• __add__(self, other)：+
• __sub__(self, other)：-
• __mul__(self, other)：*
• __truediv__(self, other)：/
• __floordiv__(self, other)：//
• __mod__(self, other) ：%
• __divmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
• divmod(a, b)把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
• __pow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
• __lshift__(self, other)定义按位左移位的行为：<<
• __rshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>
• __and__(self, other)定义按位与操作的行为：&
• __xor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^
• __or__(self, other)定义按位或操作的行为：|

3.反算术运算符

• __radd__(self, other)定义加法的行为：+
• __rsub__(self, other)定义减法的行为：-
• __rmul__(self, other)定义乘法的行为：*
• __rtruediv__(self, other)定义真除法的行为：/
• __rfloordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//
• __rmod__(self, other) 定义取模算法的行为：%
• __rdivmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
• __rpow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
• __rlshift__(self, other)定义按位左移位的行为：<<
• __rrshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>
• __rand__(self, other)定义按位与操作的行为：&
• __rxor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^
• __ror__(self, other)定义按位或操作的行为：|

a + b

这里加数是a，被加数是b，因此是a主动，反运算就是如果a对象的__add__()方法没有实现或者不支持相应的操作，那么 Python 就会调用b的__radd__()方法。

4.增量赋值运算符

• __iadd__(self, other)定义赋值加法的行为：+=
• __isub__(self, other)定义赋值减法的行为：-=
• __imul__(self, other)定义赋值乘法的行为：*=
• __itruediv__(self, other)定义赋值真除法的行为：/=
• __ifloordiv__(self, other)定义赋值整数除法的行为：//=
• __imod__(self, other)定义赋值取模算法的行为：%=
• __ipow__(self, other[, modulo])定义赋值幂运算的行为：**=
• __ilshift__(self, other)定义赋值按位左移位的行为：<<=
• __irshift__(self, other)定义赋值按位右移位的行为：>>=
• __iand__(self, other)定义赋值按位与操作的行为：&=
• __ixor__(self, other)定义赋值按位异或操作的行为：^=
• __ior__(self, other)定义赋值按位或操作的行为：|=

5.一元运算符

• __neg__(self)定义正号的行为：+x
• __pos__(self)定义负号的行为：-x
• __abs__(self)定义当被abs()调用时的行为
• __invert__(self)定义按位求反的行为：~x

6.属性访问

• __getattr__(self, name): 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。
• __getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为（先调用该方法，查看是否存在该属性，若不存在，接着去调用__getattr__）。
• __setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为。
• __delattr__(self, name)：定义当一个属性被删除时的行为。

7.描述符

• __get__(self, instance, owner)用于访问属性，它返回属性的值。
• __set__(self, instance, value)将在属性分配操作中调用，不返回任何内容。
• __del__(self, instance)控制删除操作，不返回任何内容。

8.定制序列

容器类型的协议

• 如果说你希望定制的容器是不可变的话，你只需要定义__len__()和__getitem__()方法。
• 如果你希望定制的容器是可变的话，除了__len__()和__getitem__()方法，你还需要定义__setitem__()和__delitem__()两个方法。

class CountList:
    def __init__(self, *args):
        self.values = [x for x in args]
        self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, item):
        self.count[item] += 1
        return self.values[item]


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
print(c1[1] + c2[1])  # 7

print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}

print(c2.count)
# {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}

3
6
7
{0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
{0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}

• __len__(self)定义当被len()调用时的行为（返回容器中元素的个数）。
• __getitem__(self, key)定义获取容器中元素的行为，相当于self[key]。
• __setitem__(self, key, value)定义设置容器中指定元素的行为，相当于self[key] = value。
• __delitem__(self, key)定义删除容器中指定元素的行为，相当于del self[key]。

【例子】编写一个可改变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数。

class CountList:
    def __init__(self, *args):
        self.values = [x for x in args]
        self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, item):
        self.count[item] += 1
        return self.values[item]

    def __setitem__(self, key, value):
        self.values[key] = value

    def __delitem__(self, key):
        del self.values[key]
        for i in range(0, len(self.values)):
            if i >= key:
                self.count[i] = self.count[i + 1]
        self.count.pop(len(self.values))


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
c2[2] = 12
print(c1[1] + c2[2])  # 15
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
del c1[1]
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}

3
6
15
{0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
{0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}

9.迭代器

• 迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

• 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

• 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。

• 迭代器只能往前不会后退。

• 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

• 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

• iter(object) 函数用来生成迭代器。

• next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目。

• iterator – 可迭代对象

• default – 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。

• __iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
• __next__() 返回下一个迭代器对象。
• StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

class Fibs:
    def __init__(self, n=10):
        self.a = 0
        self.b = 1
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        if self.a > self.n:
            raise StopIteration
        return self.a


fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
    print(each, end=' ')

# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 

4.10 生成器

• 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
• 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
• 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
• 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

【例子】

def myGen():
    print('生成器执行！')
    yield 1
    yield 2
    
myG = myGen()
for each in myG:
    print(each)

'''
生成器执行！
1
2
'''

myG = myGen()
print(next(myG))  
# 生成器执行！
# 1

print(next(myG))  # 2
print(next(myG))  # StopIteration

生成器执行！
1
2
生成器执行！
1
2



---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                             Traceback (most recent call last)

<ipython-input-14-8204536f8a41> in <module>
     20 
     21 print(next(myG))  # 2
---> 22 print(next(myG))  # StopIteration


StopIteration: 

【例子】用生成器实现斐波那契数列。

def libs(n):
    a = 0
    b = 1
    while True:
        a, b = b, a + b
        print("**a=",a,"**b=",b)
        if a > n:
            return
        yield a


for each in libs(100):
    print(each, end=' ')

# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

**a= 1 **b= 1
1 **a= 1 **b= 2
1 **a= 2 **b= 3
2 **a= 3 **b= 5
3 **a= 5 **b= 8
5 **a= 8 **b= 13
8 **a= 13 **b= 21
13 **a= 21 **b= 34
21 **a= 34 **b= 55
34 **a= 55 **b= 89
55 **a= 89 **b= 144
89 **a= 144 **b= 233

标签：__,进阶,Python,self,other,print,Task03,def,定义
来源： https://blog.csdn.net/ChenShu19991109/article/details/113638416

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