基本概念
1.容器(container)
容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in
, not in
关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有:
- list, deque, ….
- set, frozensets, ….
- dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
- tuple, namedtuple, …
- str
容器比较容易理解,因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子,里面可以塞任何东西。从技术角度来说,当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时,那么这个对象就可以认为是一个容器,比如 list,set,tuples都是容器对象.
2.可迭代对象(iterable)
凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象
3.迭代器(iterator)
那么什么迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()
方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter__
和__next__()
方法的对象都是迭代器,__iter__
返回迭代器自身,__next__
返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要。
生成器(generator)
一个包含了yield关键字的函数就是一个生成器,该函数也叫生成器函数。当生成器函数被调用时,在函数体中的代码不会被执行,而会返回一个迭代器。每次请求一个值,就会执行生成器中代码,直到遇到一个yield表达式或return语句。yield表达式表示要生成一个值,return语句表示要停止生成器。换句话说,生成器是由两部分组成,生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是用def语句定义的,包含yield部分;生成器的迭代器是这个函数返回的部分。二者合起来叫做生成器。
迭代器与生成器
1.迭代器使用举例:
city = ['beijing','shanghai','tinajin','chongqin']
it = iter(city)
print(type(it))
#方法一:使用next方法来使用迭代器
print(it.__next__())
print(it.__next__()) 方法二:使用for循环来使用迭代器
for x in it:
print(x)
2 用生成器函数完成与counter类似功能
def generator(low,high):
while low <= high:
yield low
low += 1
for i in generator(1,10):
print(i,end='') 结果:12345678910
3. 生成器产生无限多的值
def generator(start = 0):
while True:
yield start
start += 1
for number in generator(4):
print(number,end='')
if number > 20:
break
4. 列表生成器
a = [i*2 for i in range(1,10)]
print(a)
结果:
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
装饰器
要求:
不能修改被装饰的函数的源代码
不能修改被装饰的函数的调用方式
满足上面的两种情况下给程序增添功能 组成:
< 函数+实参高阶函数+返回值高阶函数+嵌套函数+语法糖 = 装饰器 >
1.简单装饰器
import time
def timer(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
print("run time %s"%(stop_time-start_time))
return wrapper
@timer #语法糖 test=timer(test)
def test():
time.sleep(3)
print("in the test")
test() 结果:
in the test
run time 3.000171661376953。
1.test表示的是函数的内存地址
2.test()就是调用对在test这个地址的内容,即函数 高阶函数:
1.把一个函数名当作实参传给另外一个函数(“实参高阶函数”)
2.返回值中包含函数名(“返回值高阶函数”)
这里面所说的函数名,实际上就是函数的地址,把函数名当做实参,那么也就是说可以把函数传递到另一个函数,然后在另一个函数里面做一些操作。 嵌套函数:
嵌套函数指的是在函数内部定义一个函数,而不是调用
函数只能调用和它同级别以及上级的变量或函数。也就是说:里面的能调用和它缩进一样的和他外部的,而内部的是无法调用的。 把test作为参数传递给了timer(),此时,在timer()内部,func = test,接下来,定义了一个wrapper()函数,但并未调用,只是在内存中保存了,并且
标签为wrapper。在timer()函数的最后返回wrapper()的地址wrapper。然后再把wrapper赋值给了test,那么此时test已经不是原来的test了,也就是test原来的那些函数体的标签换掉了,换成了wrapper
2.装饰有参函数
import time def timer(func):
def deco(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
func(*args,**kwargs)
stop_time = time.time()
print(stop_time-start_time)
return deco @timer
def test(parameter):
time.sleep(3)
print("test is running")
test("添加参数")
3.更复杂的装饰器
对这两个函数分别统计运行时间,再加一层函数来接受参数,根据嵌套函数的概念,要想执行内函数,就要先执行外函数,才能调用到内函数
import time def timer(parameter): def outer_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs):
if parameter == 'task1':
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print("the task1 run time is :", stop - start)
elif parameter == 'task2':
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print("the task2 run time is :", stop - start) return wrapper return outer_wrapper @timer(parameter='task1')
def task1():
time.sleep(2)
print("in the task1") @timer(parameter='task2')
def task2():
time.sleep(2)
print("in the task2") task1()
task2()