7.2内容
迭代器
1，什么是迭代器：
迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代
count = 0
while count < 5:
print(count)
count +=1
这个就是一个迭代关系
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2，为何要有迭代器：
l = [‘egon‘,‘liu‘,‘alex‘]
i = 0
while i < len(l):
print(l[i])
i +=1
上述迭代取值的方式只适用于又索引的数据类型：列表，字符串，元组
为了解决基于索引迭代器取值的局限性
python必须提供一种能够不依赖于索引的取值方式，这就是迭代器
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可迭代的对象：但凡内置__iter__方法的都称之为可迭代对象
字符串，列表，字典，元组，集合，文件
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调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象
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优点：
1，找到一种通用的迭代取值方案
2，惰性计算，节省内存
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缺点：
1不能取指定的值，只能往后next
2，迭代器对象是一次性的：一个迭代器只能去一次
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3，可迭代对象于迭代器对象详解
3.1：
可迭代对象（可以转换成迭代器的对象）：内置有__iter__方法对象
可迭代对象.__iter__():得到可迭代对象
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3.2
迭代器对象：内置有__next__方法并且内置有__iter__方法的对象
迭代器对象.__next__():得到迭代器的下一个值
迭代器对象.__iter__():得到迭代器本身，说白了调了和没调一样
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for循环的工作原理:for循环可以称之为叫迭代器循环
d = {‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
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1、__iter__()得到一个迭代器对象
2、迭代器对象.__next__()拿到一个返回值。然后将该返回值赋值给k
3、循环往复步骤2，知道抛出StopIteration异常for循环会捕捉异常然后结束循环
for k in d:
print(k)
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生成器
yield 对比 return
相同点：都可以返回任意类型，任意个数的值
不同点：return只能返回值一次值，函数就立即结束
yield可以返回多个次值，yield可以暂停函数的运行
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def func ():
print(‘aon‘)
yield 111
print(‘two‘)
yield 222
print(‘three‘)
yield
函数内但凡出现yield关键字，在调用函数不会立即执行函数体代码 ，而会返回一个生成器对象，生成器对象本质就是一个自定义的迭代器对象
g=func()
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函数嵌套调用：函数递归
1，什么是函数递归
函数递归是函数嵌套的一种特殊格式
即在调用一个函数时，在其内部又调用了自己
递归应该分为两个阶段
1.1，回溯：一层一层的往下调用
1.2，递推：一层一层的往上退出结果
2，为什么要用函数递归
函数递归提供了一种基于函数实现的新的循环机制
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age(n) = age(n-1)+10
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def age(n):
if n == 1:
return
else:
return age(n-1)+10
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def foo():
print(‘form foo‘)
foo()
foo()
例子1：
l = [11,[22,[33,[44,[55,[66,[77,[88,[99]]]]]]]]]
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def func(l):
for item in l:
if type(item) is list:
func(item)
else:
print(item)
func(l)
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例2：递归实现二分法
nums = [3,7,9,13,21,35,44,77,99]
find_num = 63
def search (nums,find_num):
print(nums)
if len(nums) == 0:
print(‘not exists‘)
return
mid = len(nums)//2
if find_num > nums[mid]
search(nums[mid+1:],fid_num)
找左边
search(nums[:mid],find_num)
elif find_num< nums[mid]
找右边
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?
?
条件成立时的返回值 if 条件 else 条件不成立时的返回值
res = ‘ok‘ if ‘a‘ ! = ‘a‘ else ‘no‘
print(res)
生成式
匿名函数：lambda
匿名函数与内置函数配合使用·
max
?
min
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sorted
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filter
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map
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reduce
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面向过程编程