Python开发——函数【迭代器、生成器、三元表达式、列表解析】

递归和迭代

　　小明问路篇解释说明

递归：小明——>小红——>小于——>小东；小东——>小于——>小红——>小明

　　　　小明向小红问路，因小红不知道，所以向小于问路，因小于不知道，所以向小东问路，

　　　　小东知道路，告诉小于，小于知道后，告诉小红，小红知道后，告诉小明

迭代：

　　　　　　小明向小红问路，因小红不知道，所以告诉小明去问小红，

　　　　于是，小明向小于问路，因小于不知道，所以向告诉小明去问小东，

　　　　于是，小明向小东问路，然后小东告诉小明。

什么是迭代器协议？

迭代器协议：对象必须有一个next()方法，执行该方法，要么返回迭代的下一项，要么引起stopiteration异常，以终止迭代（只能往后走，不能往前退）
可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现？对象内部有一个__iter__()方法。）。
协议是一种约定，可迭代对象实现了可迭代协议，Python的内部工具（如：for循环，sum、min、max函数等）使用迭代器协议访问对象。

for循环

for循环的本质就是遵循迭代器协议去访问对象，但for循环的对象不一定是可迭代对象
字符串、列表、元祖、字典、集合、文件对象，这些都不是可迭代对象，只不过在for循环时调用了他们内部的__iter__()方法，把他们变成了可迭代对象。然后for循环调用可迭代对象的__next__()方法去取值，而且for循环会捕捉stopiteration异常，以终止迭代
for循环是基于迭代器协议提供了一个统一的可以遍历所有对象的方法（不仅序列类型可以使用，非序列类型，如：字典，集合，文件对象也可以使用）

 1 s = 'hello'
 2 # print(dir(s))
 3 # 字符串（不可迭代对象）有__iter__()方法
 4 # 遵循迭代器协议，生成可迭代对象liter_test
 5 liter_test = s.__iter__()
 6 print(liter_test)   # <str_iterator object at 0x0352E9F0>
 7 print(liter_test.__next__())    # h
 8 print(liter_test.__next__())    # e
 9 print(liter_test.__next__())    # l
10 print(liter_test.__next__())    # l
11 print(liter_test.__next__())    # o

1 # 集合
2 s = {1,2,3}
3 # 集合（不可迭代对象）有__iter__()方法
4 # 遵循迭代器协议，生成可迭代对象iter_s
5 iter_s = s.__iter__()
6 print(iter_s)       # <set_iterator object at 0x056CB260>
7 print(iter_s.__next__())    # 1
8 print(iter_s.__next__())    # 2
9 print(iter_s.__next__())    # 3

生成器

什么是生成器？可以理解为一种数据类型，自动实现了迭代器对象（其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法，生成器不用，因为其下有__next__()方法或next()方法），所以生成器就是可迭代对象

生成器在Python中的表达形式？

生成器函数：常规函数定义，但是函数中包含yield，取代return，作为返回值；

　　　　　　yield特性：可以返回值，多次yield，保存状态

生成器函数1 def t():
2     yield
3     yield 1
4     yield 3
5 g = t()
6 print(g)        # <generator object t at 0x04932CC0>
7 print(g.__next__())     # None
8 print(g.__next__())     # 1
9 print(g.__next__())     # 3

生成器表达式：

列表解析的中括号[]换成小括号()就是生成器表达式
列表解析和生成器表达式都是一种便利的编程方式，生成器更节省内存。
Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用，大部分的内置函数，也是使用迭代器协议访问对象，例如：sum函数的Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以我们可以直接计算以下一系列的和

1 print(sum(x**2 for x in range(4)))  # 14
2 # 而不用
3 print(sum([x**2 for x in range(4)]))    #14

生成器表达式

生成器表达式1 l = (i for i in range(10))
2 print(l)    # <generator object <genexpr> at 0x04ADBB10>
3 print(l.__next__())     # 0
4 print(next(l))          # 1
5 print(l.__next__())     # 2
6 print(next(l))          # 3
7 # ····

三元表达式

'true' if name == 'yuan' else 'false'

1 ################--三元表达式--####################
2 name = 'yuan'
3 res = 'true' if name == 'yuan' else 'false'
4 print(res)    # true
5

列表解析

　　中括号[]+三元表达式——>列表，很方便的生成列表，缺点：生成真实列表，数据量大时，消耗内存

　　[ i for i in range(10) if i > 5]　　三元表达式

 1 ################--列表解析--#######################
 2 egg_list = []
 3 for i in range(10):
 4     egg_list.append(i)
 5     # egg_list.append('鸡蛋%s'%i)
 6 print(egg_list) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 7
 8
 9 l = [i for i in range(10)]
10 # l = ['鸡蛋%s'%i for i in range(10)]
11 print(l)    # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
12
13 # 三元表达式
14 li = [i for i in range(10) if i > 5]
15 print(li)   # [6, 7, 8, 9]

转载于:https://www.cnblogs.com/yuanlili/p/8650547.html