码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

python学习day04

时间:2016-08-18 14:26:24      阅读:123      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:

1、生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万
个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪
费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创
建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:


L = [x * x for x in range(10)]
g = (x * x for x in range(10))

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。


def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return ‘done‘


def fib(max):
n,a,b = 0,0,1

while n < max:
yield b
a,b = b,a+b

n += 1

return ‘done‘


迭代器
我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:
而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值

*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。

from collections import Iterator
isinstance((x for x in range(10)), Iterator)

生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:

你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没
有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断
通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现


装饰器

满足下列条件之一就可成函数为高阶函数
1、某一函数当做参数传入另一个函数中
2、函数的返回值包含n个函数,n>0

内嵌函数+高阶函数+闭包=》装饰器


实例一:
import time
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start=time.time()
func(*args,**kwargs)
stop=time.time()
print ‘run time is %s ‘ %(stop-start)
print timeout
return wrapper

@decorator
def test(list_test):
for i in list_test:
time.sleep(0.1)
print ‘-‘*20,i


#decorator(test)(range(10))
test(range(10))

实例二:
import time
def timer(timeout=0):
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start=time.time()
func(*args,**kwargs)
stop=time.time()
print ‘run time is %s ‘ %(stop-start)
print timeout
return wrapper
return decorator

@timer(2)
def test(list_test):
for i in list_test:
time.sleep(0.1)
print ‘-‘*20,i

test(range(10))

python学习day04

标签:

原文地址:http://www.cnblogs.com/cppb/p/5783637.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!