重学python（Day3）

1. Python3 迭代器与生成器

1.1 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。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

>>> 1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

>>> 1 2 3 4

1.2. 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。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

>>> 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

2. Python3 函数

2.1 参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

python 函数的参数传递：

  • 不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

  • 可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

2.1.1 实例及说明
def change(a):
    print(id(a))
    a = 1
    print(id(a))

b = 2
print(id(b))
change(b)
print(b)

>>> 1523936304
    1523936304
    1523936272
    2

第一行 1523936304 是由 print(id(b)) 输出
第二行 1523936304 是由 change(a) 中的第一处 print(id(a)) 输出
第三行 1523936272 是由 change(a) 中的第二处 print(id(a)) 输出

在change函数的最开始，变量 a、b 指向同一块内存，由于该内存中对象为 Number 可变数据类型， a = 1 使得 a 指向了一块新的内存，其中对象为 1，故 id(a) 发生改变。id(b)未改变，其中对象仍为 2。这也就是为什么在函数中改变Number、String、Tuple类型的数据却无法在函数外体现的原因。

def change( mylist ):
   mylist.append([1,2,3,4])
   print ("函数内取值: ", mylist)
   return
 
mylist = [10,20,30]
change(mylist)
print ("函数外取值: ", mylist)

>>> 函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
>>> 函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

在此段代码中，append 函数不会改变 mylist 所指向的内存，在函数中改变list在函数外也得以体现。

def change( mylist ):
    print(id(mylist))
    mylist = [1,2,3]
    print(id(mylist))
 
mylist = [10,20,30]
print(id(mylist))
change(mylist)
print(mylist)

>>> 2263838050184
    2263838050184
    2263838125000
    [10, 20, 30]

在此段代码中，mylist = [1,2,3] 使得 mylist 指向的内存发生了变化，最终结果与本小节第一段代码的结果基本相似，便不再做具体分析说明。

2.2 参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

  • 必需参数
  • 关键字参数
  • 默认参数
  • 不定长参数

2.2.1 必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

#!/usr/bin/python3
 
#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
# 调用 printme 函数，不加参数会报错
printme()

>>> Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 10, in <module>
        printme()
    TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'

2.2.2 关键字参数

#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )

>>> 名字:  runoob
    年龄:  50

2.2.3 默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )

>>> 名字:  runoob
    年龄:  50
    ------------------------
    名字:  runoob
    年龄:  35

2.2.4 不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。基本语法如下：

# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vartuple)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

>>> 70
    (60, 50)

如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：

# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   for var in vartuple:
      print (var)
   return
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )

>>> 输出:
    10
    输出:
    70
    60
    50

还有一种就是参数带两个星号 **，加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入：

# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vardict)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

>>> 输出: 
    1
    {'a': 2, 'b': 3}

如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6

2.3 匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

  • lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。

  • lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

  • lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

  • 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

>>> 相加后的值为 :  30
    相加后的值为 :  40

2.4 return语句

return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：

# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
   # 返回2个参数的和."
   total = arg1 + arg2
   print ("函数内 : ", total)
   return total
 
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)

2.5 强制位置参数

Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。

在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 或 f 要求为关键字形参:

def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
    print(a, b, c, d, e, f)

以下使用方法是正确的:

f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)

以下使用方法会发生错误:

f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60)   # b 不能使用关键字参数的形式
f(10, 20, 30, 40, 50, f=60)           # e 必须使用关键字参数的形式

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