python 第十一章函数名+格式化+迭代器+递归

淡淡的烟草味﹌ 2021-11-22 04:50 301阅读 0赞

### 函数名的第一类对象和使用 ###

# 第一类对象 -- 特殊点 # 没有调用得到：内存地址 # # 1、可以当作值被赋值给变量 def func(): print(1) a = func a() # 输出 1 # 2、当做元素存放在容器中 def fun1(): print("a") def fun2(): print("b") lst = [fun1,fun2] for i in lst: i() # 输出 # a # b # 3、函数名可以当做函数的参数 def fun3(): print("a") def fun3_1(fn): print("b") fn() print("c") fun3_1(fun3) # 输出 # b # a # c # 4、函数名可以当做函数的返回值 def fun4(): print("a") def fun4_1(): print("b") print("c") return fun4_1 fn = fun4() fn() # 输出 # a # c # b

### 格式化 ###

# python3.6版本以及以上才能够使用,f和F都可以 # f"{}" {任意数据数据} s =f"{1}" print(s) # 填充字符串 s =f"{'您好'}" print(s) # 填充变量 s1 =f"{s}python" print(s1) # 填充各种计算公式 s =f"{1+2}" print(s) # 三元运算符 a = 10 b = 20 s2 =f"{a if a>b else b}" print(s2) # 两个{ { }}取一个{ } s3 =f"{ { { {hh}}}}" # %s和format和f都能格式化，一样的操作

### 迭代器 ###

# 迭代 器：工具 # # 可迭代对象： # list dict str set tuple # 官方声明具有__iter__()方法的就是可迭代对象 # 查看可迭代对象 # 1、可点出来的方法都是可迭代对象 #.__iter__() list.__iter__() dict.__iter__() str.__iter__() set.__iter__() tuple.__iter__() #2、查看源码 command+鼠标移动到方式上 #3、dir() print(dir(list)) s1 = "alex" print(dir(s1)) i = 100 print(dir(i)) ls = [1,2,3] print('_iter_' in dir(i)) print('_iter_' in dir(ls)) # 可迭代对象的优点： # 1、使用灵活 # 2、直接查看值 # # 可迭代对象的缺点： # 1、消耗内存 # 2、不能迭代取值 # 可迭代对象的取值方式 # list,tuple,str -- 索引 # dict -- 键 # set -- 直接取值 # 迭代器： # 官方声明只要具有__iter__方法__next__方法的就是迭代器 # 迭代器： # 文件操作 f = open("文件名","r") f.__iter__() f.__next__() # 将迭代对象转换成迭代器 # 迭代对象.__iter__，重新定义变量名，变成迭代器 # 再执行.__next__，一个一个取值 # # 迭代器的优点： # 1、节省内存 # 2、惰性机制 # # 迭代器的缺点： # 1、使用不灵活 # 2、操作比较繁琐 # 3、不能直接查看元素 # # 迭代器的特性： # 1、一次性的，用完销毁 # 2、不能逆行（不能后退） # 3、惰性机制（节省内存） # 将可迭代对象转成迭代器 s = () #任意可迭代对象 new_s = s.__iter__() print(new_s) # 将迭代器的元素一一输出 print(new_s.__next__()) print(new_s.__next__()) lst = [1,2,3,4,6] new_list = lst.__iter__() # 将列表转成迭代器 print(new_list.__next__()) # 1 print(new_list.__next__()) # 2 print(new_list.__next__()) # 3 # 输出123 与print一一对应 s = "12345" new_s = s.__iter__() # 将字符串转成迭代器 print(new_s.__next__()) # 1 print(new_s.__next__()) # 2 # 输出12 与print一一对应 # 输出迭代器的元素的类型 s = "123" new_s = s.__iter__() print(new_s) # for 更改版循环的本质 # 列表型 s = [1, 2, 3] count = len(s) new_s = s.__iter__() while count: print(new_s.__next__()) count -= 1 # 字符串型 s1 = "alex" count = len(s1) new_s1 = s1.__iter__() while count: print(new_s1.__next__()) count -= 1 # for 循环的真正原理 s2 = "alex" new_s2 = s2.__iter__() # 捕获异常 while True: try: # 监听 print(new_s2.__next__()) except StopIteration: # 捕获 print("取超了") break except Exception: # except 可多个 Exception 万能异常 print("我是万能的") break

### 递归 ###

# 递归 # 1、不断调用自己本身--死递归 # 官方声明：最大层次1000，实际测试998／997 def func(): print(123) func() func() # 2、有明确的终止条件 def age(n): if n == 18: return "对" else: return "错" print(age(10)) # 用递归输出每个人的年龄 # 1.宝元 18-2-2-2 # 2.太白 18-2-2 # 3.wusir 18-2 # 4.alex 18 def age(n): if n == 4: return 18 else: return age(n+1)-2 print(age(1)) def age4(n): if n == 4: return 18 def age3(n): if n == 4: # 问的是不是第四个了 return 18 else: return age4(n+1)-2 def age2(n): if n == 4: # 问的是不是第四个了 return 18 else: return age3(n+1)-2 def age1(n): if n == 4: # 问的是不是第四个了 return 18 else: return age2(n+1)-2 print(age1(1))

### 总结 ###

# 语法分析 # 执行法分析 # # 陷阱，默认参数可迭代会有坑 # 不可变的迭代对象没有坑 # # 三大器：迭代器，生成器，装饰器 # 1、函数名的第一类对象及使用 # 可以作为值赋值给变量 # 可以作为容器中的元素 # 可以当作另一个函数的参数 # 可以作为返回值 # # 2、f格式化：f"{}{}" # 格式化方法：f，F，%s，format # 支持：表达式，函数调用，数字计算，列表取值，字典取值 # # 3、迭代器 # 可迭代对象：能够使用__iter__()方法 # 迭代器：能够使用__iter__()和__next__()方法 # # 可迭代对象的特性： # 优点：使用灵活，可直接查看值，每个可迭代对象都有私有的方法 # 缺点：占内存，不能迭代取值 # # 迭代器： # 优点：省空间，惰性机制 # 缺点：使用不灵活，不能直接查看值，不能直接查看元素，不能逆行 # # 迭代器的使用： # 当容器中数据量较多的时候使用 # # 4、递归 # 不断调用自己本身 # 有明确的结束条件 # 拆开理解 # 一递一归

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