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
>>>
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()
3.StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 20:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)
4.函数
(1)定义函数
函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号 : 起始,并且缩进。
return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方,不带表达式的 return 相当于返回 None。
实例1
def hello() :
print("Hello World!")
hello()
实例2
def max(a, b):
if a > b:
return a
else:
return b
a = 4
b = 5
print(max(a, b))
(2)参数传递
1)在 python 中,类型属于对象,对象有不同类型的区分,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。
2)可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
(3)参数
1)必须参数
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:
#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()
2)关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:
#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" )
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" )
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。
# 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 )
输出:
70
(60, 50)
5)加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。
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}
6) 声明函数时,参数中星号 * 可以单独出现,如果单独出现星号 *,则星号 * 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
>>>
5.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。
(1)语法
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
实例1
x = lambda a : a + 10
print(x(5))
15
实例2
# 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
6.return
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:
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)
函数内 : 30
函数外 : 30
7.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 和 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)