Python基础教程——魔法方法、特性和迭代器
文章目录
- 魔法方法
- 构造函数
- 迭代器
- 生成器
魔法方法
在Python中，有些名称很特别，开头和结尾都是两个下划线，如__future__。这样的拼写表示名称有特殊意义，因此绝不要在程序中创建这样的名称。在这样的名称中，很大一部分都是魔法（特殊）方法的名称。
构造函数
构造函数不同于普通方法的地方在于，将在对象创建后自动调用它们。在Python中，创建构造函数很容易，只需将方法init的名称从普通的init改为魔法版__init__即可。
class FooBar:
def __init__(self):
self.somevar = 42
f = FooBar()
给构造函数添加参数：
class FooBar:
def __init__(self, value=42):
self.somevar = value
f = FooBar('This is a constructor argument')
Python提供了魔法方法__del__，也称作析构函数（destructor）。这个方法在对象被销毁（作为垃圾被收集）前被调用，但鉴于你无法知道准确的调用时间，建议尽可能不要使用__del__。
迭代器
迭代器协议
迭代（iterate）意味着重复多次，就像循环那样。本书前面只使用for循环迭代过序列和字典，但实际上也可迭代其他对象：实现了方法__iter__的对象。方法__iter__返回一个迭代器，它是包含方法__next__的对象，而调用这个方法时可不提供任何参数。当你调用方法__next__时，迭代器应返回其下一个值。如果迭代器没有可供返回的值，应引发StopIteration异常。你还可使用内置的便利函数next，在这种情况下，next(it)与it.next()等效。
为什么不使用列表？
在很多情况下，使用列表都有点像用大炮打蚊子。例如，如果你有一个可逐个计算值的函数，你可能只想逐个地获取值，而不是使用列表一次性获取。这是因为如果有很多值，列表可能占用太多的内存。但还有其他原因：使用迭代器更通用、更简单、更优雅。
下面是一个迭代器，而且它不能使用列表（列表长度会无穷大！）：
class Fibs:
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self
这个迭代器实现了方法__iter__，而这个方法返回迭代器本身。在很多情况下，都在另一个对象中实现返回迭代器的方法__iter__，并在for循环中使用这个对象。但推荐在迭代器中也实现方法__iter__（并像刚才那样让它返回self），这样迭代器就可直接用于for循环中。更正规的定义是，实现了方法__iter__的对象是可迭代的，而实现了方法__next__的对象是迭代器。
使用上面这个迭代器的方法：
fibs = Fibs()
for f in fibs:
if f > 1000:
print(f)
break
通过对可迭代对象调用内置函数iter，可获得一个迭代器。还可使用它从函数或其他可调用对象创建可迭代对象，详情请参阅库参考手册。
it = iter([1, 2, 3])
next(it)
从迭代器创建序列
除了对迭代器和可迭代对象进行迭代（通常这样做）之外，还可将它们转换为序列。在可以使用序列的情况下，大多也可使用迭代器或可迭代对象（诸如索引和切片等操作除外）。一个这样的例子是使用构造函数list显式地将迭代器转换为列表。
class TestIterator:
value = 0
def __next__(self):
self.value += 1
if self.value > 10: raise StopIteration
return self.value
def __iter__(self):
return self
>>>ti = TestIterator()
>>>list(ti)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
生成器
创建生成器
创建一个将嵌套列表展开的函数。这个函数将一个类似于下面的列表作为参数：
nested = [[1, 2], [3, 4], [5]]
函数的代码：
def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element
它首先迭代所提供嵌套列表中的所有子列表，然后按顺序迭代每个子列表的元素。倘若最后一行为print(element)，这个函数将容易理解得多。在这里，你没有见过的是yield语句。包含yield语句的函数都被称为生成器。这可不仅仅是名称上的差别，生成器的行为与普通函数截然不同。差别在于，生成器不是使用return返回一个值，而是可以生成多个值，每次一个。每次使用yield生成一个值后，函数都将冻结，即在此停止执行，等待被重新唤醒。被重新唤醒后，函数将从停止的地方开始继续执行。
为使用所有的值，可对生成器进行迭代。
nested = [[1, 2], [3, 4], [5]]
for num in flatten(nested):
print(num)
#或者
list(flatten(nested))
递归式生成器
如果要处理任意层嵌套的列表，对于每层嵌套，都需要一个for循环，但由于不知道有多少层嵌套，你必须修改解决方案，使其更灵活。该求助于递归了。
def flatten(nested):
try:
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):
yield element
except TypeError: #如果展开一个数，会抛出TypeError，此时返回这个数本身
yield nested
如果是字符串，不希望将其展开，所以可以检查一下是不是字符串（我没有检查nested是否是字符串，而只是检查其行为是否类似于字符串，即能否与字符串拼接。）：
def flatten(nested):
try:
# 不迭代类似于字符串的对象：
try: nested + ''
except TypeError:
pass
else:
raise TypeError
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):
yield element
except TypeError:
yield nested
如果表达式nested + ''引发了TypeError异常，就忽略这种异常；如果没有引发TypeError异常，内部try语句中的else子句将引发TypeError异常，这样将在外部的excpet子句中原封不动地生成类似于字符串的对象。
通用生成器
生成器是包含关键字yield的函数，但被调用时不会执行函数体内的代码，而是返回一个迭代器。每次请求值时，都将执行生成器的代码，直到遇到yield或return。yield意味着应生成一个值，而return意味着生成器应停止执行（即不再生成值；仅当在生成器调用return时，才能不提供任何参数）。
换而言之，生成器由两个单独的部分组成：生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是由def语句定义的，其中包含yield。生成器的迭代器是这个函数返回的结果。用不太准确的话说，这两个实体通常被视为一个，通称为生成器。
>>> def simple_generator():
yield 1
>>> simple_generator #这是一个函数
<function simple_generator at 153b44>
>>> simple_generator() #这是一个生成器
<generator object at 1510b0>
生成器的方法
在生成器开始运行后，可使用生成器和外部之间的通信渠道向它提供值。这个通信渠道包含如下两个端点。
- 外部世界：外部世界可访问生成器的方法send，这个方法类似于next，但接受一个参数（要发送的“消息”，可以是任何对象）。
- 生成器：在挂起的生成器内部，yield可能用作表达式而不是语句。换而言之，当生成器重新运行时，yield返回一个值——通过send从外部世界发送的值。如果使用的是next，yield将返回None。请注意，仅当生成器被挂起（即遇到第一个yield）后，使用send（而不是next）才有意义。要在此之前向生成器提供信息，可使用生成器的函数的参数。
def repeater(value):
while True:
new = (yield value) #为了小心，使用圆括号
if new is not None: value = new
使用上面这个生成器：
>>> r = repeater(42)
>>> next(r)
42
>>> r.send("Hello, world!")
"Hello, world!"
生成器还包含另外两个方法。
- 方法throw：用于在生成器中（yield表达式处）引发异常，调用时可提供一个异常类型、一个可选值和一个traceback对象。
- 方法close：用于停止生成器，调用时无需提供任何参数。
有关生成器的方法以及它们是如何将生成器变成简单协同程序（coroutine）的详细信息，请参阅“PEP 342”（www.python.org/dev/peps/pep-0342/）。