天池龙珠计划Python训练营——第九天

    有幸参加了阿里云举办的天池龙珠计划Python训练营。收获颇多。

    每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。

一、魔法方法

1、迭代器：

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。
字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
【例子】

string = 'lsgogroup'
for c in string:
    print(c)
​
'''
l
s
g
o
g
r
o
u
p
'''
​
for c in iter(string):
    print(c)
l
s
g
o
g
r
o
u
p
l
s
g
o
g
r
o
u
p
【例子】

links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
for each in links:
    print('%s -> %s' % (each, links[each]))
    
'''
B -> 百度
A -> 阿里
T -> 腾讯
'''
​
for each in iter(links):
    print('%s -> %s' % (each, links[each]))
B -> 百度
A -> 阿里
T -> 腾讯
B -> 百度
A -> 阿里
T -> 腾讯

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
iter(object) 函数用来生成迭代器。
next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目。
iterator -- 可迭代对象
default -- 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。
【例子】

links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
​
it = iter(links)
while True:
    try:
        each = next(it)
    except StopIteration:
        break
    print(each)
​
# B
# A
# T
​
it = iter(links)
print(next(it))  # B
print(next(it))  # A
print(next(it))  # T
print(next(it))  # StopIteration


StopIteration: 
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。

__iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
__next__() 返回下一个迭代器对象。
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。
【例子】

class Fibs:
    def __init__(self, n=10):
        self.a = 0
        self.b = 1
        self.n = n
​
    def __iter__(self):
        return self
​
    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        if self.a > self.n:
            raise StopIteration
        return self.a
​
​
fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
    print(each, end=' ')
​
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

2、生成器：

4.10 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。
【例子】

def myGen():
    print('生成器执行！')
    yield 1
    yield 2
    
myG = myGen()
for each in myG:
    print(each)
​
'''
生成器执行！
1
2
'''
​
myG = myGen()
print(next(myG))  
# 生成器执行！
# 1
​
print(next(myG))  # 2
print(next(myG))  # StopIteration
生成器执行！
1
2
生成器执行！
1
2
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
 in ()
     14 
     15 print(next(myG))  # 2
---> 16 print(next(myG))  # StopIteration

StopIteration: 
【例子】用生成器实现斐波那契数列。

def libs(n):
    a = 0
    b = 1
    while True:
        a, b = b, a + b
        if a > n:
            return
        yield a
​
​
for each in libs(100):
    print(each, end=' ')
​
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89