Python基础入门（下）--阿里云天池龙珠计划python训练营

一、学习内容概况

学习地址：天池龙珠计划python训练营

今天主要学习到的内容有：

• 函数
• Lambda表达式
• 类与对象
• 魔法方法

二、具体学习内容

1.函数

1.1函数的定义

还记得 Python 里面“万物皆对象”么？Python 把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如：
参数是函数、返回值是函数。

我们首先来介绍函数的定义。

• 函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。

• 函数执行的代码以冒号起始，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。

  def functionname (parameters):
      "函数_文档字符串"
  	function_suite
  	return [expression]
  

1.2函数的调用

def printme(str):
    print(str)


printme("我要调用用户自定义函数!")  # 我要调用用户自定义函数!
printme("再次调用同一函数")  # 再次调用同一函数
temp = printme('hello') # hello
print(temp)  # None

1.3函数文档

def MyFirstFunction(name):
    "函数定义过程中name是形参"
    # 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置
    print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name))


MyFirstFunction('老马的程序人生')  
# 传递进来的老马的程序人生叫做实参，因为Ta是具体的参数值！

print(MyFirstFunction.__doc__)  
# 函数定义过程中name是形参

help(MyFirstFunction)
# Help on function MyFirstFunction in module __main__:
# MyFirstFunction(name)
#    函数定义过程中name是形参

1.4函数参数

Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下：

• 位置参数 (positional argument)
• 默认参数 (default argument)
• 可变参数 (variable argument)
• 关键字参数 (keyword argument)
• 命名关键字参数 (name keyword argument)
• 参数组合

1. 位置参数

def functionname(arg1):
	"函数文档字符串"
	functionsuite
	return [expression]

• arg1 - 位置参数 ，这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定。

2. 默认参数

def functionname(arg1, arg2=v):
	"函数文档字符串"
	functionsuite
	return [expression]

• arg2 = v - 默认参数 = 默认值，调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。

• 默认参数一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错。

  def printinfo(name, age=8):
      print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age))
  
  
  printinfo('小马')  # Name:小马,Age:8
  printinfo('小马', 10)  # Name:小马,Age:10
  

• Python 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。

  def printinfo(name, age):
      print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age))
  
  
  printinfo(age=8, name='小马')  # Name:小马,Age:8
  

3. 可变参数

顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数。

def functionname(arg1, arg2=v, *args):
	"函数文档字符串"
	functionsuite
	return [expression]

• *args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组。

• 加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。

  def printinfo(arg1, *args):
      print(arg1)
      for var in args:
          print(var)
  
  
  printinfo(10)  # 10
  printinfo(70, 60, 50)
  # 70
  # 60
  # 50
  

4. 关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, args, *kw):
	"函数文档字符串"
	functionsuite
	return [expression]

• **kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

  def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
      print(arg1)
      print(args)
      print(kwargs)
  
  
  printinfo(70, 60, 50)
  # 70
  # (60, 50)
  # {}
  printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)
  # 70
  # (60, 50)
  # {'a': 1, 'b': 2}
  

「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下：

• 可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。
• 关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。

5. 命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, args, *, nkw, *kw):
	"函数文档字符串"
	functionsuite
	return [expression]

• *, nkw - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *。

• 如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」

• 使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。

  def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs):
      print(arg1)
      print(nkw)
      print(kwargs)
  
  
  printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2)
  # 70
  # 10
  # {'a': 1, 'b': 2}
  
  printinfo(70, 10, a=1, b=2)
  # TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given
  

• 没有写参数名nwk，因此 10 被当成「位置参数」，而原函数只有 1 个位置函数，现在调用了 2 个，因此程序会报错。

6. 参数组合

在 Python 中定义函数，可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用，但是注意，参数定义的顺序必须是：

• 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
• 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

• *args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple
• **kw 是关键字参数，kw 接收的是一个 dict

命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 *，否则定义的是位置参数。

警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。

1.5函数的返回值

def add(a, b):
    return a + b


print(add(1, 2))  # 3
print(add([1, 2, 3], [4, 5, 6]))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

def back():
    return [1, '小马的程序人生', 3.14]


print(back())  # [1, '小马的程序人生', 3.14]

def back():
    return 1, '小马的程序人生', 3.14


print(back())  # (1, '小马的程序人生', 3.14)

def printme(str):
    print(str)

temp = printme('hello') # hello
print(temp) # None
print(type(temp))  # 

1.6变量作用域

• Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

• 定义在函数内部的变量拥有局部作用域，该变量称为局部变量。

• 定义在函数外部的变量拥有全局作用域，该变量称为全局变量。

• 局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。

  def discounts(price, rate):
      final_price = price * rate
      return final_price
  
  
  old_price = float(input('请输入原价:'))  # 98
  rate = float(input('请输入折扣率:'))  # 0.9
  new_price = discounts(old_price, rate)
  print('打折后价格是:%.2f' % new_price)  # 88.20
  

• 当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

  num = 1
  
  
  def fun1():
      global num  # 需要使用 global 关键字声明
      print(num)  # 1
      num = 123
      print(num)  # 123
  
  
  fun1()
  print(num)  # 123
  

内嵌函数

def outer():
    print('outer函数在这被调用')

    def inner():
        print('inner函数在这被调用')

    inner()  # 该函数只能在outer函数内部被调用


outer()
# outer函数在这被调用
# inner函数在这被调用

闭包

• 是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。

• 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。

• 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域。

  def funX(x):
      def funY(y):
          return x * y
  
      return funY
  
  
  i = funX(8)
  print(type(i))  # 
  print(i(5))  # 40
  

• 闭包的返回值通常是函数

  def make_counter(init):
      counter = [init]
  
      def inc(): counter[0] += 1
  
      def dec(): counter[0] -= 1
  
      def get(): return counter[0]
  
      def reset(): counter[0] = init
  
      return inc, dec, get, reset
  
  
  inc, dec, get, reset = make_counter(0)
  inc()
  inc()
  inc()
  print(get())  # 3
  dec()
  print(get())  # 2
  reset()
  print(get())  # 0
  

• 如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字

  def outer():
      num = 10
  
      def inner():
          nonlocal num  # nonlocal关键字声明
          num = 100
          print(num)
  
      inner()
      print(num)
  
  
  outer()
  
  # 100
  # 100
  

递归

• 如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

• n! = 1 x 2 x 3 x ... x n

  # 利用循环
  n = 5
  for k in range(1, 5):
      n = n * k
  print(n)  # 120
  
  # 利用递归
  def factorial(n):
      if n == 1:
          return 1
      return n * factorial(n - 1)
  
  
  print(factorial(5)) # 120
  

• 斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1

  # 利用循环
  i = 0
  j = 1
  lst = list([i, j])
  for k in range(2, 11):
      k = i + j
      lst.append(k)
      i = j
      j = k
  print(lst)  
  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
  
  # 利用递归
  def recur_fibo(n):
      if n <= 1:
          return n
      return recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2)
  
  
  lst = list()
  for k in range(11):
      lst.append(recur_fibo(k))
  print(lst)  
  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
  

• 设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

  import sys
  
  sys.setrecursionlimit(1000)
  

2.Lambda表达式

2.1匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数：

• 第一类：用 def 关键词定义的正规函数
• 第二类：用 lambda 关键词定义的匿名函数

Python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，而非def关键词，它没有函数名，其语法结构如下：

lambda argument_list: expression

• lambda - 定义匿名函数的关键词。
• argument_list - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。
• :- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
• expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。

注意：

• expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。

• 匿名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。

  def sqr(x):
      return x ** 2
  
  
  print(sqr)
  # 
  
  y = [sqr(x) for x in range(10)]
  print(y)
  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
  
  lbd_sqr = lambda x: x ** 2
  print(lbd_sqr)
  #  at 0x000000BABB6AC1E0>
  
  y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
  print(y)
  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
  
  
  sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
  print(sumary(10, 20))  # 30
  
  func = lambda *args: sum(args)
  print(func(1, 2, 3, 4, 5))  # 15
  

2.2匿名函数的应用

函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。

• 非函数式编程

  def f(x):
      for i in range(0, len(x)):
          x[i] += 10
      return x
  
  
  x = [1, 2, 3]
  f(x)
  print(x)
  # [11, 12, 13]
  

• 函数式编程

  def f(x):
      y = []
      for item in x:
          y.append(item + 10)
      return y
  
  
  x = [1, 2, 3]
  f(x)
  print(x)
  # [1, 2, 3]
  

匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：

• 参数是函数 (filter, map)
• 返回值是函数 (closure)

如，在 filter和map函数中的应用：

• filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。

  odd = lambda x: x % 2 == 1
  templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
  print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]
  

• map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。

  m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
  print(list(m1))  
  # [1, 4, 9, 16, 25]
  
  m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
  print(list(m2))  
  # [3, 7, 11, 15, 19]
  

• 除了 Python 这些内置函数，我们也可以自己定义高阶函数。

  def apply_to_list(fun, some_list):
      return fun(some_list)
  
  lst = [1, 2, 3, 4, 5]
  print(apply_to_list(sum, lst))
  # 15
  
  print(apply_to_list(len, lst))
  # 5
  
  print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
  # 3.0
  

3.类与对象

3.1对象 = 属性 + 方法

对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。

• 封装：信息隐蔽技术

我们可以使用关键字 class 定义 Python 类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。

class Turtle:  # Python中的类名约定以大写字母开头
    """关于类的一个简单例子"""
    # 属性
    color = 'green'
    weight = 10
    legs = 4
    shell = True
    mouth = '大嘴'

    # 方法
    def climb(self):
        print('我正在很努力的向前爬...')

    def run(self):
        print('我正在飞快的向前跑...')

    def bite(self):
        print('咬死你咬死你!!')

    def eat(self):
        print('有得吃，真满足...')

    def sleep(self):
        print('困了，睡了，晚安，zzz')


tt = Turtle()
print(tt)
# <__main__.Turtle object at 0x0000007C32D67F98>

print(type(tt))
# 

print(tt.__class__)
# 

print(tt.__class__.__name__)
# Turtle

tt.climb()
# 我正在很努力的向前爬...

tt.run()
# 我正在飞快的向前跑...

tt.bite()
# 咬死你咬死你!!

# Python类也是对象。它们是type的实例
print(type(Turtle))
# 

• 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

  class MyList(list):
      pass
  
  
  lst = MyList([1, 5, 2, 7, 8])
  lst.append(9)
  lst.sort()
  print(lst)
  
  # [1, 2, 5, 7, 8, 9]
  

• 多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

  class Animal:
      def run(self):
          raise AttributeError('子类必须实现这个方法')
  
  
  class People(Animal):
      def run(self):
          print('人正在走')
  
  
  class Pig(Animal):
      def run(self):
          print('pig is walking')
  
  
  class Dog(Animal):
      def run(self):
          print('dog is running')
  
  
  def func(animal):
      animal.run()
  
  
  func(Pig())
  # pig is walking
  

3.2self 是什么？

Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)


t = Test()
t.prt()
# <__main__.Test object at 0x000000BC5A351208>
# 

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），按照惯例它的名称是 self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。

class Ball:
    def setName(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)


a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的，谁踢我...

3.3Python 的魔法方法

据说，Python 的对象天生拥有一些神奇的方法，它们是面向对象的 Python 的一切…

它们是可以给你的类增加魔力的特殊方法…

如果你的对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法就会在特殊的情况下被 Python 所调用，而这一切都是自动发生的…

类有一个名为__init__(self[, param1, param2...])的魔法方法，该方法在类实例化时会自动调用。

class Ball:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)


a = Ball("球A")
b = Ball("球B")
c = Ball("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的，谁踢我...

3.4公有和私有

在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数或变量就会为私有的了。

• 类的私有属性实例

  class JustCounter:
      __secretCount = 0  # 私有变量
      publicCount = 0  # 公开变量
  
      def count(self):
          self.__secretCount += 1
          self.publicCount += 1
          print(self.__secretCount)
  
  
  counter = JustCounter()
  counter.count()  # 1
  counter.count()  # 2
  print(counter.publicCount)  # 2
  
  # Python的私有为伪私有
  print(counter._JustCounter__secretCount)  # 2 
  print(counter.__secretCount)  
  # AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'
  

• 类的私有方法实例

  class Site:
      def __init__(self, name, url):
          self.name = name  # public
          self.__url = url  # private
  
      def who(self):
          print('name  : ', self.name)
          print('url : ', self.__url)
  
      def __foo(self):  # 私有方法
          print('这是私有方法')
  
      def foo(self):  # 公共方法
          print('这是公共方法')
          self.__foo()
  
  
  x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
  x.who()
  # name  :  老马的程序人生
  # url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
  
  x.foo()
  # 这是公共方法
  # 这是私有方法
  
  x.__foo()
  # AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'
  

3.5继承

Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):
statement-1
.
.
.
statement-N

BaseClassName（基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
statement-1
.
.
.
statement-N

• 如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。

  # 类定义
  class people:
      # 定义基本属性
      name = ''
      age = 0
      # 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
      __weight = 0
  
      # 定义构造方法
      def __init__(self, n, a, w):
          self.name = n
          self.age = a
          self.__weight = w
  
      def speak(self):
          print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))
  
  
  # 单继承示例
  class student(people):
      grade = ''
  
      def __init__(self, n, a, w, g):
          # 调用父类的构函
          people.__init__(self, n, a, w)
          self.grade = g
  
      # 覆写父类的方法
      def speak(self):
          print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))
  
  
  s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
  s.speak()
  # 小马的程序人生 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级
  

注意：如果上面的程序去掉：people.__init__(self, n, a, w)，则输出：说: 我 0 岁了，我在读 3 年级，因为子类的构造方法把父类的构造方法覆盖了。

import random

class Fish:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 10)
        self.y = random.randint(0, 10)

    def move(self):
        self.x -= 1
        print("我的位置", self.x, self.y)


class GoldFish(Fish):  # 金鱼
    pass


class Carp(Fish):  # 鲤鱼
    pass


class Salmon(Fish):  # 三文鱼
    pass


class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True


g = GoldFish()
g.move()  # 我的位置 9 4
s = Shark()
s.eat() # 吃货的梦想就是天天有得吃！
s.move()  
# AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'

解决该问题可用以下两种方式：

• 调用未绑定的父类方法Fish.__init__(self)

  class Shark(Fish):  # 鲨鱼
      def __init__(self):
          Fish.__init__(self)
          self.hungry = True
  
      def eat(self):
          if self.hungry:
              print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
              self.hungry = False
          else:
              print("太撑了，吃不下了！")
              self.hungry = True
  

• 使用super函数super().__init__()

  class Shark(Fish):  # 鲨鱼
      def __init__(self):
          super().__init__()
          self.hungry = True
  
      def eat(self):
          if self.hungry:
              print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
              self.hungry = False
          else:
              print("太撑了，吃不下了！")
              self.hungry = True
  

Python 虽然支持多继承的形式，但我们一般不使用多继承，因为容易引起混乱。

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
statement-1
.
.
.
statement-N

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

# 类定义
class People:
    # 定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    # 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0

    # 定义构造方法
    def __init__(self, n, a, w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w

    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))


# 单继承示例
class Student(People):
    grade = ''

    def __init__(self, n, a, w, g):
        # 调用父类的构函
        People.__init__(self, n, a, w)
        self.grade = g

    # 覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))


# 另一个类，多重继承之前的准备
class Speaker:
    topic = ''
    name = ''

    def __init__(self, n, t):
        self.name = n
        self.topic = t

    def speak(self):
        print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s" % (self.name, self.topic))


# 多重继承
class Sample01(Speaker, Student):
    a = ''

    def __init__(self, n, a, w, g, t):
        Student.__init__(self, n, a, w, g)
        Speaker.__init__(self, n, t)

# 方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法
test = Sample01("Tim", 25, 80, 4, "Python")
test.speak()  
# 我叫 Tim，我是一个演说家，我演讲的主题是 Python

class Sample02(Student, Speaker):
    a = ''

    def __init__(self, n, a, w, g, t):
        Student.__init__(self, n, a, w, g)
        Speaker.__init__(self, n, t)

# 方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法
test = Sample02("Tim", 25, 80, 4, "Python")
test.speak()  
# Tim 说: 我 25 岁了，我在读 4 年级

3.6组合

class Turtle:
    def __init__(self, x):
        self.num = x


class Fish:
    def __init__(self, x):
        self.num = x


class Pool:
    def __init__(self, x, y):
        self.turtle = Turtle(x)
        self.fish = Fish(y)

    def print_num(self):
        print("水池里面有乌龟%s只，小鱼%s条" % (self.turtle.num, self.fish.num))


p = Pool(2, 3)
p.print_num()
# 水池里面有乌龟2只，小鱼3条

3.7类、类对象和实例对象

类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。

class A(object):

       pass

实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。

class A(object):
    pass

# 实例化对象 a、b、c都属于实例对象。
a = A()
b = A()
c = A()

类属性：类里面方法外面定义的变量称为类属性。类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性，说白了就是类属性所有的通过该类实例化的对象都能共享。

class A():
    a = 0  #类属性
    def __init__(self, xx):
        A.a = xx  #使用类属性可以通过 （类名.类属性）调用。

实例属性：实例属性和具体的某个实例对象有关系，并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的，说白了实例属性只能在自己的对象里面使用，其他的对象不能直接使用，因为self是谁调用，它的值就属于该对象。

# 创建类对象
class Test(object):
    class_attr = 100  # 类属性

    def __init__(self):
        self.sl_attr = 100  # 实例属性

    def func(self):
        print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性
        print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性
        print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性


a = Test()
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

b = Test()
b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

Test.class_attr = 300
a.func()

# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100

注意：属性与方法名相同，属性会覆盖方法。

class A:
    def x(self):
        print('x_man')


aa = A()
aa.x()  # x_man
aa.x = 1
print(aa.x)  # 1
aa.x()
# TypeError: 'int' object is not callable

3.8什么是绑定？

Python 严格要求方法需要有实例才能被调用，这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。

Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，我们可以直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。

class CC:
    def setXY(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def printXY(self):
        print(self.x, self.y)


dd = CC()
print(dd.__dict__)
# {}

print(vars(dd))
# {}

print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}

dd.setXY(4, 5)
print(dd.__dict__)
# {'x': 4, 'y': 5}

print(vars(CC))
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}

print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}

3.9一些相关的内置函数（BIF）

• issubclass(class, classinfo) 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。

• 一个类被认为是其自身的子类。

• classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。

  class A:
      pass
  
  
  class B(A):
      pass
  
  
  print(issubclass(B, A))  # True
  print(issubclass(B, B))  # True
  print(issubclass(A, B))  # False
  print(issubclass(B, object))  # True
  

• isinstance(object, classinfo) 方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。

• type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。

• isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。

• 如果第一个参数不是对象，则永远返回False。

• 如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。

  a = 2
  print(isinstance(a, int))  # True
  print(isinstance(a, str))  # False
  print(isinstance(a, (str, int, list)))  # True
  
  
  class A:
      pass
  
  
  class B(A):
      pass
  
  
  print(isinstance(A(), A))  # True
  print(type(A()) == A)  # True
  print(isinstance(B(), A))  # True
  print(type(B()) == A)  # False
  

• hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。

  class Coordinate:
      x = 10
      y = -5
      z = 0
  
  
  point1 = Coordinate()
  print(hasattr(point1, 'x'))  # True
  print(hasattr(point1, 'y'))  # True
  print(hasattr(point1, 'z'))  # True
  print(hasattr(point1, 'no'))  # False
  

• getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。

  class A(object):
      bar = 1
  
  
  a = A()
  print(getattr(a, 'bar'))  # 1
  print(getattr(a, 'bar2', 3))  # 3
  print(getattr(a, 'bar2'))
  # AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'
  

  class A(object):
      def set(self, a, b):
          x = a
          a = b
          b = x
          print(a, b)
  
  
  a = A()
  c = getattr(a, 'set')
  c(a='1', b='2')  # 2 1
  

• setattr(object, name, value)对应函数 getattr()，用于设置属性值，该属性不一定是存在的。

  class A(object):
      bar = 1
  
  
  a = A()
  print(getattr(a, 'bar'))  # 1
  setattr(a, 'bar', 5)
  print(a.bar)  # 5
  setattr(a, "age", 28)
  print(a.age)  # 28
  

• delattr(object, name)用于删除属性。

  class Coordinate:
      x = 10
      y = -5
      z = 0
  
  
  point1 = Coordinate()
  
  print('x = ', point1.x)  # x =  10
  print('y = ', point1.y)  # y =  -5
  print('z = ', point1.z)  # z =  0
  
  delattr(Coordinate, 'z')
  
  print('--删除 z 属性后--')  # --删除 z 属性后--
  print('x = ', point1.x)  # x =  10
  print('y = ', point1.y)  # y =  -5
  
  # 触发错误
  print('z = ', point1.z)
  # AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'
  

• class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])用于在新式类中返回属性值。

  • fget – 获取属性值的函数

  • fset – 设置属性值的函数

  • fdel – 删除属性值函数

  • doc – 属性描述信息

    class C(object):
        def __init__(self):
            self.__x = None
    
        def getx(self):
            return self.__x
    
        def setx(self, value):
            self.__x = value
    
        def delx(self):
            del self.__x
    
        x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
    
    
    cc = C()
    cc.x = 2
    print(cc.x)  # 2
    
    del cc.x
    print(cc.x)
    # AttributeError: 'C' object has no attribute '_C__x'
    

4.魔法方法

魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。

魔法方法是面向对象的 Python 的一切，如果你不知道魔法方法，说明你还没能意识到面向对象的 Python 的强大。

魔法方法的“魔力”体现在它们总能够在适当的时候被自动调用。

魔法方法的第一个参数应为cls（类方法） 或者self（实例方法）。

• cls：代表一个类的名称
• self：代表一个实例对象的名称

4.1基本的魔法方法

• __init__(self[, ...]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法

  class Rectangle:
      def __init__(self, x, y):
          self.x = x
          self.y = y
  
      def getPeri(self):
          return (self.x + self.y) * 2
  
      def getArea(self):
          return self.x * self.y
  
  
  rect = Rectangle(4, 5)
  print(rect.getPeri())  # 18
  print(rect.getArea())  # 20
  

• __new__(cls[, ...]) 在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法，在调用__init__初始化前，先调用__new__。

  • __new__至少要有一个参数cls，代表要实例化的类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供，后面的参数直接传递给__init__。

  • __new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new__，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了，当前类cls的实例，当前类的__init__才会进入。

    class A(object):
        def __init__(self, value):
            print("into A __init__")
            self.value = value
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            print("into A __new__")
            print(cls)
            return object.__new__(cls)
    
    
    class B(A):
        def __init__(self, value):
            print("into B __init__")
            self.value = value
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            print("into B __new__")
            print(cls)
            return super().__new__(cls, *args, **kwargs)
    
    
    b = B(10)
    
    # 结果：
    # into B __new__
    # 
    # into A __new__
    # 
    # into B __init__
    
    class A(object):
        def __init__(self, value):
            print("into A __init__")
            self.value = value
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            print("into A __new__")
            print(cls)
            return object.__new__(cls)
    
    
    class B(A):
        def __init__(self, value):
            print("into B __init__")
            self.value = value
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            print("into B __new__")
            print(cls)
            return super().__new__(A, *args, **kwargs)  # 改动了cls变为A
    
    
    b = B(10)
    
    # 结果：
    # into B __new__
    # 
    # into A __new__
    # 
    

• 若__new__没有正确返回当前类cls的实例，那__init__是不会被调用的，即使是父类的实例也不行，将没有__init__被调用。

  class Earth:
      pass
  
  
  a = Earth()
  print(id(a))  # 260728291456
  b = Earth()
  print(id(b))  # 260728291624
  
  class Earth:
      __instance = None  # 定义一个类属性做判断
  
      def __new__(cls):
          if cls.__instance is None:
              cls.__instance = object.__new__(cls)
              return cls.__instance
          else:
              return cls.__instance
  
  
  a = Earth()
  print(id(a))  # 512320401648
  b = Earth()
  print(id(b))  # 512320401648
  

• __new__方法主要是当你继承一些不可变的 class 时（比如int, str, tuple）， 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。

  class CapStr(str):
      def __new__(cls, string):
          string = string.upper()
          return str.__new__(cls, string)
  
  
  a = CapStr("i love lsgogroup")
  print(a)  # I LOVE LSGOGROUP
  

• __del__(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。

  Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

  大部分时候，Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况，比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b，而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a，此时两个对象的引用计数都是 1，而实际上程序已经不再有变量引用它们，系统应该回收它们，此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快，要等专门的循环垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）来检测并回收这种引用循环。

  class C(object):
      def __init__(self):
          print('into C __init__')
  
      def __del__(self):
          print('into C __del__')
  
  
  c1 = C()
  # into C __init__
  c2 = c1
  c3 = c2
  del c3
  del c2
  del c1
  # into C __del__
  

• __str__(self):

  • 当你打印一个对象的时候，触发__str__
  • 当你使用%s格式化的时候，触发__str__
  • str强转数据类型的时候，触发__str__

• __repr__(self)：

  • repr是str的备胎

  • 有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__

  • repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值

  • 当你使用%r格式化的时候 触发__repr__

    class Cat:
        """定义一个猫类"""
    
        def __init__(self, new_name, new_age):
            """在创建完对象之后 会自动调用, 它完成对象的初始化的功能"""
            self.name = new_name
            self.age = new_age
    
        def __str__(self):
            """返回一个对象的描述信息"""
            return "名字是:%s , 年龄是:%d" % (self.name, self.age)
            
        def __repr__(self):
            """返回一个对象的描述信息"""
            return "Cat:(%s,%d)" % (self.name, self.age)
    
        def eat(self):
            print("%s在吃鱼...." % self.name)
    
        def drink(self):
            print("%s在喝可乐..." % self.name)
    
        def introduce(self):
            print("名字是:%s, 年龄是:%d" % (self.name, self.age))
    
    
    # 创建了一个对象
    tom = Cat("汤姆", 30)
    print(tom)  # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
    print(str(tom)) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
    print(repr(tom))  # Cat:(汤姆,30)
    tom.eat()  # 汤姆在吃鱼....
    tom.introduce()  # 名字是:汤姆, 年龄是:30
    

  • __str__(self) 的返回结果可读性强。也就是说，__str__ 的意义是得到便于人们阅读的信息，就像下面的 ‘2019-10-11’ 一样。

  • __repr__(self) 的返回结果应更准确。怎么说，__repr__ 存在的目的在于调试，便于开发者使用。

    import datetime
    
    today = datetime.date.today()
    print(str(today))  # 2019-10-11
    print(repr(today))  # datetime.date(2019, 10, 11)
    print('%s' %today)  # 2019-10-11
    print('%r' %today)  # datetime.date(2019, 10, 11)
    

4.2算术运算符

类型工厂函数，指的是“不通过类而是通过函数来创建对象”。

class C:
    pass


print(type(len))  # 
print(type(dir))  # 
print(type(int))  # 
print(type(list))  # 
print(type(tuple))  # 
print(type(C))  # 
print(int('123'))  # 123

# 这个例子中list工厂函数把一个元祖对象加工成了一个列表对象。
print(list((1, 2, 3)))  # [1, 2, 3]

• __add__(self, other)定义加法的行为：+

• __sub__(self, other)定义减法的行为：-

  class MyClass:
  
      def __init__(self, height, weight):
          self.height = height
          self.weight = weight
  
      # 两个对象的长相加，宽不变.返回一个新的类
      def __add__(self, others):
          return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)
  
      # 两个对象的宽相减，长不变.返回一个新的类
      def __sub__(self, others):
          return MyClass(self.height - others.height, self.weight - others.weight)
  
      # 说一下自己的参数
      def intro(self):
          print("高为", self.height, " 重为", self.weight)
  
  
  def main():
      a = MyClass(height=10, weight=5)
      a.intro()
  
      b = MyClass(height=20, weight=10)
      b.intro()
  
      c = b - a
      c.intro()
  
      d = a + b
      d.intro()
  
  
  if __name__ == '__main__':
      main()
  
  # 高为 10  重为 5
  # 高为 20  重为 10
  # 高为 10  重为 5
  # 高为 30  重为 15
  

• __mul__(self, other)定义乘法的行为：*

• __truediv__(self, other)定义真除法的行为：/

• __floordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//

• __mod__(self, other) 定义取模算法的行为：%

• __divmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为

• divmod(a, b)把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。

  print(divmod(7, 2))  # (3, 1)
  print(divmod(8, 2))  # (4, 0)
  

• __pow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为

• __lshift__(self, other)定义按位左移位的行为：<<

• __rshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>

• __and__(self, other)定义按位与操作的行为：&

• __xor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^

• __or__(self, other)定义按位或操作的行为：|

4.3反算术运算符

反运算魔方方法，与算术运算符保持一一对应，不同之处就是反运算的魔法方法多了一个“r”。当文件左操作不支持相应的操作时被调用。

• __radd__(self, other)定义加法的行为：+
• __rsub__(self, other)定义减法的行为：-
• __rmul__(self, other)定义乘法的行为：*
• __rtruediv__(self, other)定义真除法的行为：/
• __rfloordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//
• __rmod__(self, other) 定义取模算法的行为：%
• __rdivmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
• __rpow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
• __rlshift__(self, other)定义按位左移位的行为：<<
• __rrshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>
• __rand__(self, other)定义按位与操作的行为：&
• __rxor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^
• __ror__(self, other)定义按位或操作的行为：|

a + b

这里加数是a，被加数是b，因此是a主动，反运算就是如果a对象的__add__()方法没有实现或者不支持相应的操作，那么 Python 就会调用b的__radd__()方法。

class Nint(int):
    def __radd__(self, other):
        return int.__sub__(other, self) # 注意 self 在后面


a = Nint(5)
b = Nint(3)
print(a + b)  # 8
print(1 + b)  # -2

4.4增量赋值运算符

• __iadd__(self, other)定义赋值加法的行为：+=
• __isub__(self, other)定义赋值减法的行为：-=
• __imul__(self, other)定义赋值乘法的行为：*=
• __itruediv__(self, other)定义赋值真除法的行为：/=
• __ifloordiv__(self, other)定义赋值整数除法的行为：//=
• __imod__(self, other)定义赋值取模算法的行为：%=
• __ipow__(self, other[, modulo])定义赋值幂运算的行为：**=
• __ilshift__(self, other)定义赋值按位左移位的行为：<<=
• __irshift__(self, other)定义赋值按位右移位的行为：>>=
• __iand__(self, other)定义赋值按位与操作的行为：&=
• __ixor__(self, other)定义赋值按位异或操作的行为：^=
• __ior__(self, other)定义赋值按位或操作的行为：|=

4.5一元运算符

• __neg__(self)定义正号的行为：+x
• __pos__(self)定义负号的行为：-x
• __abs__(self)定义当被abs()调用时的行为
• __invert__(self)定义按位求反的行为：~x

4.6属性访问

• __getattr__(self, name): 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。

• __getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为（先调用该方法，查看是否存在该属性，若不存在，接着去调用__getattr__）。

• __setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为。

• __delattr__(self, name)：定义当一个属性被删除时的行为。

  class C:
      def __getattribute__(self, item):
          print('__getattribute__')
          return super().__getattribute__(item)
  
      def __getattr__(self, item):
          print('__getattr__')
  
      def __setattr__(self, key, value):
          print('__setattr__')
          super().__setattr__(key, value)
  
      def __delattr__(self, item):
          print('__delattr__')
          super().__delattr__(item)
  
  
  c = C()
  c.x
  # __getattribute__
  # __getattr__
  
  c.x = 1
  # __setattr__
  
  del c.x
  # __delattr__
  

4.7描述符

描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。

• __get__(self, instance, owner)用于访问属性，它返回属性的值。

• __set__(self, instance, value)将在属性分配操作中调用，不返回任何内容。

• __del__(self, instance)控制删除操作，不返回任何内容。

  class MyDecriptor:
      def __get__(self, instance, owner):
          print('__get__', self, instance, owner)
  
      def __set__(self, instance, value):
          print('__set__', self, instance, value)
  
      def __delete__(self, instance):
          print('__delete__', self, instance)
  
  
  class Test:
      x = MyDecriptor()
  
  
  t = Test()
  t.x
  # __get__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000CEAAEB6B00> <__main__.Test object at 0x000000CEABDC0898> 
  
  t.x = 'x-man'
  # __set__ <__main__.MyDecriptor object at 0x00000023687C6B00> <__main__.Test object at 0x00000023696B0940> x-man
  
  del t.x
  # __delete__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000EC9B160A90> <__main__.Test object at 0x000000EC9B160B38>
  

4.8定制序列

协议（Protocols）与其它编程语言中的接口很相似，它规定你哪些方法必须要定义。然而，在 Python 中的协议就显得不那么正式。事实上，在 Python 中，协议更像是一种指南。

容器类型的协议

• 如果说你希望定制的容器是不可变的话，你只需要定义__len__()和__getitem__()方法。
• 如果你希望定制的容器是可变的话，除了__len__()和__getitem__()方法，你还需要定义__setitem__()和__delitem__()两个方法。

编写一个不可改变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数。

class CountList:
    def __init__(self, *args):
        self.values = [x for x in args]
        self.count = {
     }.fromkeys(range(len(self.values)), 0)

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, item):
        self.count[item] += 1
        return self.values[item]


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
print(c1[1] + c2[1])  # 7

print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}

print(c2.count)
# {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}

• __len__(self)定义当被len()调用时的行为（返回容器中元素的个数）。
• __getitem__(self, key)定义获取容器中元素的行为，相当于self[key]。
• __setitem__(self, key, value)定义设置容器中指定元素的行为，相当于self[key] = value。
• __delitem__(self, key)定义删除容器中指定元素的行为，相当于del self[key]。

编写一个可改变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数。

class CountList:
    def __init__(self, *args):
        self.values = [x for x in args]
        self.count = {
     }.fromkeys(range(len(self.values)), 0)

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, item):
        self.count[item] += 1
        return self.values[item]

    def __setitem__(self, key, value):
        self.values[key] = value

    def __delitem__(self, key):
        del self.values[key]
        for i in range(0, len(self.values)):
            if i >= key:
                self.count[i] = self.count[i + 1]
        self.count.pop(len(self.values))


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
c2[2] = 12
print(c1[1] + c2[2])  # 15
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
del c1[1]
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}

4.9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：

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

  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]))
  

• 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。

  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
  

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。

  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
  

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。

  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
  

• 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