python基础(9):迭代器,高阶函数

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迭代器

小结

 高阶函数英文叫Higher-order function。

变量可以指向函数

函数名也是变量

 传入函数

小结


 

迭代器

我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象(判断是否可用迭代器,和是否可迭代不一样):

>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable却不是Iterator

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问,为什么listdictstr等数据类型不是Iterator

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

集合数据类型如listdictstr等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于:

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

 高阶函数英文叫Higher-order function。

什么是高阶函数?我们以实际代码为例子,一步一步深入概念

变量可以指向函数

以Python内置的求绝对值的函数abs()为例,调用该函数用以下代码:

>>> abs(-10)
10

但是,如果只写abs呢?

>>> abs

可见,abs(-10)是函数调用,而abs是函数本身。

要获得函数调用结果,我们可以把结果赋值给变量:

>>> x = abs(-10)
>>> x
10

但是,如果把函数本身赋值给变量呢?

>>> f = abs
>>> f

结论:函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。

如果一个变量指向了一个函数,那么,可否通过该变量来调用这个函数?用代码验证一下:

>>> f = abs
>>> f(-10)
10

成功!说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。 

 

函数名也是变量

那么函数名是什么呢?函数名其实就是指向函数的变量!对于abs()这个函数,完全可以把函数名abs看成变量,它指向一个可以计算绝对值的函数

如果把abs指向其他对象,会有什么情况发生?

>>> abs = 10
>>> abs(-10)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: 'int' object is not callable

abs指向10后,就无法通过abs(-10)调用该函数了!因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10

当然实际代码绝对不能这么写,这里是为了说明函数名也是变量。要恢复abs函数,请重启Python交互环境。

注:由于abs函数实际上是定义在import builtins模块中的,所以要让修改abs变量的指向在其它模块也生效,要用import builtins; builtins.abs = 10

 传入函数

既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。

一个最简单的高阶函数:

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

当我们调用add(-5, 6, abs)时,参数xyf分别接收-56abs,根据函数定义,我们可以推导计算过程为:

x = -5
y = 6
f = abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11
return 11

 

编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数。

小结

把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

 

 

 

 

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