:star2:迭代Iteration
每一次对过程的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。例如:循环获取容器中的元素。
具有__iter__
函数的对象,可以返回迭代器对象。
1 | # 创建: |
背后的原理是:
1 | 迭代器 = 可迭代对象.__iter__() # 实例一个迭代器对象。 |
迭代器对象是可以被__next__()
函数调用并返回下一个值的对象。
1 | class 迭代器类名: |
迭代器让我们只需通过一种方式,便可简洁明了的获取聚合对象中各个元素,而又无需了解其内部结构。
:star2:生成器Generator
能够动态(循环一次计算一次返回一次)提供数据的可迭代对象。在循环过程中,按照某种算法 推算 数据,不必创建容器存储完整的结果,从而节省内存空间。
数据量越大,优势越明显。以上作用也称之为 延迟操作 或 惰性操作 ,通俗的讲就是在需要的时候才计算结果,而不是一次构建出所有结果。
含有yield
语句的函数,叫做生成器函数。调用生成器函数将返回一个生成器对象,不执行函数体。
1 | # 创建: |
调用生成器函数会自动创建迭代器对象。调用迭代器对象的__next__()
方法时才执行生成器函数。每次执行到yield
语句时返回数据,暂时离开。待下次调用__next__()
方法时继续从离开处继续执行。
适用性:优先使用生成器。
内置生成器:
- range:生成计数生成器对象。
- 枚举函数enumerate:遍历可迭代对象时,可以将索引与元素组合为一个元组。
- 打包zip:将多个可迭代对象中对应的元素组合成一个个元组,生成的元组个数由最小的可迭代对象决定。
- 生成器表达式:用推导式形式创建生成器对象。
变量 = (表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件)
- 累积reduce:对参数序列进行累积。注意:在python3.x中,
reduce()
函数被移动到functools
包中。
:star2:函数式编程
函数式编程的主要思想:把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。
python函数式编程的理论支柱是函数可以被赋值给变量,实现函数的间接调用。可以使函数的使用更加灵活。
多个函数主体相同,核心算法(条件)不同的时候可以使用函数式编程,分离变化点。这里我们从面向对象的角度思考函数式编程的应用场景。
- “封装”[分]:将变化点封装为多个函数,通过函数类型的数据传入实现函数的嵌套调用。
- “继承”[隔]:使用函数类型的参数将当前函数的变化隔离。
- “多态”[做]:编码时调用函数类型的形参,运行时调用函数类型的实参。
将核心逻辑/变化点传入方法体,使该方法的适用性更广,体现了面向对象的开闭原则。
构建这样的变化点时采用的思想是函数试编程的思想,即避免副作用,不改变也不依赖当前函数外的数据,函数带有自描述性,提高可读性。
:star2:Lambda 表达式
Lambda 表达式是一种匿名方法,可以定义匿名函数。当Lambda表达式作为参数传递时语法简洁,优雅,代码可读性强。 可以随时创建和销毁,减少程序耦合度。
1 | # 定义: |
形参没有可以不填,方法体只能有一条语句,且不支持赋值语句。
内置高阶函数:
- map(函数,可迭代对象):使用可迭代对象中的每个元素调用函数,将返回值作为新可迭代对象元素;返回值为新可迭代对象。
- filter(函数,可迭代对象):根据条件筛选可迭代对象中的元素,返回值为新可迭代对象。
- sorted(可迭代对象,key = 函数,reverse = bool值):排序,返回值为排序结果。
- max(可迭代对象,key = 函数):根据函数获取可迭代对象的最大值。
- min(可迭代对象,key = 函数):根据函数获取可迭代对象的最小值。
:star2:装饰器函数decorator
嵌套函数是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体。
逻辑连续,当内部函数被调用时,不脱离当前的逻辑。造成的问题是外部变量一直存在于内存中,不会在调用结束后释放,占用内存。
内嵌函数可以引用外部函数中变量,外部函数返回值是内嵌函数。
1 | # 定义: |
python装饰器使用的思想就是嵌套函数。
装饰器可以在不改变原函数的调用以及内部代码情况下,为其 添加新功能 的函数。
1 | def 函数装饰器名称(func): |
使用“@函数装饰器名称”修饰原函数,等同于创建与原函数名称相同的变量,关联内嵌函数;故调用原函数时执行内嵌函数。原函数名称 = 函数装饰器名称(原函数名称)
一个函数可以被多个装饰器修饰,执行顺序为从近到远,被叫做装饰器链。