Python基础—08-函数使用02

<h1 id="函数使用" data-source-line="1">函数使用
<h3 id="生成器" data-source-line="3">生成器
<ul data-source-line="5">

使用场景：

在使用列表时，很多时候我们都不会一下子使用全部的数据，通常都是一个一个使用，但是数据量较小的时候，对于内存的占用可以不用过于关心；但是当数据量较大时，就会出现内存使用突然增大的情况。为了解决内存占用突然增大的问题，python中引入了生成器的概念

使用方式：

• 将列表生成式中的[]改为()即可

lt = (i i range(2<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 转换为列表<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> print(list(lt))

<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 一个一个获取，取完后继续使用next会报错<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> print(next(lt))

<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 遍历
<span style="color: #0000ff">for i <span style="color: #0000ff">in<span style="color: #000000"> lt:
<span style="color: #0000ff">print(i)

说明：任意方式的使用生成器，都只能时单次的。

• 通过在函数中使用关键字yield完成

i range(1,n+1t = test(5<span style="color: #000000">)
<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 生成器对象
<span style="color: #0000ff">print<span style="color: #000000">(t)

<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 一次一个获取<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> print(next(t))<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> print(next(t))<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> print(next(t))

<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 遍历<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> for i in t:<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> print(i)

<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 转换为列表
<span style="color: #0000ff">print(list(t))

总结：

• 生成器保存了生成数据的算法，并不是所有的数据
• 生成器只能执行一遍
• 具体操作：转换为列表、next、for-in

定义：能够使用for-in进行遍历，并且可以通过next函数依次获取元素的对象

• 说明：

  • 生成器就是一种特殊的迭代器
  • 判断一个对象是否是迭代器
  collections = (i i range(10(isinstance(lt,Iterator))
  • 字符串、列表、元组、集合、字典等都不是迭代器，它们都是可迭代对象

定义：能够使用for-in进行遍历的对象，都是可迭代对象

• 使用：判断是否是可迭代对象

  collections <span style="color: #0000ff">print(isinstance(lt,Iterable))

• 说明：

  • 迭代器一定是可迭代对象
  • 前面学习的列表、元组等都是可迭代对象

• 将可迭代对象转换为迭代器，使用专门的函数iter

map

• 格式：
  map(func,iter)
• 说明：
  • 接收两个参数：一个函数和一个可迭代对象
  • 返回值：返回一个生成器
  • 生成器内容是将func依次作用域iter每个元素的处理结果
• 示例：
lt = [1,2,3,4<span style="color: #0000ff">def<span style="color: #000000"> double(x):
<span style="color: #0000ff">return x * 2

<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 返回一个生成器<span style="color: #008000">

<span style="color: #008000"> m = map(double,lt)

m = map(<span style="color: #0000ff">lambda x: x*<span style="color: #000000">x,lt)

<span style="color: #0000ff">print(list(m))

• 练习：
  • 了解字符串处理函数strip
  • 使用map完成：将一个元素全为字符串的列表中的元素全部去掉两边的空白，首字母大写

• filter

  • 格式：
    filter(func,iter)
  • 说明：
    • 参数是一个函数和一个可迭代对象
    • 返回一个生成器
    • 将func依次作用于iter中的元素，返回值为真的将会保留，为假的将会过滤掉
  • 示例：
  lt = [1,4,5<span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 提取偶数
  f = filter(<span style="color: #0000ff">lambda x: x%2==<span style="color: #000000">0,lt)
  <span style="color: #0000ff">print(list(f))

  • 练习：提取能被3整除的奇数元素

• reduce

  • 格式：
    reduce(func,iter)
  • 说明：
    • 接收两个参数，一个函数和一个可迭代对象
    • 首先取前两个元素作为func的参数，计算完的结果与第三个元素继续使用func处理，直至结束
    • 返回处理的最后结果
  • 示例：
  functools lt = [1,5<span style="color: #000000">]

  <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 求和<span style="color: #008000">

  <span style="color: #008000"> s = reduce(lambda x,y: x+y,lt)<span style="color: #008000">

  <span style="color: #008000"> 转换为12345

  s = reduce(<span style="color: #0000ff">lambda x,y: x*10+<span style="color: #000000">y,lt)
  <span style="color: #0000ff">print(s)

  • 练习：求列表中所有元素的乘积

randint：生成指定区间的一个随机整数
• random：生成0~1之间的随机小数
• uniform：生成指定范围内的随机浮点数
• choice：随机提取一个元素
• sample：随机提取指定个数的元素，返回一个列表
• choices：sample函数指定提取元素个数为1的情况
• shuffle：打乱元素顺序

使用random函数实现randint函数的功能
• 生成指定长度的随机字符串，参数：长度、类型
• 将字符串完成如下转换，如：
  IloveYOUmoreTHANiCANsay => I love you more than i can say
• 将一个列表的元素完成特定的向右移动，参数：列表，移动长度
  • 如：[1,5]，移动2，结果：[4,5,1,3]
• 传入n，计算

  可以使用递归

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