python记录_day11 闭包迭代器

一、第一类对象：

函数名是一个变量，可以当普通变量使用，但它又是一个特殊的变量，与括号配合可以执行函数。

函数名的运用

1、单独打印是一个内存地址

2、可以给其他变量赋值

3、可以作为容器类变量的元素

4、可以作为函数的参数

5、可以作为函数的返回值

二、闭包

如果一个内层函数有对外层函数变量的引用，那么就称为这个内层函数为闭包函数，也叫闭包

那么，如何检查一个函数是不是闭包函数呢？

　　用__closure__()方法可以检查函数是否是闭包函数，返回值不为None就是闭包函数。

def func():
    name = "alex"
    def func2():
        print(name)
    func2()
    print(func2.__closure__) #(<cell at 0x00000000027375B8: str object at 0x00000000027B81B8>,)
func()
print(func.__closure__)  #None

闭包的作用

　　1、保护变量不受侵害。闭包函数引用的是局部变量，因此变量不容易被修改

　　2、可以让一个变量常驻内存。因为内层函数执行的时机是不确定的，为了inner函数能正常执行，必须保证变量存在。

如何访问内部函数？

　　访问内部函数，可以先调用外部函数，获取内部函数地址，再调用内部函数即可。多层嵌套就一层一层的返回

def outer():
    name = "alex"
    #内部函数
    def inner():
        print(name)
    return inner
fn = outer()  #调用外部函数 获取内部函数的函数地址
fn()  #调用内部函数

两个方法：

__doc__() 查看函数的文档注释

__name__() 查看函数名

三、迭代器

迭代器就是个可以使用__next__函数一个一个往外拿值的容器。比如 a是一个迭代器，那么a.__next__()就表示从a中拿出了一个值。

dir() 能够查看数据类型能够执行的操作，即该数据类型支持的内部方法

print(dir(list))

#结果
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', 

'__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__',
 '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__',
 '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', 

'__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', 

'__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 

'remove', 'reverse', 'sort']

通过对list、set、tuple、str等数据类型查看，我们都能发现一个__inter__函数，这是可迭代对象的共性。其实__inter__函数相当于是一个可迭代协议，只要有这个函数，就表示它是可迭代的。__inter__函数的作用是获取对象的迭代器。

因此

一个对象有__inter__函数，表示可迭代的（iterable）

有__iter__, __next__函数，表示是迭代器（iterator）,迭代器都是可迭代的

如何判断一个对象是否是可迭代对象？

1、dir(x) 查看是否具有__iter__函数

2、“__iter__” in dir(x) 判断是否可迭代返回值是True 或False

　 "__next__" in dir(x) 判断是否是迭代器返回值是True 或False

3、专业方法

from collections import Iterable,Iterator

isinstance(x ,Iterable) 表示 x是否是Iterable

isinstance(x,Iterator) 表示x 是否是Iterator

迭代器的三个特点：

1、节省内存

2、惰性机制必须通过__next__()才能拿值

3、只能往前，不能后退

使用while+迭代器模拟for循环：

lst = [1,2,3]

it = lst.__iter__() #得到迭代器

while 1:
　　try:
　　　　el = it.__next__()
　　　　for循环的循环体
　　except StopIteration:
　　　　break

lst = [1,2,3]
it = lst.__iter__()

while 1:
    try:
        el = it.__next__()
        print(el)
    except StopIteration:
        break


#等价于
for el in lst:
    print(el)

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