第6課

1、循環對象：包括一個next方法，這個方法的目的是進行到下一個結果，結束后拋出StopInteration異常；

當循環結構如for循環調用一個循環對象時，每次循環的時候都會調用next方法，知道最后拋出StopInteration異常，循環結構知道結束，停止調用next方法。

如：

1 #text.txt內容為
2 123
3 123
4 123
5 for line in open（'text.txt'）:
6     print line

open方法返回的是一個循環對象，包含next方法，for循環自動調用next方法，直至出現StopInteration異常。

用循環對象的好處在于：不用在循環還沒有開始的時候，就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在循環過程中逐次生成。這樣，節省了空間，提高了效率，編程更靈活。

2、迭代器：

從技術上來說，循環對象和for循環調用之間還有一個中間層，就是要將循環對象轉換成迭代器(iterator)。這一轉換是通過使用iter()函數實現的。但從邏輯層面上，常常可以忽略這一層，所以循環對象和迭代器常常相互指代對方。

3、生成器：

構造一個用戶自定義的循環對象

1）生成器的定義方法和函數定義類似，只是在return的地方換成yield；

2）生成器中可以有多個yield，當生成器遇到一個yield，會暫停運行生成器，返回yield后面的值；當再一次調用生成器時，會從剛才的地方繼續執行，直到遇到下一個yield；

3）生成器本身是一個循環器，每次循環返回一個yield后面的值

下面是一個生成器：
def gen():
    a = 100
    yield a
    a = a*8
    yield a
    yield 1000
#該生成器有3個yield，用作循環器時，會進行3輪循環
for i in gen():
    print i

1 def gen():
2     for i in range(4):
3         yield i

這段代碼還可以寫成生成器表達式（Generator Expression）：G = （x for x in range(4)）；生成器表達式是生成器的一種簡單編寫方式

4、表推導（list comprehension）：是快速生成表（list）的方法。

假如要生成表：

L = []
for i in range(4):
    L.append(i**2)

還有更簡單的方法，即：表推導的方法

1 L = [x**2 for i in range(4)]

練習題：

1 x1 = [1,3,5]
2 y1 = [9,12,13]
3 L = [x**2 for (x,y) in zip(x1,y1) if(y)>10]

L = [9,25]

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第7課：函數對象

函數（function）也是一個對象，函數也有屬性和方法，不僅可以賦值給其它對象名，還可以作為參數傳遞。

1、lambda函數：定義1個函數

1 func = lambda x,y:x+y
2 print func(3,4)
3 
4 等價于
5 def func(x,y):
6     return x+y
7 print func(3,4)

lambda生成1個函數對象，參數為x,y，返回值為x+y，函數對象的值賦給func

2、函數作為參數傳遞

函數可以作為對象，進行參數傳遞，函數名即為對象：

def test(f,a,b):

　　print 'test'

　　print f(a,b)

func = lambda x,y:x+y

test(func,1,2)

test函數的第一個參數就是一個函數對象，將func賦值給f，也可以這樣寫：test((lambda x,y:x+y),1,2)

3、map函數：格式：map( func, seq1[, seq2...] )，是Python的內置函數，第一個參數是一個函數對象，第二、第三個。。。是數列。

map函數的作用是：將函數對象作用于后面的數列的每一個元素，將每次作用的結果存儲在數列中（在Python 3.X中，map()的返回值是一個循環對象。可以利用list()函數，將該循環對象轉換成表。）

如下：

re = map((lambda x:x+3),[1,2,3])
print re

def func(x,y):
    return x**2,y**2
re = map(func,[1,2,3,4],[2,3,4,5])
print re

輸出：
[4,5,6]
[(1,4),(4,9),(9,16),(16,25)]

4、filter函數：第一個參數也是函數對象，將函數對象作用于后面數列的每一個元素，如果函數對象返回的是True，則該次的元素儲存于返回的數列中，filter函數通過函數對象來篩選數據（同理在Python3.x中 filter返回的不是list，還是循環對象），如下例子所示：

1 def func (x):
2     if x>100:
3         return True
4     else:
5         return False
6 ru = filter(func,[100,104,99,101,123])
7 輸出：
8 [104, 101, 123]

PS：filter函數最多2個參數，1個函數對象，1個數列，不像map函數可以有多個數列參數。

5、reduce函數：格式：reduce( func, seq[, init] )，第一個參數也是函數對象，且要求它能接受2個參數，然后每次迭代，將上一次的迭代結果（第一次時為init的元素，如沒有init則為seq的第一個元素）與下一個元素一同執行一個二元的func函數。在reduce函數中，init是可選的，如果使用，則作為第一次迭代的第一個元素使用。返回多次迭代后的結果，如下例子所示：

1 ｍ = 2
2 ｎ = 5
3 print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1)) #120
4 print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1),m) #240 相當于（（（（2*1）*2）*3）*4）*5,2為init元素

PS：reduce()函數在3.0里面不能直接用的，它被定義在了functools包里面，需要引入包。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python基础学习（第7天）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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