生成器/迭代器 和 函数的递归
生成器
一個(gè)包含yield關(guān)鍵字的函數(shù)就是一個(gè)生成器函數(shù)。yield可以為我們從函數(shù)中返回值,但是yield又不同于return,return的執(zhí)行意味著程序的結(jié)束,調(diào)用生成器函數(shù)不會(huì)得到返回的具體的值,而是得到一個(gè)可迭代的對(duì)象。每一次獲取這個(gè)可迭代對(duì)象的值,就能推動(dòng)函數(shù)的執(zhí)行,獲取新的返回值。直到函數(shù)執(zhí)行結(jié)束。
def func():print(111)yield 1print(222)yield 2print(333)yield 3ret = func() r = ret.__next__() print(r) r2 = ret.__next__() print(r2) r3 = ret.__next__() print(r3)
111 1 222 2 333 3輸出結(jié)果
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生成器圖示解析:
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range 和 xrange
range 前面已經(jīng)說(shuō)明了,range([start,] stop[, step]),根據(jù) start與 stop指定的范圍以及step設(shè)定的步長(zhǎng),生成一個(gè)序列。
在 python 2.7中的 range
>>> range(5) [0, 1, 2, 3, 4] >>> range(1,5) [1, 2, 3, 4] >>> range(0,6,2) [0, 2, 4]
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xrange?用法與 range 完全相同,所不同的是生成的不是一個(gè)list對(duì)象,而是一個(gè)生成器。xrange即是 python3中的 range用法
>>> xrange(5) xrange(5)
>>> list(xrange(5)) [0, 1, 2, 3, 4]
>>> xrange(1,5) xrange(1, 5)
>>> list(xrange(1,5)) [1, 2, 3, 4]
>>> xrange(0,6,2) xrange(0, 6, 2)
>>> list(xrange(0,6,2)) [0, 2, 4]
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由上面的示例可以知道:要生成很大的數(shù)字序列的時(shí)候,用 xrange會(huì)比 range性能優(yōu)很多,因?yàn)椴恍枰簧蟻?lái)就開(kāi)辟一塊很大的內(nèi)存空間,就是生成器的原理。
xrange 和?range?這兩個(gè)基本上都是在循環(huán)的時(shí)候用。
for i in range(0, 100):print ifor i in xrange(0, 100):print i
這兩個(gè)輸出的結(jié)果都是一樣的,實(shí)際上有很多不同
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range會(huì)直接生成一個(gè) list對(duì)象:
a = range(0,100) print type(a) print a print a[0], a[1]
輸出結(jié)果:
<type 'list'> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] 0 1
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而 xrange則不會(huì)直接生成一個(gè) list,而是每次調(diào)用返回其中的一個(gè)值:
a = xrange(0,100) print type(a) print a print a[0], a[1]
輸出結(jié)果:
<type 'xrange'> xrange(100) 0 1
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好在 python3中 range就已經(jīng)是 xrange的模式了
現(xiàn)在我們基于生成器來(lái)實(shí)現(xiàn) range功能
def myrange(arg):start = 0while True:if start > arg:returnyield startstart += 1ret = myrange(10) r = ret.__next__() print(r)
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迭代器
迭代器是訪問(wèn)集合元素的一種方式。迭代器對(duì)象從集合的第一個(gè)元素開(kāi)始訪問(wèn),直到所有的元素被訪問(wèn)完結(jié)束。
迭代器只能往前不會(huì)后退,不過(guò)這也沒(méi)什么,因?yàn)槿藗兒苌僭诘局型笸恕?/em>
另外,迭代器的一大優(yōu)點(diǎn)是不要求事先準(zhǔn)備好整個(gè)迭代過(guò)程中所有的元素。
迭代器僅僅在迭代到某個(gè)元素時(shí)才計(jì)算該元素,而在這之前或之后,元素可以不存在或者被銷(xiāo)毀。
這個(gè)特點(diǎn)使得它特別適合用于遍歷一些巨大的或是無(wú)限的集合,比如幾個(gè)G的文件。
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def myrange(arg):start = 0while True:if start > arg:returnyield startstart += 1ret = myrange(10) r = ret.__next__() print(r) r = ret.__next__() print(r) r = ret.__next__() print(r) r = ret.__next__() print(r)__next__方法迭代器
python?中的?for循環(huán)自動(dòng)調(diào)用了如上的__next__方法,作為迭代器
def myrange(arg):start = 0while True:if start > arg:returnyield startstart += 1ret = myrange(10) for item in ret:print(item)
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所以我們只需要了解封裝了迭代器的 for 循環(huán)的本質(zhì)就OK了!
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函數(shù)的遞歸
本質(zhì)上就是指一個(gè)函數(shù)調(diào)用另一個(gè)函數(shù)
講通俗一些就是老和尚給小和尚講故事,講的故事又是老和尚給小和尚講故事...
即遞歸的定義——在一個(gè)函數(shù)里再調(diào)用這個(gè)函數(shù)本身
def func(n):n += 1if n >= 10:return 'end'return func(n)r = func(1) print(r)
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遞歸的最大深度——997
遞歸函數(shù)如果不受到外力的阻止會(huì)一直執(zhí)行下去。
之前已經(jīng)說(shuō)過(guò)關(guān)于函數(shù)調(diào)用的問(wèn)題,每一次函數(shù)調(diào)用都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)屬于它自己的名稱空間,如果一直調(diào)用下去,就會(huì)造成名稱空間占用太多內(nèi)存的問(wèn)題
于是python為了杜絕此類現(xiàn)象,強(qiáng)制的將遞歸層數(shù)控制在了 997
def foo(n):print(n)n += 1foo(n) foo(1)證明實(shí)驗(yàn)
上述代碼實(shí)驗(yàn)可以看出,未報(bào)錯(cuò)之前能看到的最大數(shù)字就是997。
當(dāng)然了,997是 python為了我們程序的內(nèi)存優(yōu)化所設(shè)定的一個(gè)默認(rèn)值,我們當(dāng)然還可以通過(guò)一些手段去修改它:
import sys print(sys.setrecursionlimit(100000))
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通過(guò)遞歸完成累乘器
def func(num):if num == 1:return 1return num * func(num - 1)x = func(7) print(x)1—7的累乘器
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總而言之
理解好了生成器、迭代器和遞歸,可以說(shuō)是深入理解了函數(shù)循環(huán)的真正含義
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/evenyao/p/9186809.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的生成器/迭代器 和 函数的递归的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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