函数名的使用:

  • 函数名可以作为值,赋值给变量。
  • 函数名可以作为参数传参给函数。
  • 函数名可以作为返回值。
  • 函数名可以作为元素存储在容器里。

闭包:
在嵌套函数内,使用外层局部变量(非全局变量)就是一个闭包,闭包可以多层嵌套。
闭包的优点:

SRE实战 互联网时代守护先锋,助力企业售后服务体系运筹帷幄!一键直达领取阿里云限量特价优惠。
  • 避免局部变量不被外界修改。
  • 函数生命周期延长。
  • 节省开辟空间,销毁空间的时间。

闭包的作用:就是使一个局部变量常驻内存,方便后面程序调用。
使用__closure__查看一个函数是否是闭包:

def func1():
    str_ = "闭包" # 局部变量
    def func2():
        print(str_) # 使用局部变量,闭包
    func2()
    print("fun2",func2.__closure__) # 打印func2是否是闭包
func1()
print("fun1",func1.__closure__)

#打印内容如下:
闭包 
fun2 (<cell at 0x000000000222D7C8: str object at 0x000000000224E0E0>,)
fun1 None     

通过打印可以看出fun2是闭包。
闭包的调用:

def func1():
    str_ = "闭包" # 局部变量
    def func2():
        print(str_) # 使用局部变量,闭包
    print(func2.__closure__) # 打印func2是否是闭包
    return func2
func1()() # 调用闭包func2()

# 打印内容如下:
(<cell at 0x00000000022ED7C8: str object at 0x0000000002431030>,)
闭包     

迭代器:
iterable表示可迭代的对象,遵守可迭代协议使用dir(对象)可以查看数据类型是否符合可迭代协议。dir(对象)可以获取对象所有的方法,如果方法中有__iter__说明对象遵守可迭代协议,是可迭代类型数据,如下:

s = "Hello World"
print(dir(s))

#打印内容如下:
'__init_subclass__', '__iter__', '__le__', ' # 这里只打印部分内容

还可以通过isinstance(对象,参数)来检测是可迭代对象还是迭代器,如果返回结果为True是可迭代对象,如果False不是可迭代对象。

下面是对常见数据类型的打印:

num = 10
bool_t = True
str_1 = "Hello World"
list_1 = [1,2,3]
tuple_1 = (1,2,3)
dict_1 = {"电影":"黄飞鸿","电视剧":"上海滩"}
set_1 = {1,2,3,4}
from collections.abc import Iterable
print("int:",isinstance(num,Iterable))
print("str:",isinstance(str_1,Iterable))
print("bool:",isinstance(bool_t,Iterable))
print("list:",isinstance(list_1,Iterable))
print("tuple:",isinstance(tuple_1,Iterable))
print("dict:",isinstance(dict_1,Iterable))
print("set:",isinstance(set_1,Iterable)) 
print("range:",isinstance(range(10),Iterable)) 

#打印结果如下
int: False 
str: True 
bool: False 
list: True 
tuple: True 
dict: True 
set: True 
range: True 

由此可以得出,可迭代对象:有str、list、dict、set、tuple、range()。
迭代器:可迭代对象使用__iter__方法创建一个对象,这个对象中含有__next__方法,我们就把这个对象称为迭代器。在迭代器中可以使用__next__方法来获取迭代器中的元素,如下:

str_1 = "Hello World"
from collections.abc import Iterable,Iterator
print(isinstance(str_1,Iterator)) # 查看是否是迭代器
str_iter = str_1.__iter__() # 创建迭代器
print(isinstance(str_iter,Iterator)) # 查看是否是迭代器

#打印结果如下:
False 
True 

for循环的工作原理就是通过迭代器来实现的。
下面来看个简单的迭代器

str_1 = "Hello" 
str_iter = str_1.__iter__()
print(str_iter.__next__())
print(str_iter.__next__())
print(str_iter.__next__())
print(str_iter.__next__())
print(str_iter.__next__())

#打印内容如下:
H 
e 
l 
l 
o 

由上面的输出可以看出与for循环的输出类似,并且迭代器是不可回退的,但是当我们的迭代器超过字符串的长度后会报错StopIteration,那在使用for循环时for是怎么知道对象的长度,并且不会报错的呢?
下面我们用while循环和迭代器模拟for循环的内部机制。

str_1 = "Hello"
str_iter = str_1.__iter__()
while True:
try: # 捕获异常
print(str_iter.__next__()) # 打印迭代器内容
except StopIteration: # 处理异常
break

#打印内容如下:
H 
e 
l 
l 
o 

注意:迭代器只能向下执行不能回退,并具有惰性,每次只获取一条数据。
小结:
Iterable:可迭代对象, 内部包含__iter__()方法。        
Iterator:迭代器, 内部包含__iter__() 同时包含__next__()。 
迭代器的特点:

  • 节省内存(不一次性加载全部数据,使用数据时,每次只获取一条数据)。
  • 惰性机制(每次只获取一条数据)
  • 不能反复执行,只能向下执行。
扫码关注我们
微信号:SRE实战
拒绝背锅 运筹帷幄