python的一些高级语法

发布时间：2019-09-12 07:55:10编辑：auto阅读（1378）

    1.python 可迭代对象的写法

    a.循环版-迭代器

    通过实现类的属性方法实现

    class Fab(object): 


        def __init__(self, max): 

            self.max = max 

            self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 


        def __iter__(self):   //返回迭代属性

            return self 


        def next(self):       //实现迭代方法

            if self.n < self.max: 

                r = self.b 

                self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 

                self.n = self.n + 1 

                return r 

            raise StopIteration()


    >>> for n in Fab(5): 

     ...     print n 

     ... 

    遍历结束时抛出StopIteration异常

    iter = （x**2 for x in rang(10) if x%2==0）生成迭代器，相当于yield

    list = [x**2 for x in rang(10) if x%2==0]  生成列表

    b.yield - 生成器（也属于迭代器：由解释器自动生成的迭代器，有助于保持代码简洁）

     def fab(max): 

        n, a, b = 0, 0, 1 

        while n < max: 

            yield b 

            a, b = b, a + b 

            n = n + 1 


     >>> for n in fab(5): 

     ...     print n 

     ... 


    yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法）

     >>> f = fab(5) 

     >>> f.next() 

    要注意区分 fab 和 fab(5)，fab 是一个 generator function，而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator，好比类的定义和类的实例的区别

    在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕抛出 StopIteration ，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。


    另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取：

     def read_file(fpath): 

        BLOCK_SIZE = 1024 

        with open(fpath, 'rb') as f: 

            while True: 

                block = f.read(BLOCK_SIZE) 

                if block: 

                    yield block 

                else: 

                    return

    生成器或迭代器相比于列表可以更大限度的减小内存的开销

    for line in open("test.txt"):   #use file iterators

        print line

    能节省内存的地方就应该是用生成器（速度快，节省内存）

    2.动态添加对象成员

    class Info():

    def __init__(self):

    self.a=10

    >>info = Info()

    >>info.b=20

    >>print info.b   #动态添加对象成员


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