菜鸟学Python第十三天

迭代器

什么是迭代器
- 迭代：迭代是一个重复的过程，但是每次重复都是基于上一次重复的结果而继续
- 迭代器：迭代取值的工具
为什要用迭代器
- 优点
  1. 提供了一种不依赖索引的迭代取值方式
  2. 更节省内存
- 缺点
  1. 不如按索引的取值方式灵活
  2. 取值一次性的，只能往后取，无法预测值的个数

如何用迭代器

可迭代的对象： str/list/tuple/dict/set/文件

但凡内置有__ iter __方法的对象都称之为迭代对象
迭代器类型：

既内置有__ iter __ 方法有内置有 __ next __方法的对象都称之为迭代器对象
调用可迭代对象下__ iter __ 方法，会有一个返回值，该返回值就是内置的迭代器对象

# while 实现迭代取值

d = {'k1':111,'k2':222, 'k3':333}
iter_d = d.__iter__  # 将可迭代对象转化为迭代器对象
while True:
    try:  # 测试文件
        v = iter_d.__next__  # 迭代循环一个内容
        print(v)
    except StopIteration:  # 当错误内容正好是except即接收不报错
        break
        
# for 循环迭代取值（底层原理如上）
d = {'k1':111,'k2':222, 'k3':333}
for k in d：
    print(k)
    
    
# for循环的底层原理
# 1. 调用in后面的那个值/对象的__inter__方法，拿到一个迭代器对象iter_obj
# 2. 调用迭代器对象iter_obj.__next__()将得到的返回值赋值变量k，循环往复直到取值完毕抛出异常StopIteration
# 3. 捕捉异常结束循环

生成器

什么是生成器

生成器就是一种自定义的迭代器

def func():  # 生成器
    print('first')
    yield 1
    print('second')
    yield 2
    print('third')
    yield 3
    
for i in func():  # 迭代循环func内容
    print(i)

如何得到生成器

但凡函数内出现yield关键字，再去调用函数不会立刻执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是生成器对象，及自定义迭代器
总结yield：
1. 提供一种自定义迭代器的解决方案
2. yield &return
  - 相同点：都可以返回值，返回值没有类型限制和个数限制
  - 不同点： return只能返回一次值，yield却可以让函数暂停在某个位置，可以返回多次值。

递归函数与二分法

函数的递归调用：

在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用该函数本身，称之为递归调用
- 递归必须满足两个条件：
  1. 每进入下一次递归调用，问题的规模都应该有所减少
  2. 递归必须有一个明确的结束条件
- 递归两个明确的阶段：
  1. 回溯：函数调用循环规模减少的过程
  2. 递推：循环结束一层层返回结果的过程
```
# 实现5的阶乘5！

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)


print(factorial(5))
 
```

二分法

在有序的区间内查找时，使用二分法使对比范围缩小一半，大大提升了查找效率（普通查找需要一个个进行遍历，效率太低）

# 在列表内查找值
l1 = [1,2,3,4,6,7,8,9,13,23,24,25,26,29,30,40,48,55,60]
def find_n(list1, num):
    if len(list1) == 0:
        print('not in')
        return
    x = list1[len(list1) // 2]
    if num > x:
        list1 = list1[len(list1) // 2 + 1:]
        return find_n(list1, num)
    elif num < x:
        list1 = list1[:len(list1) // 2]
        return find_n(list1, num)
    else:
        print('find it')


find_n(l1, 23)

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迭代器

生成器

递归函数与二分法

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