0924课堂小结

迭代器

for循环就是应用了迭代器原理 , 可迭代对象不一定低迭代器 , 但是迭代器一定是可迭代对象

可迭代对象

具有__iter__方法的 就是可迭代对象

基本的数据类型 , 除数字类型和布尔类型外 , 都是可迭代对象

__iter__方法可以使可迭代对象变成迭代器

迭代器

同时具有__iter__和__next__方法的 就是迭代器

只有文件对象是迭代器

迭代器特点:

1. 内置__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值
2. 内置有__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器本身
3. 文件本身就是迭代器对象。

缺点：

1. 取值麻烦，只能一个一个取，并且只能往后取，值取了就没了
2. 无法使用len()方法获取长度

三元表达式

条件成立时的返回值 if 条件 else 条件不成立时的返回值

x = 10
y = 20

# 正常操作
if x > y:
    print(x)
else:
    print(y)
 
    
# 只能用于单分支结构
print(x) if x > y else print(y)

列表推导式

lt = []

# 正常操作
for i in range(10):
    lt.append(i**2)

print(lt)

# 简化版的  列表推导式
lt = [i ** 2 for i in range(10)]

字典生成式

print({i: i**2 for i in range(10)})

zip()方法

通过解压缩函数生成一个字典

生成器

generator，本质就是迭代器，生成器是一个自定义的迭代器

生成器：含有yield关键字的函数叫做生成器

def ge():
    yield 3 #一个yield相当于一个next；可以暂停函数
    yield 4

递归

函数a内部直接调用函数a本身

每一次递归，不会结束函数，并且每一次递归都会开辟内存空间，但如果一直开辟那就炸了，所以最多递归1000次

真正的递归必须得要有退出条件

#递归
def a():
    global count
    count += 1
    print(count)
    if count == 5:
        return
    a()
a()