关于python的一些高级特性

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:26:42

关于python的一些高级特性

关于python的一些高级特性:前言用 python 差不多半年多了，从去年暑假开始接触，从开始的懵逼，到写了一些小爬虫总算入门之后，许多作业也是能用 python 就用 python，基本抛弃了 C++。但是还是有些过于急躁了，能够写一些简短的代码，但是对于 python 的很多特性都不知道或者忘记了

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导读关于python的一些高级特性:前言用 python 差不多半年多了，从去年暑假开始接触，从开始的懵逼，到写了一些小爬虫总算入门之后，许多作业也是能用 python 就用 python，基本抛弃了 C++。但是还是有些过于急躁了，能够写一些简短的代码，但是对于 python 的很多特性都不知道或者忘记了

可能有点难理解，不过明白了就很好说了。

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

例如上面的例子，我们在迭代时发现并没有出现 'done' 这串字符，是因为 return 的值被当作 Exception Value 了，如果要显示出来，则可以这样：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
... try:
... x = next(g)
... print('g:', x)
... except StopIteration as e:
... print('Generator return value:', e.value)
... break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

迭代器(Iterator)

可直接作用于 for 循环的对象被称为可迭代对象，可以用 isinstance() 函数判断是否为可迭代对象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。当然，仍然可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

通过上面两个例子，可以这样理解：生成器和 list，tuple，str 等都是 Iterable 对象，生成器同时还是 Iterator 对象，而 list 等不是。那么能否直接将 Iterable 对象转换成 Iterator 对象呢？

可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

其实，Iterator 对象表示的是一个数据流，我们可以把这个数据流看做是一个有序序列，但却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以 Iterator 的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，但 list，tuple 什么的是不可能这样的。

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