day 11 前方高能-迭代器

第一类对象 -----函数名  == 变量名

函数对象可以像变量一样进行赋值

还可以作为列表的元素进行使用

可以作为返回值返回

def wrapper():

    def inner():

        print("哈哈哈")

    return inner  # 函数名可以像返回值一样返回

 

ret = wrapper()

ret() # 在函数外面访问了函数内部的函数

函数可以进行参数进行传递

def func1():

    print("朱祁镇")

 

def func2():

    print("徐阶")

 

def func3():

    print("王阳明")

 

def func4():

    print("魏忠贤")

 

lst = [func1, func2, func3, func4] # 函数+() 就是调用.

print(lst)    ###function func2 at 0x000001a53fb298c8>, <function func3 at 0x000001a53fb29950>, <function func4 at 0x000001a53fb299d    是一个内存地址

lst = [func1(), func2(), func3(), func4()]     ##函数是调用的,没有retrun返回的是none

print(lst)

###朱祁镇

徐阶

王阳明

魏忠贤

[none, none, none, none]

函数外面的访问了函数内部的函数

def wrapper():

    def inner():

        print("哈哈哈")

    return inner   ###函数名可以像返回值一样返回

ret = wrapper()

ret()  ##在函数外面方位了函数内部的函数

闭包------函数的嵌套

      内层函数中使用外层函数的变量

优点:1.保护变量不被其他人侵害

         2.保持一个变量常驻内存

超级简易版爬虫

from urllib.request import urlopen # 导入一个模块

# 干掉数字签名

import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

 

 

def func():

    # 获取到网页中的内容, 当网速很慢的时候. 反复的去打开这个网站. 很慢

    content = urlopen("https://www.dytt8.net/").read()

 

    def inner():

        return content.decode("gbk") # 网页内容

    return inner

 

print("开始网络请求")

ret = func() # 网络请求已经完毕

print("网络请求完毕")

print("第一次", ret()[5])   ret()就是return返回的值,调用inner函数

print("第二次", ret()[5])

如何查看一个是闭包

  __closure__ 有东西就是闭包,没有东西就不是闭包

迭代器---固定的思路.for循环

一个数据类型中包含了__iter__函数表示这个数据是可迭代的

dir(数据): 返回这个数据可以执行的所有操作

判断迭代器和可迭代对象的方案(野路子)

        __iter__            可迭代的

        __iter__  __next__  迭代器

lst = ['贾樟柯', '利安', '杨德昌', '王家卫']

it = lst.__iter__()

print(it.__next__())

print(it.__next__())

print(it.__next__())

print(it.__next__())

print(it.__next__())    ###stopiteration    停止迭代

#想回去

it = lst.__iter__()     #只能重新获取迭代器

 判断迭代器和可迭代对象的方案(官方)

        from collections import iterable, iterator

        isinstance(对象, iterable) 是否是可迭代的

        isinstance(对象, iterator) 是否是迭代器

官方通过代码判断是否是迭代器

借助于两个模块 iterator迭代器, iterable可迭代的

from collections import iterable, iterator

 

lst = [1,2,3]

# print(lst.__next__())

 

print(isinstance(lst, iterable)) # xxx是否是xxx类型的. true

print(isinstance(lst, iterator)) # false

 

it = lst.__iter__()  # 迭代器一定可迭代,  可迭代的东西不一定是迭代器

 

print(isinstance(it, iterable)) # xxx是否是xxx类型的. true

print(isinstance(it, iterator)) # true

 

for el in it:

    print(el)

结束的时候给我们扔出来一个错误stopiteration

模拟for循环

lst= []

# 拿迭代器

it = lst.__iter__()    #获取迭代器

while 1:

    try:     #尝试

        el = it.__next__()    #数据

        print(el)

    except stopiteration:    #####出错误,意味着数据拿完了

        break   #退出循环

特征:

            1. 省内存(生成器)

            2. 惰性机制

            3. 只能向前. 不能后退

整合所有的数据类型进行遍历(int,bool除外)

想回去:只能重新获取迭代器

print(dir(bool)) # 没有__iter__

for i in true: # 'bool' object is not iterable

    print(i)

 

print(dir(range))

f = open("呵呵", mode="r", encoding="utf-8")

print(dir(f))

 

共性:所有带有__iter__的东西都可以进行for循环, 带有__iter__的东西就是可迭代对象

 

lst = ["贾樟柯", "李安", "杨德昌", "王家卫"]

 

# 1. 只能向下执行, 不能反复

# 2. 结束的时候会给我们扔出来一个错误 stopiteration

# 3. 整合所有的数据类型进行遍历(int,bool除外)

 

# print("__iter__" in dir(lst))

it = lst.__iter__()  # 拿到的是迭代器 <list_iterator object at 0x0000000001dcc160>

 

print(it.__next__()) # 下一个

print(it.__next__()) # 下一个

print(it.__next__()) # 下一个

print(it.__next__()) # 下一个

# print(it.__next__()) # 下一个 # stopiteration 停止迭代

# 想回去

it = lst.__iter__() # 只能重新获取迭代器

 

s = {"张无忌", "贾樟柯", "宝宝", "风扇哥", "门神"}

it = s.__iter__()

print(it.__next__())

print(it.__next__())

print(it.__next__())

print(it.__next__())

print(it.__next__())