常见函数归纳(一)

1、enumerate()：可以把一个序列变成索引-元素对

enumerate

2、列表生成式：

    list(range(1,11)) -->[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

    [x * x for x in range(1,11) if x %2 == 0]----->偶数的平方

    [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] --->全排列['AX','AY','AZ','BX','BY','BZ','CX','CY','CZ']

3、生成器generator：一边循环一边计算的方法，生成器保存的是算法

(1) 简单的生成器：g = (x * x for x in range(1,11)),使用next(g)可获取一个值，最好是遍历：

        for  num  in  g:

                    print(num)

(2)使用yield关键字定义的生成器:如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不是普通函数，而是生成器generator

        def    fib(max):

                n,a,b = 0,0,1

                while n < max:

                        yield  b

                        a,b = b,a+b

                return "done"

generator和普通函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。普通函数调用直接返回结果,而generator函数的“调用”实际返回一个generator对象。

遍历yield生成器：

            for    num    in    fib(5):

                        print(num)

获取generator函数的return返回值：用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

获取generator函数的return值

4、迭代器

可直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

（1）集合数据类型：list，set，tuple，str，dict

（2）generator生成器：生成器和带yield的generator function

这些可以直接作用于for循环的对象称为：可迭代对象Iterable

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

生成器都是Iterator，但是可迭代对象Iterable却不是Iterator

把Iterable变成Iterator可以用iter()函数

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们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，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

总结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：