一篇文章帶你學習Python3的高級特性(2)

# 一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator；
# 創建generator方法：
# 1.把一個列表生成式的[]改成()
numsList = [num * num for num in range(10)]
print("列表生成式生成numsList：",numsList)
numsGenerator = (num * num for num in range(10))
print("生成器生成numsGenerator：",numsGenerator)
# 使用next()函數獲得generator的下一個返回值
print("打印numsGenerator第一個元素：",next(numsGenerator))
print("打印numsGenerator第二個元素：",next(numsGenerator))
print("--------------------------------------------------------")
# 使用for循環打印generator元素
print("使用循環打印生成器中的元素！")
for num in numsGenerator:
    print(num,end = " ")
print("\n")
print("--------------------------------------------------------")
# 斐波拉契數列(Fibonacci)：除第一個和第二個數外，任意一個數均可由前兩個數相加得到
# 1,1,2,3,5,8,13,21,34
def fibonacci(num):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < num:
        print(b,end = "  ")
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return "Done"

print("Fibonacci前10項為：")
fibonacci(10)
print("\n")
print("--------------------------------------------------------")
# 2.把fibonacci()函數變成generator函數
def fibonacci(num):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < num:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return "Done"

# Tips:
# 1.如果一個函數定義中包含yield關鍵字，則這個函數是一個generator函數；
# 2.調用一個generator函數將返回一個generator;
fib = fibonacci(10)
print("fib的值：",fib)

# 普通函數和generator函數的執行流程：
# 1.普通函數：順序執行，遇到return語句或最後一行函數語句就返回；
# 2.generator函數：在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回；
# 3.再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行；
# 實例：定義一個generator函數，依次返回"Willard",18,"Engineer"
def willardInfo():
    print("STEP1")
    yield "Willard"
    print("--------")
    print("STEP2")
    yield 18
    print("--------")
    print("STEP3")
    yield "Engineer"

# 調用willardInfo()這個generator函數，先生成一個generator對象
# 然後用next()函數不斷獲得下一個返回值，即可用循環直接打印
willardInfoObject = willardInfo()
for willard in willardInfoObject:
    print(willard)

# 可直接用於for循環的數據類型：
# 1.list、tuple、dict、set、str等；
# 2.generator，包括：生成器和帶yield的generator function；
# 3.可以直接作用於for循環的對象稱為可迭代對象：Iterable；
# 4.使用isinstance()判斷一個對象是否為Iterable對象；
from collections.abc import Iterable
print("判斷list是否為可迭代對象！",isinstance([],Iterable))
print("判斷dict是否為可迭代對象！",isinstance({},Iterable))
print("判斷str是否為可迭代對象！",isinstance("Willard",Iterable))
print("判斷生成式是否為可迭代對象！",isinstance((num for num in range(10)),Iterable))
print("判斷number是否為可迭代對象！",isinstance(99,Iterable))

# 可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator
# 使用isinstance()判斷一個對象是否為Iterator對象；
from collections.abc import Iterator
print("判斷生成器是否為迭代器！",isinstance((num for num in range(10)),Iterator))
print("判斷list是否為迭代器！",isinstance([],Iterator))
print("判斷dict是否為迭代器！",isinstance({},Iterator))
print("判斷str是否為迭代器！",isinstance("Willard",Iterator))
print("----------------------------------------------------------")
# Tips:
# 1.生成器都是Iterator對象，但list、dict、str是Iterable但不是Iterator;
# 2.Iterator對象表示數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，
# 直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤；這個數據流可以看作一個有序序列，
# 但不能提前知道序列的長度，隻能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，
# Iterator的計算是惰性的，隻有在需要返回下一個數據時才計算；
# 3.使用iter()函數把list、dict、str變成Iterator;
print("使用iter()函數把list、dict、str變成Iterator.")
print("判斷list是否為迭代器！",isinstance(iter([]),Iterator))
print("判斷dict是否為迭代器！",isinstance(iter({}),Iterator))
print("判斷str是否為迭代器！",isinstance(iter("Willard"),Iterator))