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python函数解读 python解析

Python|range函数用法完全解读

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。

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在系统学习迭代器之前,我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的,现在却突然发现,它生成的只是可迭代对象,而并不是迭代器! (PS:Python2 中 range() 生成的是列表,本文基于Python3,生成的是可迭代对象)

于是,我有了这样的疑问:为什么 range() 不生成迭代器呢?在查找答案的过程中,我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此,本文将和大家全面地认识一下 range ,期待与你共同学习进步。

1、range() 是什么?

它的语法:range(start, stop [,step]) ;start 指的是计数起始值,默认是 0;stop 指的是计数结束值,但不包括 stop ;step 是步长,默认为 1,不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。

对于 range() 函数,有几个注意点:(1)它表示的是左闭右开区间;(2)它接收的参数必须是整数,可以是负数,但不能是浮点数等其它类型;(3)它是不可变的序列类型,可以进行判断元素、查找元素、切片等操作,但不能修改元素;(4)它是可迭代对象,却不是迭代器。

2、 为什么range()不生产迭代器?

可以获得迭代器的内置方法很多,例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等,但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了(若有反例,欢迎告知)。这就是我存在知识误区的地方。

在 for-循环 遍历时,可迭代对象与迭代器的性能是一样的,即它们都是惰性求值的,在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”:相同的是都可惰性迭代,不同的是可迭代对象不支持自遍历(即next()方法),而迭代器本身不支持切片(即 getitem () 方法)。

虽然有这些差别,但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于,为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器,偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢?把它们都统一起来,不是更好么?

事实上,Pyhton 为了规范性就干过不少这种事,例如,Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法,而 Python3 就干掉了其中一种,还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点,令 range() 生成的是迭代器呢?

关于这个问题,我没找到官方解释,以下纯属个人观点 。

zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数,是对它们的一种再加工的过程,因此也希望马上产出确定的结果来,所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处,即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候,作为结果的迭代器因为是消耗型的,不会被错误地使用。

而 range() 方法就不同了,它接收的参数不是可迭代对象,本身是一种初次加工的过程,所以设计它为可迭代对象,既可以直接使用,也可以用于其它再加工用途。例如,zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。

也就是说,range() 方法作为一种初级生产者,它生产的原料本身就有很大用途,早早把它变为迭代器的话,无疑是一种画蛇添足的行为。

对于这种解读,你是否觉得有道理呢?欢迎就这个话题与我探讨。

3、range 类型是什么?

以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路,我研究了一下它产生的 range 对象,一研究就发现,这个 range 对象也并不简单。

首先奇怪的一点就是,它竟然是不可变序列!我从未注意过这一点。虽然说,我从未想过修改 range() 的值,但这一不可修改的特性还是令我惊讶。

翻看文档,官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型:列表、元组和范围(range)对象。(There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.)

这我倒一直没注意,原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列!我一直记挂着字符串是不可变的序列类型,不曾想,这里还有一位不可变的序列类型呢。

那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢?

普通序列都支持的操作有 12 种。range 序列只支持其中的 10 种,不支持进行加法拼接与乘法重复。

那么问题来了:同样是不可变序列,为什么字符串和元组就支持上述两种操作,而偏偏 range 序列不支持呢?虽然不能直接修改不可变序列,但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊,为何 range 对象连这都不支持呢?

且看官方文档的解释:

…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.

原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列,而重复与拼接通常会破坏这种模式…

问题的关键就在于 range 序列的 pattern,仔细想想,其实它表示的就是一个等差数列啊(喵,高中数学知识没忘…),拼接两个等差数列,或者重复拼接一个等差数列,想想确实不妥,这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论,其它修改动作也会破坏等差数列结构,所以统统不给修改就是了。

4、小结

回顾全文,我得到了两个偏冷门的结论:range 是可迭代对象而不是迭代器;range 对象是不可变的等差序列。

若单纯看结论的话,你也许没有感触,或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问,为什么 range 不是迭代器呢,为什么 range 是不可变序列呢?对这俩问题,你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢?(PS:我决定了,若有机会面试别人,我必要问这两个问题的嘿~)

由于 range 对象这细微而有意思的特性,我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的,所以对于迭代器的基础知识介绍不多,另外,还有一种特殊的迭代器也值得单独成文,那就是生成器了。

一文读懂Python 高阶函数

将函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。如下所示:

map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用,定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义?闭包本质上就是一个函数

如何创建闭包?

如何使用闭包?典型的使用场景是装饰器的使用。

global与nonlocal的区别:

简单的使用如下:

偏函数主要辅助原函数,作用其实和原函数差不多,不同的是,我们要多次调用原函数的时候,有些参数,我们需要多次手动的去提供值。

而偏函数便可简化这些操作,减少函数调用,主要是将一个或多个参数预先赋值,以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义:

类func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我们可以看到,partial 一定接受三个参数,从之前的例子,我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下:

总结

本文是对Python 高阶函数相关知识的分享,主题内容总结如下:

68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。

截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68个内置函数,具体如下

本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!

(1)列表和元组

(2)相关内置函数

(3)字符串

frozenset 创建一个冻结的集合,冻结的集合不能进行添加和删除操作。

语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

语法:fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存


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