命名空間
名稱空間是存放變量名和賦值綁定關(guān)系的地方
名稱空間共 3 種:
- locals: 是函數(shù)內(nèi)的名稱空間，包括局部變量和形參
- globals: 全局變量外盯，函數(shù)定義所在模塊的名稱空間
- builtins: 內(nèi)置模塊的名稱空間
不同變量的作用域不同是由這個變量所在的命名空間決定的
作用域范圍：
- 全局變量：全局有效摘盆，全局存活
- 局部變量：局部有效，局部存活
查看作用域的方法：globals(), locals()
作用域的查找規(guī)則：LEGB
閉包
閉包：返回的函數(shù)對象饱苟，不僅僅是一個函數(shù)對象孩擂，在該函數(shù)外還包裹了一層作用域，這使得箱熬，該函數(shù)無論在何處調(diào)用类垦，優(yōu)先使用自己外層的作用域
def func():
name = 'jack'
def inner():
print('函數(shù)變量:', name)
return inner
f = func()
f()
# 返回結(jié)果: 函數(shù)變量：jack
生成器
列表生成式
# 將列表中的每一個值都進(jìn)行自乘
# 可以通過列表生成式來完成
>>> a = list(range(10))
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = [i*i for i in a]
>>> a
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
# 以上就是通過簡單的列表生成式來實現(xiàn)的
生成器：
通過列表生成式，可以直接創(chuàng)建一個列表城须，但是受到內(nèi)存限制蚤认，列表的容量是有限的。
列表元素通過某種算法糕伐，再循環(huán)中不斷推算出后續(xù)的元素砰琢，這種一邊循環(huán)一邊計算的機(jī)制，稱為生成器：generator
# 要創(chuàng)建一個 generator 很簡單良瞧，就是將列表生成式中的 [] 改成 ()
>>> l = [i*i for i in range(10)]
>>> l
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7f77ffd6cdb0>
# 創(chuàng)建 l 和 g 的區(qū)別就是最外層的[] 和 (), l 是一個list陪汽，而 g 是 generator，可以直接打印獲取 list 所有元素褥蚯，但 generator 需要通過 next() 一個一個獲取
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
# 直到最后獲取不到拋出 StopIteration 錯誤
# 但用上面 next(g) 獲取太麻煩掩缓，可以通過 for 循環(huán)
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
# 而且這樣也不會報錯
著名的斐波拉契數(shù)列（Fibonacci），除第一個和第二個數(shù)外遵岩，任意一個數(shù)可由前兩個數(shù)相加所得
斐波拉契數(shù)列通過列表生成式無法寫出來你辣，但是可以通過函數(shù)打印出來
def fin(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a+b
n += 1
return 'done'
data = fin(5)
print(data)
# 執(zhí)行結(jié)果為
1
1
2
3
5
# 上面 fin 函數(shù)實際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則，可以從第一個元素推算出后續(xù)任意的元素
# 要講上面函數(shù)變成 generator尘执，只需要把 print b 改為 yield b
def fin(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
# print b
yield b
a, b = b, a+b
n += 1
return 'done'
data = fin(5)
print(data)
# 執(zhí)行結(jié)果：<generator object fib at 0x00000232F05DEF68>
# 這是函數(shù)中定義 generator 的一種方法舍哄，如果一個函數(shù)內(nèi)包含 yield 字段，那么這個函數(shù)就不再是一個普通函數(shù)誊锭，而是一個 generator
# generator執(zhí)行過程和函數(shù)是不同的表悬，函數(shù)執(zhí)行是順序執(zhí)行，需要 return語句或者最后一行語句返回丧靡，而 generator函數(shù)蟆沫，則是每次調(diào)用 next() 的時候執(zhí)行籽暇，遇到 yield語句返回，如沒有next()饭庞，函數(shù)執(zhí)行到 yield 是就停止不再繼續(xù)執(zhí)行了戒悠，再次被 next() 調(diào)用時從上次返回的 yield 語句繼續(xù)執(zhí)行下，在次遇到 yield 語句返回并停止
迭代器
- 可迭代對象
可以直接作用于 for 循環(huán)的對象稱為可迭代對象：Iterable
可直接作用于 for 循環(huán)的數(shù)據(jù)類型有以下幾類：
一類是集合數(shù)據(jù)類型：list ,tuple, dict, set, str 等
一類是 generator舟山，包括生成器和帶 yield 的generator functions
可以使用 isinstance() 判斷一個對象是否是 Iterable（可迭代）對象
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance((), Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整數(shù)就不是可迭代對象
False
而生成器不但可以作用于 for 循環(huán)绸狐，還可以被 next() 函數(shù)不斷的調(diào)用并返回下一個值，直到最后拋出 Stoplteration 錯誤并返回
- 迭代器
可以被 next() 函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象稱為 迭代器：Iterator
可以用 isinstance()判斷一個對象是否是 Iterator(迭代)對象：
>>> isinstance((i for i in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
# 生成器都是 Iterator(迭代器)對象累盗，但 list寒矿，str, dict 雖然是 Iterable(可迭代對象), 但不是 Iterator(迭代器)
可以通過 iter() 函數(shù)把 Iterable 變成 Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
Python 中 Iterator 對象表示的是一個數(shù)據(jù)流，Iterator 對象可以被 next() 函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個數(shù)據(jù)若债，直到?jīng)]有數(shù)據(jù)拋出 StopIteration 錯誤符相，可以把這個數(shù)據(jù)流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度蠢琳，只能不斷通過next()函數(shù)實現(xiàn)按需計算下一個數(shù)據(jù)主巍，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數(shù)據(jù)時它才會計算挪凑。
- 總結(jié)
凡是可作用于 for 循環(huán)的對象都是 Iterable 類型
凡是可作用于 next() 函數(shù)的對象都是 Iterator 類型孕索，它們表示一個惰性計算的序列
集合類型如 list，dict躏碳，str等都是 Iterable搞旭，但不是 Iterator, 但是可以通過 iter() 函數(shù)獲得一個 Iterator 對象
python3 的 for 循環(huán)本質(zhì)上就是通過不斷調(diào)用 next() 函數(shù)實現(xiàn)的
