Python专用方法与迭代机制实例分析
本文实例讲述了Python专用方法与迭代机制,分享给大家供大家参考之用。具体分析如下:
众所周知,Python设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”,对于一件事只用一种最好的方法来做,而这种优雅在于背后很自然的隐藏了很多细节。比如对一些对象直接用for语句来迭代,一些全局函数可以作用于很多具有共同特征的对象,还有生成器装饰器自省等特性。其中很多实现都是借助Python 内部专用方法,而对外则使用统一的全局函数来进行操作,在配合一些语法糖,使得Python写起来愈发的方便,符合人的直觉。
Python专用方法
类的私有方法:以双线划线开头,但是不以双下划线结尾的方法;
类的专有方法:以双下划线开头和结尾,常用来被内建函数调用;
模块私有对象:以单下划线开头,不能被导入到其他的模块中去;
#!/usr/bin/envpython #Python3实现 _modeluprivate='本模块私有'#不能用frommoduleimport*导入 classPeople(): def__myprivate(self): print("Thisisaprivatefun") def__test__(self): print('call__private:',end='') self.__myprivate() if__name__=='__main__': a=People() a.__test__()#专有方法,一般系统专用,自己的类方法不要用这种新式命名 a._People__myprivate()#私有方法被对外被翻译成了这种名字,从而达到私有的效果 print(_modeluprivate) ''''' 输出 call__private:Thisisaprivatefun Thisisaprivatefun 本模块私有 '''
Python迭代机制
Python中的可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象,而__iter__()方法返回一个迭代器对象,迭代器对象内部要实现__next__()方法。迭代器对外提供了一个统一的遍历集合的接口,并且可以直接用for语句来进行操作,非常的方便。对于一些特别大甚至无限的集合,迭代器避免了一次性将数据集载入,几乎是唯一的访问方法。
#!/usr/bin/envpython #Python3实现 classIterTest(): def__init__(self): self.a=0 def__iter__(self): returnself def__next__(self): self.a+=1 ifself.a>3: raiseStopIteration returnself.a if__name__=='__main__': a=IterTest() foriina: print(i,end='') b=IterTest() print(list(b))#list()构造器,可以接受可迭代对象 c=IterTest() print(next(c),next(c),next(c)) ''''' 输出 123[1,2,3] 123 '''
Python的生成器其实返回的也是一个迭代器,同样可以对其使用next()函数,对其使用for操作,有了yield关键字使得创建生成器更加的方便。
#!/usr/bin/envpython #Python3实现 deffunGenerate(): yield1 yield2 yield3 if__name__=='__main__': a=funGenerate() foriina: print(i,end='') b=funGenerate() print(next(b),next(b),next(b)) ''''' 输出 123123 '''
希望本文所述对大家Python程序设计的学习有所帮助。