14、Python 函数与类的深入解析

Python 函数与类的深入解析

1. Python 函数特性

1.1 生成器的特性与局限

生成器的主要优点有时也会成为负担。由于任何给定时间内存中都没有完整序列，生成器必须从上次中断的位置继续。大多数情况下，第一次迭代生成器时就会将其耗尽，再次放入循环时将得不到任何结果。示例代码如下：

fib = fibonacci(7)
print(list(fib))  # 输出 [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8]
print(list(fib))  # 输出 []

生成器常用于预先不知道整个序列或迭代后序列可能改变的场景。例如，迭代当前访问系统的用户，识别完所有用户后，生成器会失效，需要创建新的生成器来刷新用户列表。

1.2 Lambda 函数

在 Python 中，函数常为其他功能提供额外的小功能。例如，对列表排序时，可提供一个接受列表项并返回用于比较的值的函数来配置排序行为。示例如下：

def get_price(house):
    return house.price

houses.sort(key=get_price)

但这种方式会浪费函数能力，还需额外代码行和一个仅在 sort() 方法调用中使用的名称。更好的方法是直接在方法调用中内联指定关键函数，Python 的 lambda 形式可实现这一点。示例如下：