【菜gou的CS61A学习笔记11 Mutable Values & List & Iterators】_java

今天是三次课放在一起写，主要是这三次课互相连接比较紧密，而且涉及到一些之前我们学过的内容，第一节Mutable Values讲述了一些小的概念如nondestructive&destructive，第二节主要讲述了python list的一些方法和作用域等问题；

Mutable Values : https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/sp21/assets/slides/13-Mutable_Values_full.pdf

List mutation + Identity + Nonlocal:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/sp21/assets/slides/14-List_mutation_+_Identity_+_Nonlocal_full.pdf

Iterators + Generators:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/sp21/assets/slides/15-Iterators_+_Generators_full.pdf

一、lecture 1.1 Mutable Values

首先先引出non-destructive和destructive的概念。我们该怎么理解这个内容呢，简单来说，就是一个 *** 作是否对原来的对象有影响，看一下这个定义。

图1 ： non-destructive和destructive的示例

这样的定义可能有些抽象，就是说有一个对象，如果经过一个 *** 作后其本身没有发生变化，就是非破坏性的；如果经过 *** 作后产生了一个新的对象，并且引用A结果返回的是新对象且和A不同，则称这个 *** 作是破坏性的；接下来看几个例子：

图2 ：例1

为什么这是非破坏性的，因为虽然其返回的是一个新树，所有节点的值都扩大了两倍，但是对于原来的树t,并没有发生变化；

若修改一下写法，那么这种 *** 作就可以是破坏性的(只是一种思路，具体实现没有验证过)：

def double(t):
    for tt in child(t):
        tt[1] *= 2
    
    return t

然后引入Immutability or Mutability的概念，这个在之前我们说基础的数据结构中也提到过，这里也就不过多说明；

Immutability： An immutable value is unchanging once created. Immutable types (that we've covered): int, float, string, tuple

Mutability： A mutable value can change in value throughout the course of computation. All names that refer to the same object are afected by a mutation.Mutable types (that we've covered): list, dict

1.2 list

这一小节我们就来学习一下list的基本 *** 作，主要包括切片、列表复制和列表方法等；

图3 ：列表的切片 *** 作

对于列表的切片 *** 作我觉得可以多上手熟练一下，基础的语法就如同上图所示，为什么说这里的 *** 作时破坏性的呢？很明显，所有的 *** 作都更改了最开始L列表；

参考资料：Python List Slicing - GeeksforGeeks

然后是列表的一些常用的方法，为了便于后续的查阅我将其整理了表格。

list方法
方法名	作用	注意事项
list.append()	adds a single element to a list	可以是单个元素或列表	destructive
list.extend()	adds all the elements in one list to a list	不可以是单个不可迭代元素如int	destructive
list.pop()	removes and returns the last element		destructive
list.remove()	removes the first element equal to the argument	注意只删除列表中第一个出现的要删除元素	destructive
list.index()	返回第一个要查询元素的下标		non-destructive
list.sort()	对列表内元素进行排序	可以通过设置关键字定义排序	destructive

这里提到的都是我平时使用的和课程上提到的常用的list方法，但是限于篇幅等未能展开演示一些细节，可以在平时的使用中多理解体会一下。

具体的使用参照资料：Python 列表(List) | 菜鸟教程

1.3 Scopes

这一小节就是简答的作用域的概念，由于python中没有定义数据类型的相关概念，所以对于全局作用域和局部作用域的联系有时需要特殊说明，我们先来看一下下面这种情况：

图4 ：作用域例题

首先对于第一种情况，我们只是向一个列表中添加元素，但是并没有改变这个对象所指向的内存，即这里要区分=赋值语句和这种情况的区别，这是两种不一样的方法，虽然有些时候这些 *** 作的结果是一样的；第二种情况则是我们需要改变全局的current，这种是不被允许的，即函数不能重新赋值全局变量；并且第二种情况是函数先判断了定义了一个局部current变量，但是未经过赋值却进行了计算，这也是不允许的；

修改的方法是可以在函数中添加一个global current，表示我们可以对全局变量进行修改，但是这是不推荐的，因为会带来一些麻烦，所以尽量避免使用global关键字;

然后是global和nonlocal的使用规则如下：

图5: 访问绑定在全局范围内的变量是可以的，但是重新分配全局对象是不行的，除非添加global

图6 ：总的规则

1.4 Iterators + Generators

本节内容比较重要，主要是迭代器和生成器的内容，首先我们要记住python中可迭代的对象有list、tuple、dictionary、set等结构。那么这些结构的特点就是可以通过构建迭代器iterator来访问其中的对象，接下来我们将构建一个简单的迭代来演示一下。

list_a = [1, 2, 3, 4]
iter_a = iter(list_a)

next(iter_a)#1
next(iter_a)#2
next(iter_a)#3
next(iter_a)#4
next(iter_a)#StopIteration

这是非常简单的关于建立list迭代器的语法，同时为了避免最后异常的抛出，我们可以回顾一下之前学习到的异常情况，改善一下上述的写法：

list_a = [1, 2, 3, 4]
iter_a = iter(list_a)

try:
    while True:    
        print(next(iter_a))
except:
    print("已经遍历完全部对象")

然后我们就有一个问题，我们为什么要使用迭代器这种写法呢？因为在python的底层语法中，我们就是利用迭代器的思想，对可迭代对象做循环遍历的，而其语法上和效率上对循环进行了优化，所以采用循环的方式会比直接使用迭代器的方式执行效率更高，但是根本上还是基于循环的方式写成的。

图7: python for循环的执行思路

然后下一页ppt给我们一种对于不同对象重新设计iter和next方法的思路，我们可以在创造一个特殊的类时重写这两个方法达到使对象可迭代。

图8 ：对象的__iter__()和__next__()方法

大概讲完了迭代器，我们再来学习一下生成器generator。（说明：课程内容都是讲授一个大概的语法，具体的使用理解还需要搭配作业和实验来巩固）

我们先来看generator的定义：

图9： generator定义

generator使用yield关键字替代了return返回对象，其本质上也是一个迭代器。那么他是怎么工作的呢？首先当调用函数时，python立刻绑定了一个迭代器对象；其次每次调用一次next()，他就会执行一次函数主体并在yield语句停止并返回当前yield语句的值。这样解释有点难理解，我们引入一个例子看一下。

def func():
    num = 0
    while(num <= 10):
	yield num
	num += 2

图10 ：简单的生成器演示

那么我们为什么要使用生成器呢？简单来说就是使用生成器可以节省大量内存空间。因为使用生成器只会在使用next()方法时，才会返回值。这样就节省了大量的空间，尤其是有时候程序中一个容器中存在很多元素的情况下，比如说使用普通的返回，函数返回了一个包含3000个元素的列表，而使用生成器的情况下，只要每次你调用next()方法，才会返回一个对象，这在一些情况下确实非常节省内存。

以上则是本次的三次lec的内容，接下来的这些作业我会抓紧完成贴在后面

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