python编程中实现linkedlist(链表）报错是因为什么，怎么解决？

楼主你好！

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看你的代码存在很多问题，一个个来说明

1）首先你代码的报错源于你想用list来展开你的SLinkedList类，在python中，除非内置的可迭代对象外，其他都需要实现__iter__()函数，才能用list来进行展开。注意：判断一个对象是否可迭代，请使用isinstance(obj, Iterable)来判断obj是不是可以迭代，Iterable需要从collections中导入

2）插入的方法存在严重问题，按楼主的方法插入的话，因为头节点始终在变，所以当你需要遍历链表的时候就会找不到头节点；

3）pop的方法实现也有问题，因为是单向链，所以无法从末节点开始删除，只能删除头节点

4）top方法的意图未知

其他：

下面列举了一下我修改后的方案，做了一些锦上添花的操作，每个基本操作都会返回链表对象，这样就可以使用链式操作来写代码；迭代函数使用yield来实现，避免展开时占用不必要的内存。

另：我的展开时直接取链表中各个节点的元素，加了一些关键注释在代码中；

# -*- coding: utf-8 -*-

class Node:

def __init__(self):

'''

elm:节点元素

nxt:下个节点指针

'''

self.elm, self.nxt = None, None

class SLinkedList:

def __init__(self):

'''

head: 链表头

end_point: 链表尾

'''

self.head      = None

self.end_point = None

def push(self, x):

p = Node()

p.elm = x

if self.head is None:

self.head      = p

self.end_point = p

return self

self.end_point.nxt = p

self.end_point     = p

return self

def pop(self):

'''因为实现的是一个单链表，所以只能从头开始删除节点'''

if self.head.nxt is None:

return

self.head = self.head.nxt

return self

def __iter__(self):

temp_node = self.head

while temp_node is not None:

yield temp_node.elm

temp_node = temp_node.nxt

if __name__ == '__main__':

'''增加1,2,5三个元素，并删除一个头节点'''

mylinklist = SLinkedList().push(1).push(2).push(5).pop()

print(list(mylinklist))

其实python这个语言使用链表有些画蛇添足，但是如果拿来当作需求练手也无妨。

望采纳，谢谢！

python中链式存储有哪些

顺序存储结构最大的缺点是插入和删除时需要移动大量元素，耗费大量时间。

如果让相邻元素间留有足够余地，也就是不考虑相邻位置了，那么，我们这里可以引入链式存储结构。

链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。

二、链表的定义

链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据，而是在每一个节点(数据存储单元)里存放下一个节点的位置信息(即地址)。

1、单向链表

单向链表也叫单链表，是链表中最简单的一种形式，一个信息域(元素域)和一个链接域组成一个节点。

这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。

链表的每个结点中只包含一个链接域，所以叫做单链表。

表元素域elem用来存放具体的数据。

链接域next用来存放下一个节点的位置(python中的标识)

变量p指向链表的头节点(首节点)的位置，从p出发能找到表中的任意节点。

链表中第一个结点的长处位置叫做头指针

显著性链表的最后一个结点指针为“空”(通常用NULL或“^”符号表示)

通常会在单链表的第一个结点前附设一个结点，称为头结点。它的信息域可以不存储数据，也可以存储线性表长度等附加信息，头结点的链接域指向第一个结点的指针。

头指针与头结点的异同

无论链表是否为空，头指针均不为空，头指针是链表的必要元素；头结点不一定是链表的必要要素。

头指针具有标识作用，所以常用头指针冠以链表的名字。

python join函数用法

python join函数用法如下：

join函数python就是把一个list中所有的串按照你定义的分隔符连接起来。join是string类型的一个函数，用调用他的字符串去连接参数里的列表，python里面万物皆对象，调用join函数，将后面的列表里的值用逗号连接成新的字符串。str（i）foriinlist这是一个映射，就是把list中每个值都转换成字符串。

函数含义

python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。

python对于thread的管理中有两个函数：join和setDaemon。

join：如在一个线程B中调用threada。join（），则threada结束后，线程B才会接着threada。join（）往后运行。

setDaemon：主线程A启动了子线程B，调用b。setDaemaon（True），则主线程结束时，会把子线程B也杀死，与C/C++中得默认效果是一样的。

使用python简单封装selenium常用函数

年前走查脚本代码时，发现大家对selenium功能都在重复造轮子，而且容易出现一些常见低级bug。于是在闲暇之余，封装一些常用的selenium功能。

在某些网页中，存在多个frame嵌套。而selenium提供的find_element函数只能在当前frame中查找，不能切换到其他frame中，需要从最上级frame中逐步切换（当然也可以指定xpath的绝对路径，但是一般没人这么做）。在我们写代码过程中，需要明确知道当前frame位置和需要寻找元素的frame位置。在frame切换过程中，容易因为疏忽导致frame切换错误导致元素无法找到的bug。

页面中分布的frame，可以理解为树状结构。因此我们可以采用递归的方式， 沿着某条搜索路线frame节点，依次对树中每个节点均做一次访问。

我们以163网址上的登录框为例：点击登录按钮，弹出登录iframe页面。输入框位置在iframe中，因此我们不能使用xpath获取元素位置，需要进入iframe中，然后获取元素。

手动切换ifame可能会产生bug，因此需要一套自动切换和检索frame的机制。具体代码如下：

需要注意的是：如果页面中多个frame中，存在相同的xpath元素。还是需要指定frame的路径，否则会返回搜索到的第一个元素。

强制等待

直接调用系统time.sleep函数，不管页面加载情况一定会等待指定的时间， 即使元素已被加载 。

1.如果设置的时间较长，会浪费时间

2.如果设置的时间较短，元素可能没有加载。

页面中某元素如果未能立即加载，隐式等待告诉WebDriver需等待一定的时间，然后去查找元素。默认不等待，隐式等待作用于整个WebDriver周期，只需设置一次即可。

1.在上文的find_element函数中，采用递归方式在所有frame寻找元素。若采用隐式等待，则在每个frame中都需要等待设定的时间，耗时非常长。

2.某些页面我们想要的元素已经加载完毕，但是部分其他资源未加载。隐式等待必须等待所有元素加载完毕，增加额外等待时间。

显示等待一般作用于某一个元素，在设定的时间范围内，默认每间隔0.5秒查找元素。返回被加载的元素，若超过设定的时间范围未能查找则报错。显示等待作为selenium常用的等待机制，我们来看下他的源码和机制。

driver 注释中解释为WebDriver实例，但是代码中并未有相关检测，因此可以传入任何对象

但是__repr__函数中使用到session_id属性，如果需要显示属性或者转为str对象，最好在driver对象中添加session_id属性

在until函数中，我们可以看到driver对象传入method函数。在计时结束前，在不断循环执行method函数，如果method函数有正常返回值则退出循环，否则报TimeoutException错误。

可以采用装饰器对隐式等待进行封装，这样代码更加精简

同样的，采用装饰器对其他常用的函数进行封装,例如强制等待、点击、输入文本等。

装饰器虽然很方便，但也会产生一些麻烦。例如在find_element函数递归调用过程中，理应只要执行一次装饰器函数。但因为装饰器已经装饰完毕，导致每次递归都会执行。例如强制等待的sleep函数，如果递归次数越多等待时间越长。

解除装饰器一般有两种做法：一是约定参数，当递归第二次调用时则不生效。例如

这种方式实现简单，容易理解。但是增加了参数限制，在fun函数中就不能使用first_sleep参数。

二是采用装饰器采用wrapped实现，通过访问wrapped属性获得原始函数。例如

但是某一个函数被多个装饰器装饰时，需要递归解除装饰器。例如

最后整体代码如下

这次的封装其实还存在很多问题

1.find_element函数不仅仅只是提供查找元素功能，还提供一些其他功能，因此叫element_operation更为合适。

2.find_element函数的参数过多，并且很多参数的使用并不在函数本身中，对代码阅读很不友好。

3.得小心避免参数重复问题，假设装饰器sleep和装饰器wait_time都使用time这个参数，将无法区分具体是哪个函数使用。

4.不利于扩展和维护，当功能过多时find_element的参数过于庞大。

如果只是简单地封装和使用，上面这种方式也能达到较好的效果。如果想进一步封装，建议采用链式调用方式，装饰器辅助封装。例如

这样函数的扩展性和可阅读性有较大的提升

分享名称：python链式函数的简单介绍
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