Python迭代器生成器,私有变量及列表字典集合推导式(二)
1 python自省机制
这个是python一大特性,自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,能知道对象的类型,换句话说就是在运行时能获取对象的类型,比如通过 type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().
a = [1,2,3]
b = {'a':1,'b':2,'c':3}
c = True
print(type(a),type(b),type(c)) # <type 'list'> <type 'dict'> <type 'bool'>
print(isinstance(a,list)) # True
2 python中列表推导式,字典推导式,集合推导式
列表生成式 : 中括号括起来表示列表
(1)[exp for iter_var in iterable if_exp]
#工作过程:
1 迭代iterable中的每个元素,每次迭代都先判断if_exp表达式结果为真,如果为真则进行下一步,如果为假则进行下一次迭代;
2 把迭代结果赋值给iter_var,然后通过exp得到一个新的计算值;
3 最后把所有通过exp得到的计算值以一个新列表的形式返回。
#相当于这样的过程:
L = []
for iter_var in iterable:
if_exp:
L.append(exp)
#也可以循环嵌套
(2)[exp for iter_var_A in iterable_A for iter_var_B in iterable_B]
工作过程:
每迭代iterable_A中的一个元素,就把ierable_B中的所有元素都迭代一遍。
#相当于这样的过程:
L = []
for iter_var_A in iterable_A:
for iter_var_B in iterable_B:
L.append(exp)
字典推导式:大括号括起来,表示为字典
d = {key: value for (key, value) in iterable}
#快速更改字典key,value
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {v: k for k, v in mcase.items()}
print(mcase_frequency)
# Output: {10: 'a', 34: 'b'}
集合推导式: 跟列表推导式也是类似的 唯一的区别在于它使用大括号{},表示结果为集合
squared = {x**2 for x in [1, 1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])
3 Python中单下划线和双下划线
>>> class MyClass():
... def __init__(self):
... self.__superprivate = "Hello"
... self._semiprivate = ", world!"
...
>>> mc = MyClass()
>>> print(mc.__superprivate) #私有变量不能直接访问
#print(mc._Myclass__superprivate) 也可以访问,但是不建议这样访问
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: myClass instance has no attribute '__superprivate'
>>> print(mc._semiprivate)
, world!
>>> print(mc.__dict__)
{'_MyClass__superprivate': 'Hello', '_semiprivate': ', world!'}
__foo__
: 一种约定,Python内部的名字,用来区别其他用户自定义的命名,以防冲突,就是例如__init__()
,__del__()
,__call__()
这些特殊方法_foo
: 一种约定,用来指定变量私有.程序员用来指定私有变量的一种方式.不能用from module import * 导入,其他方面和公有一样访问;__foo
: 意义: 私有变量不能直接访问, 因为解析器用_classname__foo
来代替这个名字,以区别和其他类相同的命名,它无法直接像公有成员一样随便访问,但是可以通过对象名._类名__xxx这样的方式可以访问,但是不建议这样来访问.
4 字符串格式化:%和.format
.format在许多方面看起来更便利.对于%
最烦人的是它无法同时传递一个变量和元组.你可能会想下面的代码不会有什么问题:
"hi there %s" % name
但是,如果name恰好是(1,2,3),它将会抛出一个TypeError异常.为了保证它总是正确的,你必须这样做:
"hi there %s" % (name,) # 提供一个单元素的数组而不是一个参数
但是有点丑 .format就没有这些问题.而且format可以实现模运算符(%)不能做的事
tu = (12,45,22222,103,6)
print('{0} {2} {1} {2} {3} {2} {4} {2}'.format(*tu))
#结果 12 22222 45 22222 103 22222 6 22222
另一点format()
作为一个函数,可以用作其他函数的参数:
li = [12,45,78,784,2,69,1254,4785,984]
print(map('the number is {}'.format,li))
from datetime import datetime,timedelta
once_upon_a_time = datetime(2010, 7, 1, 12, 0, 0)
delta = timedelta(days=13, hours=8, minutes=20)
gen =(once_upon_a_time + x*delta for x in xrange(20))
print '\n'.join(map('{:%Y-%m-%d %H:%M:%S}'.format, gen))
2010-07-01 12:00:00
2010-07-14 20:20:00
2010-07-28 04:40:00
2010-08-10 13:00:00
2010-08-23 21:20:00
2010-09-06 05:40:00
2010-09-19 14:00:00
2010-10-02 22:20:00
2010-10-16 06:40:00
2010-10-29 15:00:00
2010-11-11 23:20:00
2010-11-25 07:40:00
2010-12-08 16:00:00
2010-12-22 00:20:00
2011-01-04 08:40:00
2011-01-17 17:00:00
2011-01-31 01:20:00
2011-02-13 09:40:00
2011-02-26 18:00:00
2011-03-12 02:20:00
5 迭代器和生成器
将列表生成式中[]改成() 之后数据结构发生改变 ,从列表变为生成器. 在for...in...
语句中的都是可迭代的:比如lists,strings,files...因为这些可迭代的对象你可以随意的读取,所以非常方便易用,但是你必须把它们的值放到内存里,当它们有很多值时就会消耗太多的内存.
>>> L = [x*x for x in range(10)] #迭代器
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]#列表
>>> g = (x*x for x in range(10)) #生成器
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000028F8B774200>#生成器对象
通过列表生成式,可以直接创建一个列表。但是受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含百万元素的列表,不仅是占用很大的内存空间,如:我们只需要访问前面的几个元素,后面大部分元素所占的空间都是浪费的。因此,没有必要创建完整的列表(节省大量内存空间)。在Python中,我们可以采用生成器:边循环,边计算的机制—>generator
生成器的关键字yield: 理解Yield
你必须先理解当你调用函数的时候,函数里的代码并没有运行.函数仅仅返回生成器对象
>>> def createGenerator():
... mylist = range(3)
... for i in mylist:
... yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # 创建生成器
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
当你的函数要返回一个非常大的集合并且你希望只读一次的话,那么它就非常的方便了.
Python迭代器生成器,私有变量及列表字典集合推导式(二)的更多相关文章
- python3 列表/字典/集合推导式
'''列表推导式[结果 fox循环 if语句]'''lst = ["Python周末%s期" % i for i in range(1, 27) if i%2 == 0]print ...
- python数据类型详解及列表字典集合推导式详解
一.运算符 Python语言支持以下类型的运算符: 算术运算符 如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- a = 5 b = 6 print(a ...
- python基础学习Day12 生成器、列表推导式、字典的表达式、字典键值对的互换、集合推导式
一.生成器 1.1 生成器:就是(python)自己用代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 1.2 生成器函数 def func1(x): x += print() yield x print() ...
- python 列表推导式,生成器推导式,集合推导式,字典推导式简介
1.列表推导式multiples = [i for i in range(30) if i % 2 is 0]names = [[],[]]multiples = [name for lst in n ...
- python迭代器,生成器,推导式
可迭代对象 字面意思分析:可以重复的迭代的实实在在的东西. list,dict(keys(),values(),items()),tuple,str,set,range, 文件句柄(待定) 专业角度: ...
- Python迭代器&生成器&装饰器
1. 迭代器 1.1 可迭代对象(Iterator) 迭代器协议:某对象必须提供一个__next__()方法,执行方法要么返回迭代中的下一项,要么引起一个Stopiteration异常,以终止迭代(只 ...
- Python迭代器生成器与生成式
Python迭代器生成器与生成式 什么是迭代 迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果.每一次对过程的重复称为一次"迭代",而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭 ...
- python的各种推导式(列表推导式、字典推导式、集合推导式)
推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性.推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体. 共有三种推导,在Python2和3中都有支持: 列表(lis ...
- Python中的推导式(列表推导式、字典推导式、集合推导式)
推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性.推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体. 共有三种推导,在Python2和3中都有支持: 列表(lis ...
随机推荐
- 【算法笔记】B1015 德才论
1015 德才论 (25 分) 宋代史学家司马光在<资治通鉴>中有一段著名的“德才论”:“是故才德全尽谓之圣人,才德兼亡谓之愚人,德胜才谓之君子,才胜德谓之小人.凡取人之术,苟不得圣人,君 ...
- Fliptile (dfs+二进制压缩)
Farmer John knows that an intellectually satisfied cow is a happy cow who will give more milk. He ha ...
- CF D - Beautiful Graph(dfs 染色问题吧)给你一个图,每个节点可以赋值1,2,3三种数字,相邻的节点的和必须是奇数,问有多少中方法。
题意: 给你一个图,每个节点可以赋值1,2,3三种数字,相邻的节点的和必须是奇数,问有多少中方法. 分析: 很容易就可以发现如果这个图中是有奇数的环的话,那这是肯定不行的 ,否则这个环的贡献是为2^s ...
- PIE SDK坐标系选择
1. 功能简介 坐标系选择可以查看当前图层的坐标系信息和显示其他坐标系的信息,下面将基于PIE SDK介绍如何实现坐标系选择功能. 2. 功能实现说明 2.1. 实现思路及原理说明 第一步 加载图层并 ...
- CentOS 7安装zabbix3.0
CentOS 7安装zabbix3.0 一.环境介绍 # systemctl stop firewalld # setenforce 0 # yum -y install unzip vim ne ...
- vue生命周期及使用 && 单文件组件下的生命周期
生命周期钩子 这篇文章主要记录与生命周期相关的问题. 之前,我们讲到过生命周期,如下所示: 根据图示我们很容易理解vue的生命周期: js执行到new Vue() 后,即进入vue的beforeCre ...
- 【JAVA】重载和重写的区别
重写(Overriding) 重写规则 1. 参数列表:必须与被重写方法的参数列表完全匹配. 2. 返回类型:必须与超类中被重写的方法中声明的返回类型或子类型完全相同 3. 访问级别:一定不能比被 ...
- 每日一问:Python生成器和迭代器,with上下文管理工具
1.生成器: 1.1 起源: 如果列表中有一万个元素,我们只想要访问前面几个元素,对其进行相关操作,通过for循环方式效率太低,并且后面的元素会浪费内存,还会受到内存限制,所以产生生成器来解决这个问题 ...
- unity向量计算
参考:https://www.cnblogs.com/wywnet/p/4790665.html 上面的文章讲的很重要 下面是我自己实现的一个例子 一直一个向量,一个夹角,求另一个向量 按P键改变夹角 ...
- [转] .net core Session , Working with a distributed cache
本文转自:https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching/distributed By Steve Smith+ Di ...