python基础——生成器表达式
生成器表达式
1 生成器表达式定义
生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来。生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制。生成器表达式可以用来处理大数据文件。
序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析。
生成器表达式产生的是一个生成器对象,实质就是迭代器。
2 生成器表达式语法
语法:
(expression for iter_val in iterable)
(expression for iter_val in iterable if cond_expr)
例:
g=("egg%s"%i for i in range(100))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x0000007E9A403D00>
egg0
egg1
可以处理大数据文件:
f=open("a.txt")
l=[]
for line in f:
line = line.strip()
l.append(line)
print(l) f.seek(0)
l1=[line.strip() for line in f]
print(l1) f.seek(0)
g=(line.strip() for line in f)
print(g)
print(next(g))
输出结果:
['wen', 'yan', 'jie']
['wen', 'yan', 'jie']
<generator object <genexpr> at 0x0000000A2B173D00>
wen
4、List函数可以处理迭代器和可迭代对象
List后面可以跟可迭代对象,和for的实质是一样的。 List函数将可迭代对象使用iter方法,变成迭代器,然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值,并存储为列表类型,在最后报错的时候结束。
文件a.txt的内容是
wen
yan
jie
编程代码:
f=open('a.txt')
g=(line.strip() for line in f)
l=list(g)
print(l)
输出结果:
['wen', 'yan', 'jie']
5、sum函数可以处理迭代器和可迭代对象
Sum后面可以跟可迭代对象,和sum的实质是一样的。 Sum函数将可迭代对象使用iter方法,变成迭代器,然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值,并,在最后报错的时候结束。
g=(i for i in range(10))
print(g)
print(sum(g))
print(sum(range(10)))
print(sum([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x0000008ED3FA3D00>
45
45
45
Sum中也可以跟可迭代的对象,跟for,list的工作实质类型
print(sum([1,2,3,4]))
6、声明式编程
一种编程方式,将需要很多语句的代码写成声明变量的形式
g=(line.strip() for line in f)
7、 生成器表达式举例
在文件a.txt中的内容:
apple 10 3
tesla 1000000 1
mac 3000 2
lenovo 30000 3
chicken 10 3
1 计算购买总共的花费:
以前的做法:
money_l=[]
with open('a.txt') as f:
for line in f:
goods=line.split()
res=float(goods[-1])*float(goods[-2])
money_l.append(res)
print(money_l)
使用生成器表达式的做法
f=open('a.txt')
g=(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f)
for i in g:
print(i)
f=open('a.txt')
g=(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f)
print(sum(g))
一句话做法:不要这样做,python代码不是要写少,而是要写好,能看懂,且逻辑好
with open('a.txt') as f:
print(sum(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f))
2 将a.txt文件中的每行内容转化为字典类型并且存储到列表
以前做法:
res=[]
with open('a.txt') as f:
for line in f:
l=line.split()
d={}
d["name"]=l[0]
d["price"]=l[1]
d["count"]=l[2]
res.append(d)
print(res)
输出结果:
[{'price': '10', 'name': 'apple', 'count': '3'}, {'price': '1000000', 'name': 'tesla', 'count': '1'}, {'price': '3000', 'name': 'mac', 'count': '2'},
{'price': '30000', 'name': 'lenovo', 'count': '3'}, {'price': '10', 'name': 'chicken', 'count': '3'}]
生成器表达式做法
有报错的:
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res)
print(dic_g)
print(dic_g)
print(next(dic_g)) #原因在于dic_g生成器迭代需要res生成器迭代,res生成器迭代需要f迭代器迭代,f是打开文件的句柄,一关闭,res生成器和dic_g生成器都不能使用
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3E08>
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3E08>
ValueError: I/O operation on closed file. #报错
正确生成器做法:
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res)
print(dic_g)
apple_dic=next(dic_g)
print(apple_dic["count"])
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x00000081D5243D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000081D5243E08>
3
3 将a.txt文件中的每行内容转化为字典类型并且取出单价大于10000的商品存储到列表,
生成器表达式调用生成器表达式
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res if float(i[1]) >10000)
print(dic_g)
for i in dic_g:
print(i)
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x000000DB4C633D00>
<generator object <genexpr> at 0x000000DB4C633DB0>
{'price': '1000000', 'count': '1', 'name': 'tesla'}
{'price': '30000', 'count': '3', 'name': 'lenovo'}
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res if float(i[1]) >10000)
print(dic_g)
print(list(dic_g))
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x00000099A0953D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000099A0953DB0>
[{'price': '1000000', 'name': 'tesla', 'count': '1'}, {'price': '30000', 'name': 'lenovo', 'count': '3'}]
今日作业
(1)有两个列表,分别存放来老男孩报名学习linux和python课程的学生名字
linux=['钢弹','小壁虎','小虎比','alex','wupeiqi','yuanhao']
python=['dragon','钢弹','zhejiangF4','小虎比']
问题一:得出既报名linux又报名python的学生列表
linux=['钢弹', '小壁虎', '小虎比', 'alex', 'wupeiqi', 'yuanhao']
python=['dragon', '钢弹', 'zhejiangF4', '小虎比']
li=[i for i in linux for j in python if i==j]
print(li)
li=(i for i in linux for j in python if i==j)
print(list(li))
问题二:得出只报名linux,而没有报名python的学生列表
li=[ i for i in linux if i not in python]
print(li)
li=(i for i in linux if i not in python)
print(list(li))
问题三:得出只报名python,而没有报名linux的学生列表
li=[i for i in python if i not in linux]
print(li)
li=(i for i in python if i not in linux)
print(list(li))
(2)
shares={
'IBM':36.6,
'lenovo':27.3,
'huawei':40.3,
'oldboy':3.2,
'ocean':20.1
}
问题一:得出股票价格大于30的股票名字列表
li=( i for i,j in shares.items() if j > 30)
print(list(li))
问题二:求出所有股票的总价格
li=(float(j) for j in shares.values())
print(sum(li))
print(sum(float(j) for j in shares.values()))
(3)
l=[10,2,3,4,5,6,7]
得到一个新列表l1,新列表中每个元素是l中对应每个元素值的平方。过滤出l1中大于40的值,然后求和
l = [10, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
l1=[i**2 for i in l]
print(l1)
l2=[i for i in l1 if i >40]
print(sum(l2))
python基础——生成器表达式的更多相关文章
- python基础-三元表达式/列表推导式/生成器表达式
1.三元表达式:如果成立返回if前的内容,如果不成立返回else的内容 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' ...
- 第五章:Python基础の生成器、迭代器、序列化和虚拟环境的应用
本课主题 生成器介紹和操作实战 迭代器介紹和操作实战 序例化和反序例化 Json 和 Pickle 操作实战 字符串格式化的应用 创建虚拟环境实战 本周作业 生成器介紹和操作实战 什么是生成器,生成器 ...
- Python:生成器表达式
转于:http://www.cnblogs.com/liu-shuai/p/6098218.html 博主:刘-帅 简介: 生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算 ...
- Python菜鸟之路:Python基础-生成器和迭代器、递归
一.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 1. 迭代器优点 对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言, ...
- python基础-生成器
生成器 概念:但凡在函数内部定义了一个yield,调用函数时,函数体代码不会执行,会返回一个结果,该结果就是生成器.本质上是迭代器,一个自定义的迭代器. # python内获取迭代器的方式 def i ...
- python基础 生成器 迭代器
列表生成式: a=[1,2,3] print a b=[i*2 for i in range(10)] #i循环10次,每一个i的值乘2就是列表中的值.列表生成式 print b >>[1 ...
- Python练习-生成器表达式-筛选与运算
# 编辑者:闫龙 l = [10, 2, 3, 4, 5, 6, 7] l1 = [int(i)**2 for i in l] # 得到一个新列表l1,新列表中每个元素是l中对应每个元素值的平方 pr ...
- Python基础-生成器和迭代器
生成器都是迭代器,迭代器不一定是生成器 def fansik(max): n, before, after = 0, 0, 1 while n < max: print(before) befo ...
- python基础——生成器与迭代器
生成器 def func(): print("111") yield 1 print("222") yield 3 print("333") ...
随机推荐
- WBS
Need 需求分析: 为了满足中老年人因工作忙碌而无暇阅读的痛苦,我们设计推广出一款听书软件.可以给中老年人带来的好处是不再受繁琐的听书软件的束缚,操作简单,携带便捷. Approach 实现方法: ...
- es6 Generator生成器函数
生成器函数使用function*声明. 在生成器函数内部,有一种类似return的语法:关键字yield.二者的区别是,普通函数只可以return一次,而生成器函数可以yield多次(当然也可以只yi ...
- JSON基础(Java)
1.json maven 依赖(以下都以第一个包为例) <dependency> <groupId>org.json</groupId> <artifactI ...
- Django之ORM基础
ORM简介 ORM概念 对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术. 简单的说,ORM是通过使用描述 ...
- JVM学习五:JVM之类加载器之编译常量和主动使用
在学习了前面几节的内容后,相信大家已经对JAVA 虚拟机 加载类的过程有了一个认识和了解,那么本节,我们就继续进一步巩固前面所学知识和特殊点. 一.类的初始化回顾 类在初始化的时候,静态变量的声明语句 ...
- saltStack 安装部署
1.saltStack 服务架构介绍 SaltStack 是一种基于C/S架构的服务模式,在SaltStack架构中服务器端叫作Master,客户端叫作Minion,传统C/S架构为:客户端发送请求给 ...
- 在nuxt中加入element-ui插件遇到的问题
gen1.首先进入nuxt的官网跟着步骤实现内容. https://zh.nuxtjs.org/guide/plugins 2.在我们的项目目录中找plugin 根据图片中的表示引入内容: impor ...
- 实验楼 -- (Linux)
1. 允许用户SSH登陆 # 打开ssh配置文件, 一般在/etc/ssh/sshd_config sudo vim /etc/ssh/sshd_config # 在文件最后添加: # 其中shiya ...
- Oracle查询优化改写--------------------给查询结果排序
一.查看员工所雇员工信息(查询部门号==10并且按照入职时间升序排序.第二种用数字来代替) 二.按多个字段排序(dmpno,deptno,sal,ename,job) 三.按照子串排序(有一种速查方法 ...
- Matlab绘图基础——绘制三维表面
%绘制三维表面 ------------------------------------- %1.绘制线框图:mesh:每一条曲线称为mesh line %首先利用meshgrid函数产生平面区域内的 ...