一 迭代的概念 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 迭代器协议: 迭代器协议是指:对象必须提供一个next()方法,执行该方法要么返回带代中的下一项,要么引起一个Stoplteration异常,以终止迭代(只能往后走,不能往前退): 可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对…

一.装饰器 一.装饰器的知识储备 1.可变长参数  :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数传给另外一个函数 2.一个函数的返回值,也可以是一个函数(…

一,什么是生成器 可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器是可迭代对象. 二,生成器分类在python中的表现形式 1,生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数状态,以便下次从它离开的地方继续执行day18-5.py def test(): yield 1 yield 2 g=test() print(g) print…

一.三元表达式 三元运算,是对简单的条件语句的缩写.   # if条件语句 if x > f: print(x) else: print(y) # 条件成立左边,不成立右边 x if x > y else y # 三元表达式   python的三元运算格式如下: result=值1 if x<y else 值2 # 如果条件成立,那么将“值1”赋值给result变量,否则,将“值2”赋值给result变量   二.列表解析 列表解析:用三元表达式,将结果写入列表,即为列表解析      …

一.装饰器 一.装饰器的知识储备 不想修改函数的调用方式,但是还想在原来的函数前后添加功能 1.可变长参数  :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数…

Python中的列表解析和生成器表达式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.列表解析案例 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ #EMAIL:y…

一:列表解析 列表解析(List comprehensions)来自函数式编程语言Haskell .它可以用来动态地创建列表.它在 Python 2.0 中被加入. 列表解析的语法:     [expr for iter_var in iterable] 这个语句的核心是 for 循环,它迭代 iterable 对象的所有条目.前边的 expr 应用于序列的每个成员,最后的结果值是该表达式产生的列表. 比如一个计算序列成员的平方的 lambda 函数表达式: >>> map(lambda…

1.迭代器 str=['sds','ccc','dw'] lit_1=str.__iter__()#获取迭代器 print(lit_1.__next__())#打印下一个值 # 用while做for的事情 while True: try: print(lit_1.__next__()) except StopIteration: break 2.三元表达式 name='dn' name=' 3.列表解析 li=[] for i in range(10): li.append(i) print(l…

本章目录: 一.三元表达式.列表推导式.生成器表达式 二.递归调用和二分法 三.匿名函数 四.内置函数 ================================================================== 一.三元表达式.列表推导式.生成器表达式 1. 三元表达式 #三元表达式格式: ''' 判定条件? 为真时的结果 : 为假时的结果 ''' # 例 result = 5>3? 1 : 0 ''' 定义函数比较两个值 ''' def max(x, y): if x…

生成器:在函数内部包含yield关键,那么该函数执行的结果就是生成器. 生成器就是迭代器. def func(): print('first') yield 111111 print('second') yield 222222 print('third') yield 333333 g=func() yield的功能: 1,把函数结果做成生迭代器(以一种优雅的方式封装好_iter_) 2,函数暂停与在继续运行的状态是由yield来保存的 yield和return的比较?? 相同:都有返回值的功…

Python列表解析 l = ["egg%s" %i for i in range(100) if i > 50] print(l) l= [1,2,3,4] s = 'hello' l1 = [(num,s1) for num in l for s1 in s] print(l1) l1 =[] for num in l: for s1 in s: t = (num,s1) l1.append(t) print(l1) import os g = os.walk('D:\\te…

补充: 在文件开头声明一个空字典,然后在每个函数前加上装饰器,完成自动添加到字典的操作 func_dic={} def make_dic(key): def deco(func): func_dic[key] = func def wrapper(*args, **kwargs): res = func(*args, **kwargs) return res return wrapper return deco @make_dic('index') # @deco #f1=deco(f1) de…

列表解析作为动态创建列表的强大工具,值得学习. 列表解析技术之前的状况--函数式编程. lambda.filter(), map() enumerate, sorted, any, all, zip 等等. 举例:list_a经过lambda函数过滤后得到列表list_b list_a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] list_b = list(filter(lambda x: x > 3, list_a)) print(list_b) 结果: [4, 5, 6] 列表解析: 基本语法…

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' print(res) 2.列表推导式:l=['egg'+str(i) for i in range(1,11)] print(l) 3.生成器表达式: l=('egg'+str(i) for i in range(1,11) if i >6) for i in l: print(i)…

1.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,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 可迭代对象遵循可迭代器协议 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法…

1.1迭代器 什么是迭代器: 迭代器是一个可以记住遍历的位置对象 迭代器对象从集合的第一个元素元素开始访问,直到所有元素被访问完结束,迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本方法:iter ,next 方法 内置函数iter(),next()  本质上都是用的对象.__iter__(),__next__()的方法 内置函数 iter(iterable),表示把可迭代对象 变成迭代器(iterator) 内置函数next(iterator) ,表示查看下一次迭代的值(当然也可以用 iterato…

一.语法糖的概念 “糖”,可以理解为简单.简洁,“语法糖”使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解释器会把这些特定格式的语法翻译成原本那样复杂的代码逻辑 我们使用的语法糖有: if...else 三元表达式: 可以简化分支判断语句,如 x = y.lower() if isinstance(y, str) else y with语句: 用于文件操作时,可以帮我们自动关闭文件对象,使代码变得简洁: 装饰器: 可以在不改变函数代码及函数调用方式的前提下,为函数增加增强性功能: 列…

优雅.清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(  List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的. 列表解析 在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析.列表解析表达式为: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_e…

结论: 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用.大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的.例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和: sum(x ** 2 for x in xrange(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表: sum([x…

1.动态语言 sys.getrefcount()    //查看对象的引用计数 增加对象的引用计数场景 对象创建时:以赋值的方式,创建变量名的同时就会创建变量 将对象添加进容器时:类似list.append() 当对象被当作参数传递给函数时 多重目标赋值时:s1 = s2 = s3 = 'abc' 为对象创建另外的变量名 减少引用计数 引用此对象的某变量名被显示销毁:del x 引用此对象的某变量名重新赋值 从容器中移除对象时,类似list.pop() 容器本身被销毁 if if boolean…

  Python中的列表解析和生成表达式是非常好的特性,他们的形式相似,但是应用场景不太一样. 相似点 列表解析和生成表达式最大的相似点是使用形式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] #列表解析 (expr for iter_var in iterable if cond_expr) #生成表达式 从形式来看,他们唯一的不同之处是:列表解析使用的是中括号[],生成表达式使用的是圆括号().   不同点 列表解析要完成所有迭代,最后生成一个列…

 [TOC] 1. 列表解析 1.1 列表解析基础 列表解析把任意一个表达式应用到一个迭代对象中的元素 Python内置ord函数会返回一个字符的ASCII整数编码(chr函数是它的逆过程, 它将ASCII整数编码转化为字符) >>> ord('1') 49 >>> ord('A') 65 >>> chr(65) 'A' >>> 如果我们需要收集一个字符串的所有字符的ASCII编码,最直接的方法是使用一个简单的for循环 >&…

5.16 列表生成式 l=[]for i in range(100):    l.append('egg%s' %i)print(l)​l=['egg%s' %i for i in range(100)]l=['egg%s' %i for i in range(1000) if i > 10]print(l) 5.17 列表生成式与生成器表达式的应用 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao','lxx']res=map(lambda x:x.uppe…

生成器: 函数与yield连用,凡是函数中有yield的,调用该函数的时候均不会立即执行,而是会返回一个生成器. 生成器本质上是一个迭代器,需要通过    [生成器.__next__()]或者[next(生成器)]取值. 创建生成器的函数中的return只有终止函数的功能,不会有任何返回值. yield:yield会保存函数的暂停状态,并返回一个生成器,以后每次执行一次yield会向生成器中增加一个值.yield一定要在函数内部定义. yield与return的区别: yield可以执行无数次返…

很多伙伴对 Python 的迭代器.可迭代对象.生成器这几个概念有点搞不清楚,我来说说我的理解,希望对需要的朋友有所帮助. 1 迭代器协议 迭代器协议是核心,搞懂了这个,上面的几个概念也就很好理解了. 所谓迭代器协议,就是要求一个迭代器必须要实现如下两个方法 iterator.__iter__() Return the iterator object itself. iterator.__next__() Return the next item from the container. 也就是说…

目录 一 三元表达式 二 列表推到 三 生成器表达式 四 递归 五 匿名函数 六 内置函数 一.三元表达式 def max(x,y): return x if x>y else y print(max(10,12)) name=input('>>>') res='sb' if name=='alex' else 'nb' print(res) ''' name=input('>>>') res='sb' if name=='alex': print(res') e…

生成器 生成器函数:函数体内包含有yield关键字,该函数执行的结果是生成器,生成器在本质上就是迭代器. def foo(): print('first------>') yield 1 print('second----->') yield 2 print('third----->') yield 3 print('fouth----->') g=foo() from collections import Iterator print(isinstance(g,Iterator)…

生成器 生成器函数:函数体内包含有yield关键字,该函数执行的结果是生成器,生成器在本质上就是迭代器. def foo(): print('first------>') yield 1 print('second----->') yield 2 print('third----->') yield 3 print('fouth----->') g=foo() from collections import Iterator print(isinstance(g,Iterator)…

生成器 1.什么是生成器? 生成的工具. 生成器是一个 "自定义" 的迭代器, 本质上是一个迭代器. 2.如何实现生成器 但凡在函数内部定义了的yield, 调用函数时,函数体代码不会执行, 会返回一个结果,该结果就是一个生成器. yield: 每一次yield都会往生成器对象中添加一个值. - yield只能在函数内部定义 - yield可以保存函数的暂停状态 yield与return: 相同点: 返回值的个数都是无限制的. 不同点: return只能返回一次值,yield可以返回多…

摘要:优雅.清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的. 列表解析 在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析.列表解析表达式为: 1: [expr for iter_var in iterable] 2: [expr for iter_var in iterable i…