Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code coder@Ubuntu:~$ source activate py37 (py37) coder@Ubuntu:~$ ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:1

用列表推导式如何生成如下列表:[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] inner_list = [] outer_list = [] for i in range(1,10): inner_list.append(i) if i % 3 == 0: outer_list.append(inner_list) inner_list = [] print(outer_list) 运行 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

题目要求: 生成如下列表 [[0,0,0,0,0,],[0,1,2,3,4,],[0,2,4,6,8,],[0,3,6,9,12,]] (考察列表生成式和基本逻辑推理) 方法1: list1 = [] for in range(4): temp = [] for j in range(5): temp.append(j*i) list1.append(temp) print(list1) 方法2: list1 =[[ i*j for j in range(5)] for i in range(4

目录 1. 迭代器 2. 推导式 1. 迭代器 什么是生成器呢,其实生成器的本质就是迭代器:在python中有3中方式来获取生成器(这里主要介绍前面2种) 通过生成器函数获取 通过各种推导式来实现生成器 生成器函数 我们来看一个普通的函数: In[2]: def func1(): ...: print('aaaa') ...: return 1111 ...: In[3]: fun = func1() aaaa In[4]: print(fun) 1111 那么生成器函数跟普通函数有什么不同呢,

闭包 1, 闭包是嵌套在函数中的 2, 闭包是内层函数对外层函数的变量(非全局变量)的引用(改变) 3,闭包需要将其作为一个对象返回,而且必须逐层返回,直至最外层函数的返回值 闭包例子: def a1(): name = 'wk' def a2(): print(name) return a2 闭包函数的作用 非闭包函数:随着函数的结束临时空间关闭 def func1(s): n = 1 n += s print(n) func1(3) func1(3) #每次函数结束临时空间关闭 func1(

坚持原创输出,点击蓝字关注我吧 作者:清菡 博客:oschina.云+社区.知乎等各大平台都有. 目录 一.列表推导式 二.字典推导式 三.2种方式创建生成器 1.生成器表达式 2.函数里面,通过 yield 定义生成器 一.列表推导式 推导式可以帮助我们快速创建列表.创建字典.比如现在要创建一个列表. 做自动化测试的时候,比如创建个 url 列表,url 列表里面可能是存储了网站的页数: 一直到 100,生成 100 个页面,但是这 100 个页面有规律,url 地址,前面这一部分是不变的,只

#列表推导式 ---> 返回的是列表 for语句 效率更高# 1*1 2*2 3*3 4*4 5*5 6*6 7*7 8*8 9*9# import time# to = time.clock() #时间戳# Li = []## for i in range(1,10):# Li.append(i)# # print(str(i) + "*" + str(i),end=" ")# print("for循环消耗的时间是:{a}".format

1. 一个简单的例子 在Python中,如果我们想修改列表中所有元素的值,可以使用 for 循环语句来实现. 例如,将一个列表中的每个元素都替换为它的平方: >>> L = [1, 2, 3, 4, 5] >>> for i in range(len(L)): ... L[i] = L[i] ** 2 >>> L [1, 4, 9, 16, 25] 另一种优雅的实现方式就是使用列表推导式(List Comprehensions): >>&g

从母鸡下蛋的故事讲起 老母鸡 = ('鸡蛋%s'%i for i in range(10)) print(老母鸡) for 蛋 in 老母鸡: print(蛋) g = (i*i for i in range(10)) for i in g: print(i) 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加节省内存空间 ③Python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

在接口自动化测试中,我们经常将要发送的数据放到excel里. json数据放至excel方便,但最近的一个测试,数据是xml格式发送的 如下: 属性 必选/可选 描述 1. Message Element M 信息开始,XML根元素 2. Version Attribute M 协议版本信息,取值为1.0 3. Header Element M 消息头 5. MsgType Attribute M 取值为包头的命令字值 MsgSeq Attribute M 取值为包头的消息序列号 例如: <?x

一.列表生成式 生成1-100的列表 li = [] for i in range(1,101): li.append(i) print(li) 执行输出: [1,2,3...] 生成python1期~11期 li = [] for i in range(1,12): li.append('python'+str(i)+'期') print(li) 执行输出: ['python1期', 'python2期', 'python3期'...] 第二种写法 li = [] for i in range

复习 # 字符串的比较 # -- 按照从左往右比较每一个字符,通过字符对应的ascii进行比较 # 函数的参数 # 1)实参与形参: # -- 形参:在函数定义时()中出现的参数 # -- 实参:在函数调用时()中出现的参数 # 2)实参的分类 # -- 位置实参:给位置形参,必须按位置 # -- 关键字实参:给位置与关键字形参,不需要按顺序 # 3)形参的分类 # -- 无值位置 # -- 有值位置 # -- 可变长位置 # -- 有无值关键字 # -- 可变长关键字 def fn(a, b=

一.可迭代对象.迭代器 1.可以被for循环的数据类型(可迭代对象): 字符串(str).列表(list).字典(dict).元祖(tuple).range() 2.迭代器 2.1 将可迭代对象==>迭代器(__iter__()) st = 'abc' # 可迭代对象 st_iter = st.__iter__() # 迭代器 print(st_iter) # 返回 :<str_iterator object at 0x00000117E93A2F98> 2.2 将可迭代对象==>

1.迭代器 (1)可迭代对象 s1 = ' for i in s1: print(i) 可迭代对象 示例结果: D:\Python36\python.exe "E:/Python/课堂视频/day13视频与课堂笔记/day13课堂笔记/day13/02 迭代器.py" 1 2 3 True False Process finished with exit code 0 示例结果 int object is not iterable for i in 123: print(i) Int

列表推导式 产生背景 现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现? 第一种方法: a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for ind, val in enumerate(a): a[ind] += 1 print(a) 第二种方法: a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] print(list(map(lambda x: x+1, a))) 列表推导式: a = [1,3,4,6,7,7,8,9

一.初识生成器: 生成器就是自己用Python代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 1.Python中提供的生成器: 1.生成器函数: 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,挂起函数的状态,以便下次从它离开的地方继续执行. 2.生成器表达式: 类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表. 2.生成器Generator: 本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要

一.生成器 概念:生成器的是实质就是迭代器 1.生成器的贴点和迭代器一样,取值方式也和迭代器一样. 2.生成器一般由生成器函数或者声称其表达式来创建,生成器其实就是手写的迭代器. 3.在python中有三种方式来获取生成器: (1)通过生成器函数获取生成器 (2)通过各种推导式来实现生成器; (3)通过生成器表达式来创建生成器 二.生成器函数 首先,先看一个简单函数,如下: def jaun(): ") return 222 ret = juan() print(ret) # 结果为: 将上面函

截止到目前为止,python基础内容已经学习了50%左右,在学习编程过程中,我们不仅要学习python语法,同时也需要学习如何把自己代码写的更美观,效率更高. 一.什么是推导式 推导式是从一个或者多个迭代器快速简洁地创建数据类型的一种方法,它将循环和条件判断结合,从而避免语法冗长的代码,提高代码运行效率.能熟练使用推导式也可以间接说明你已经超越了python初学者的水平. 二.条件推导式 1.语法 ''' value1:如果条件表达式condition成立,返回value1 : 如果条件表达式不

一.什么是条件控制语句 条件控制语句,也可以称之为判断语句,通过一条或多条的执行结果来决定接下来要执行的代码块. 二.if语句 if语句是用来进行判断的,最简答的if语句只有一个判断一个操作. 语法: if 条件: 条件成立,执行代码块 如: '''' if语句 if 条件表达式: 条件成立则执行 执行一下代码 ''' # i = 0 # print('---------if开始') # if i < 5:#条件成立 # print('我比5大') # print('---------if结束'

列表推导式: 基本格式: variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2] #out_exp_res: 列表生成元素表达式,可以是有返回值的函数. # for out_exp in input_list: 迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中. # if out_exp == 2: 根据条件过滤哪些值可以. 基本示例:求30以内所有能被3整除的数 multiples = [i

一.生成器函数 1.生成器 就是自己用python代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要我们去实现). 2.构建生成器的两种方式 1,生成器函数:跟常规函数定义类似,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,挂起函数的状态,以便下次从它离开的地方继续执行. 2,生成器表达式:类似于列表推导,但是,返回的是生成器的一个对象,而不是一次构建一个结果列表. 3.生成器函数 3-1