前情提要 我们在开发中经常碰到这样的场景,查出两个 list 集合数据,需要根据他们相同的某个属性为连接点,进行聚合.但是平时我们使用的时候关注过性能吗?下面让我们一起来看看它的表现如何. 来个例子 我们现在有两个 List集合,需要根据他们相同的 personId 进行聚合处理,我们很容易想到的写法是这样的: private static void test1(List<Person> list1, List<Person> list2) { for (Person before

1. 含义 Python 中的循环与 else 有以下两种形式 for - else while - else Python中的 for.while 循环都有一个可选(optional)的 else 分支(类似 if语句和 try 语句那样),在循环迭代正常完成之后执行. 所谓循环迭代正常完成,一般是指(所需要迭代处理的对象遍历完毕,且中间没有异常发生): 没有执行 break 没有执行 return 循环的中间没有异常发生 注:纵然有 continue 语句,循环也是正常完成的: In [1]

第一种 f = [lambda x: x*i for i in range(4)]  (如果将x换成i,调用时候就不用传参数,结果都为3) 对于上面的表达式,调用结果: >>> f = [lambda x:x*i for i in range(4)] >>> f[0](1) 3 # 1*3 >>> f[1](1) 3 # 1*3 >>> f[2](1) 3 # 1*3 >>> f[3](1) 3 # 1*3>&

我们常常会在for循环遍历一个序列或者字典后,接着语句else,很多新手会误以为是判断执行else后面的 代码,其实不然,for循环里面也不存在判断,而已执行完遍历的对象后,再执行else后面的代码. *若for循环意外退出,如crl+d,则不会执行else. 举个栗子: L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] for i in L: print(i) else: print('ending') #输出 >>> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ending 再举个

for语句格式for x in range(起始值,结束值,步幅) 执行语句输出0,100各个数字for i in range(0,101) print(i)输出0,100的偶数for i in range(0,101,2) print(i)输出a中各值a=['1','2','3']for i in a: print(i)while 语句格式while 判断式: 执行语句输出0,100各个数字 i=1while i <=100: print(i) i+=11题:五角数 f=0 c=0 for i

1. 前言 如果你在电脑上做了很多工作,最终你会发现有一些任务你想要自动化.例如,你可能希望对大量的文本文件执行搜索和替换,或者以复杂的方式重命名并排列一堆照片文件.也许你想写一个小的自定义数据库,或专门的GUI应用程序,或一个简单的游戏. 如果你是一个专业的软件开发人员,你可能需要使用几个C / C ++ / Java库,但发现通常的写/编译/测试/重新编译循环太慢.也许你正在为这样的库编写一个测试套件,并发现编写测试代码是一项乏味的任务.或者,您可能已经编写了一个可以使用扩展语言的程序,并且

figure:last-child { margin-bottom: 0.5rem; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font: inherit; } input[type="checkbox"], input[type=&quo

参考自:http://www.cnblogs.com/huxi/category/251137.html 迭代器 迭代器是访问集合内元素的一种方式,他不能倒退只能一直迭代下去.可以写到for循环in后面的对象都是可迭代的,比如list,dict,字符串等. 迭代器的一个优点就是它不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代至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,比如很大的文件,或是斐波那契数列等

1.生成器简介 首先请确信,生成器就是一种迭代器.生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中.另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的特性之一. 一个生成器函数的定义很像一个普通的函数,除了当它要生成一个值的时候,使用yield关键字而不是return.如果一个def的主体包含yield,这个函数会自动变成一个生成器(即使它包含一个return).除了以上内容,创建一个生成

UNIX env查找技巧 在一些UNIX系统上,可以用这样一种方法避免硬编码Python解释器的路径,在文件的特定的第一行注释中写上这样一句话. #! usr/bin/env/ python...script goes here 这样写之后,env程序可以通过系统搜索路径的搜索设置(例如,在绝大多数的UNIX Shell中,通过搜索PATH环境变量中罗列的所有目录)定位Python解释器.这种方法可以使得代码具有更高的可移植性,因为没有必要在所有代码的第一行都硬编码Python解释器的安装位置.

1. 赋值语句常用技巧 通过序列解包(sequence unpacking)可以将多个值的序列解开,让后一一放置到变量的序列中.解包的序列中的元素必须和等号左边变量数量一致.如下: values = 1,2,3 print values # output: (1, 2, 3) x,y,z = values # output: 1 2 3 print x,y,z bob_Info = {'name':'Bob','email':'bob@gmail.com'} key,value = bob_In

参考:http://blog.csdn.net/scelong/article/details/6969276 Python生成器 什么是python生成器,意思是带有一个yield语句的函数,既然它是个函数,那么与普通的函数有什么关系呢? 生成器是这样一个函数:记住上一次返回时在函数体中的位置.对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变. 生成器不仅“记住”了它数据状态:生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)中

任何使用yield语句的函数都称为生成器.调用生成器函数将创建一个对象,该对象通过连续调用next()方法(在python3中是__next__())生成结果序列. next()调用使生成器函数一直运行到下一条yield语句为止.此时next()将返回值传递给yield,而且函数将暂时中止执行.再次调用next()时,函数将继续执行yield之后的语句.此过程持续到函数返回为止. 通常不会在生成器上直接调用next()方法,而是在for语句.sum()或一些使用序列的其他操作中使用它. 生成器函

第6章  控制流 3种控制流语句-- if  for  while 默认pyhon使用ASCII码来解释程序的,默认不支持中文,需要在程序的第一行或者第二行声明编码.官方参考具体参考以下三种方式:1.在文件头部添加注释码# coding=<encoding name> 2.在文件头部添加两行注释码#!/usr/bin/python# -*- coding: <encoding name> –*- 3.在文件头部添加如下两行注释码#!/usr/bin/python# vim: set

python 变量名 在python中的变量命名,与其他语言大体相似,变量的命名规则如下: 变量名是数字.字母.下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 系统的关键字不能设置为变量名    Tip:python系统内置关键字如下: ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'gl

疑惑1:windows下的python  如何设置显示汉字 推荐几个学习网址,也方便自己以后查看: http://pmghong.blog.51cto.com/3221425/d-10 www.w3cschool.cc/python/python-tutorial.html http://sebug.net/paper/python/index.html 第一次接触python 首先的问题就是,在for 和while 后面忘了加 ‘:’  !!!啊 Python返回数组(List)长度的方法 >

1 生成器定义 在Python中,一边循环一边计算的机制,称之为生成器(generator). 生成器是一个迭代器. 含有yield语句的函数是生成器函数,该函数被调用时返回一个生成器对象(yield译为产生或生成). 生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中. 另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的特性之一. 简而言之: yield用于def函数中,目的是将此函数作为

2016-04-12 15:59:47 1. 介绍2. 安装Python3. 最初的步骤4. 基本概念5. 运算符与表达式6. 控制流7. 函数8. 模块9. 数据结构10. 解决问题——编写一个Python脚本11. 面向对象的编程12. 输入/输出13. 异常14. Python标准库15. 更多Python的内容 补充:简单的python爬虫程序 一.介绍 Python语言简单易学,功能强大,是一种解释性语言.它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构,有高效率的高层数据结构.pyt

1. 重写一般方法和特殊的构造方法 1.1 如果一个方法在B类的一个实例中被调用(或一个属性被访问),但在B类中没有找到该方法,那么会去它的超类A里面找. class A: ... def hello(self): ... print "Hello, I'm A." ... >>> class B(A): ... pass ... >>> a = A() >>> b = B() >>> a.hello() Hell

前言 在上一节的学习中.已经介绍了几种基本类型.包括字符串的定义,以及字符串中索引.切片.字符串拼接的使用方法.以及基本的整形数据运算.一些之前都没有了解过的运算符.比如 ** 乘方 //整数除法等.这一节,我们将学习最基本的流程控制工具,比如 if 条件判断 for 循环 while 循环 if-elif-else 判断 num = int(input("输入一个数字 :")) if num > 10: print("input > 10") elif

Python中的文件使用建议使用 with open(filename, "r") as f: 的形式进行文件操作,如果忘记关闭文件指针的话,他会帮你自己关闭文件, 如果使用原来的方式 f = open(filename, "w") 打开文件,在程序终止的时候,Python虽然说会帮你自动关闭所有文件对象,但是对于 w 模式打开的文件,若不明确关闭,再次打开就会发生错误 打开的几种模式: r (用于从文件读取数据) w(用于向文件写入数据) a (用于向文件追加新内