在python赋值过程中,对单个变量的赋值,在所有语言中都是通用的,如果是对两个变量同时进行赋值,这个时候,就会出现一点点小的差异.例如在下面的一两行代码中. a , b = b , a+b 这是同时对两个变量进行赋值,假如当前a=1,b=2,运算之后,a=2,b=3,实际上的运算过程是,先将当前的b和a+b放进一个元祖中,temp = (b,a+b),然后再对a和b进行赋值,a=temp[0],b=temp[1]. 这种运算赋值,最常见的一个算法,就是斐波那契,斐波那契的结果就是当前数的结果,

生成器 生成器的本质就是迭代器,那么还为什么有生成器呢,两者唯一的不同就是迭代器都是Python给你提供能够的已经写好的工具或者通过数据转化得来的.而生成器是需要我们自己用Python代码构建的工具. 生成器的构建方式: 在python中有两种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 生成器函数: 首先我们来一个简单的函数结构: def func(): print('111') return 222 result = func() print(result) 没得问题,那么在看看生成

一   生成器 生成器的本质就是迭代器 生成器的特点和迭代器一样,取值方式和迭代器一样(__next__(),  send():  给上一个yield传值) 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 其实就是手写的迭代器 def func(): ") yield 123 ret = func() print(ret) 由于函数中含有yelid,那么这个函数就是生成器函数,  且执行这个函数的时候就不再试函数的执行了,而是获取这个生成器. 如何使用: def func(): ") y

生成器表达式现用现生成,列表推导式一次性生成静态数据 L = [2, 3, 5, 7] L2 = (x**2+1 for x in L) it = iter(L2) print(next(it)) L[1] = 10 print(next(it)) #由于是现取现拿,因此L改变之后,在去遍历L里面的现在要取的数据,在用来next,因此打印出来的数据也随之改变了. L = [2, 3, 5, 7] L2 = [x**2+1 for x in L] it = iter(L2) print(next(

Python(生成器,推导式,内置函数,闭包) 一.生成器初始 生成器的本质就是迭代器,python社区中认为生成器与迭代器是一种 生成器与迭代器的唯一区别,生成器是我们自己用python代码构建成的 二.生成器产生方式 生成器函数 生成器表达式 python给你提供的一些内置函数,返回一个生成器 def func() print(111) yield 2 ret=func() # 生成器对象 print(ret) # <generator object func at 0x0000000002

迭代器 可迭代对象 遵守可迭代协议的就是可迭代对象,例如:字符串,list dic tuple set都是可迭代对象 或者说,能被for循环的都是可迭代对象 或者说,具有对象.__iter__方法的都是可迭代对象 print(list.__iter__([1,2,3])) print(dict.__iter__({1:2,3:4})) print(tuple.__iter__((1,2,3,4))) print(range.__iter__(range(10))) 运行结果 <list_iter

Python进阶(四)----生成器.列表推导式.生成器推导式.匿名函数和内置函数 一丶生成器 本质: ​ 就是迭代器 生成器产生的方式: ​ 1.生成器函数

一.生成器 初识生成器 生成器的本质就是迭代器,在python社区中,大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念. 唯一的不同就是: 迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的,(比如文件句柄,iter([1,2,3]). 生成器是需要我们自己用python代码构建的工具.最大的区别也就如此了. 生成器的构建方式 在 python 中有三种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 python内置函数或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过函数的形

Python函数04/生成器/推导式/内置函数 目录 Python函数04/生成器/推导式/内置函数 内容大纲 1.生成器 2.推导式 3.内置函数(一) 4.今日总结 5.今日练习 内容大纲 1.生成器 2.推导式 3.内置函数 1.生成器 迭代器:Python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代器 迭代器和生成器的区别:一个是Python自带的,一个是程序员自己写的 写一个生成器: # def func(): # print(123) # return "你好" #

1.列表推导式multiples = [i for i in range(30) if i % 2 is 0]names = [[],[]]multiples = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2] 2.字典推导式mcase = {'a': 10, 'b': 34}mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase} 3.集合推导式squared = {x**2 f

python的推导式是用于快速处理数据的方法. 主要有:列表推导式.集合推导式和字典推导式 import time import numpy as np 列表推导式: 1. 速度快 t1 = time.time() aa = [ii for ii in range(1000000) if ii % 2 ==0] # 取出偶数 #print(aa) t2 = time.time() print('总共耗时为:' + str(t2 - t1) + ' 秒') # 总共耗时为:0.0738017559

在昨天的文章中,我们介绍了关于python列表推导式 的使用,字典推导式使用方法其实也类似,也是通过循环和条件判断表达式配合使用,不同的是字典推导式返回值是一个字典,所以整个表达式需要写在{}内部. 一.字典推导式语法 ''' 语法一: key:字典中的key value:字典中的value dict.items():序列 condition:条件表达式 key_exp:在for循环中,如果条件表达式condition成立(即条件表达式成立),返回对应的key,value并作key_exp,va

一.列表推导式: ls = [元素表达式 for i in 可迭代对象 if 筛选条件] 案例: # -*- coding: utf-8 -*- '''列表生成式练习''' # 练习一(三元表达式):编写名为collatz(number)的函数:实现的功能:参数为偶数时,打印number// 2;参数为奇数时,打印3*number + 1 num = int(input('num:')) def collatz(number): pr_num = number // 2 if number %

列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法.常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上,然后使用其结果来创建列表,或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列. 例如,假设我们想创建一个平方列表,像这样 >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 注意

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

l = [i for i in range(10)] print(l) l1 = ['选项%s'%i for i in range(10)] print(l1) 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

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: 内部含有'__iter__'方法的对象,就是可迭代对象. 内置函数:dir() print(dir(str)) 判断一个对象是否是可迭代对象: print('iter' in dir(str)) 优点: 直观. 操作方法较多. 缺点: 占内存. 不能迭代取值(索引,字典的key). 迭代器 字面意

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

#[每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型] #遍历之后挨个处理 #[满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件] #筛选功能 # #30以内所有能被3整除的数 ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0] #完整的列表推导式 # g = (i for i in range(30) if i%3 == 0) #完整的列表推导式 print(ret) # # 例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘

一.生成器 函数中有yield 的就是生成器函数(替代了return) 本质就是迭代器   一个一个的创建对象     节省内存 1.创建生成器 最后以yield结束 1. 通过⽣成器函数   2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 通过数据的转换也可以获取⽣成器 2.send用法      send 和 __next__都是下一个的意思 但send可以给上一个yield 位置传值   不能给最后⼀个yield发送值. 在第⼀次执⾏⽣ 成器代码的时候不能使⽤send() 3.yield from

三十.函数进阶 1.生成器    函数中有yield 的就是生成器函数(替代了return) 本质就是迭代器   一个一个的创建对象     节省内存 ①创建生成器       最后以yield结束 1. 通过⽣成器函数   2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 通过数据的转换也可以获取⽣成器 ②send用法 send 和 __next__都是下一个的意思 但send可以给上一个yield 位置传值   不能给最后⼀个yield发送值. 在第⼀次执⾏⽣ 成器代码的时候不能使⽤send() ③y