#*****************列表表达式************# l=[s**2 for s in range(1,11) if s%2 is 0]# print(l)# #[4, 16, 36, 64, 100] 1-10内所有偶数的平方
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']#['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ'] 排列组合names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'], ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]l2 = [name for i in names for name in i if name.count('e') == 2] #找列表中有两个"e"的字符串 ,用了两个循环 for i in names 和 for name in i 是嵌套的#['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']x = { 'name':'alex', 'Values':[{ 'timestamp':1517991992.94, 'values':100,}, { 'timestamp': 1517992000.94, 'values': 200,}, { 'timestamp': 1517992014.94, 'values': 300,}, { 'timestamp': 1517992744.94, 'values': 350}, { 'timestamp': 1517992800.94, 'values': 280} ],}print([[dic[i] ] for dic in x['Values'] for i in dic ]) #两个循环嵌套结构#[[1517991992.94], [100], [1517992000.94], [200], [1517992014.94], [300], [1517992744.94], [350], [1517992800.94], [280]]print([ [dic[i] for i in dic] for dic in x['Values'] ]) #循环的位置不同,得到的列表不同#[[1517991992.94, 100], [1517992000.94, 200], [1517992014.94, 300], [1517992744.94, 350], [1517992800.94, 280]] #有时直接粘博客上的代码会报错,在pycharm中重新敲一遍就好了 #**************类似的字典也有表达式#以下是将字典的键和值互换的字典推导式mcase = { 'a': 10, 'b': 34}print({mcase[i]: i for i in mcase})#{10: 'a', 34: 'b'}
#*****************使用列表表达式创建generator,将 [ ]换为 ( )*********# l=(s**2 for s in range(1,11) if s%2 is 0)# print(l) # at 0x0000015C4A3A4BA0> 表明这是一个生成器对象# print(next(l)) #4# print(next(l)) #16# print(next(l)) #36# print(next(l)) #64#************************使用函数创建,yield***************def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'f=fib(10) # 规定了循环的总次数,同时fib进行了初始化,指向第0个,这个是必须的,f=fib()把fib()通过yield返回的值一次次传递出来,如果没有那么fib()的值只是第一个yield返回的值print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))# 1# 1# 2# 3# 5# 8for i in fib(10): #使用迭代代替next print(i)# 1# 1# 2# 3# 5# 8# 13# 21# 34# 55g = fib(6)while True: try: x = next(g) print('g:', x) except StopIteration as e: print('Generator return value:', e.value) break# g: 1# g: 1# g: 2# g: 3# g: 5# g: 8#*****************杨辉三角**********************# 1# / \# 1 1# / \ / \# 1 2 1# / \ / \ / \# 1 3 3 1# / \ / \ / \ / \# 1 4 6 4 1# / \ / \ / \ / \ / \# 1 5 10 10 5 1def YH(max): n ,l1,count = 0 ,[1] ,0 while n < max: try: yield l1 l2 = [] for i in range(0, (len(l1) - 1)): l2.append(l1[i] + l1[i + 1]) l2.insert(0, 1) l2.append(1) l1 = l2 n += 1 except StopIteration as e: print('Generator return value:', e.value) breakY = YH(10)for i in Y: print(i)
#######迭代器isinstance("s",str) #判断变量s是否是字符串,isinstance是用来判断某个变量的类型,其他的变量类型也可用此判断# 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；# 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；# 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。# Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass#等价于# 首先获得Iterator对象:it = iter([1, 2, 3, 4, 5])# 循环:while True: try: # 获得下一个值: x = next(it) except StopIteration: # 遇到StopIteration就退出循环 break
'''可迭代对象:Iterable 内部含有__iter__方法的就是可迭代对象. 可迭代对象不能取值,因为内部不含有__next__方法. 可迭代对象 ---> 迭代器. obj.__iter__() iter(obj) 迭代器:Iterator 内部含有__iter__,__next__ 方法的对象. 可迭代对象: str,list,dict,tuple,set,range 文件句柄:是迭代器. 迭代器的优点: 1,节省内存. 2,惰性机制. 3,单向,不可逆. 如何判断可迭代对象,迭代器. 1,__iter__ in dir(obj) 2,isinstance(l1,Iterable) isinstance(l1,Iterator) 生成器: 自己用python代码写的迭代器就是生成器. 生成器的本身就是迭代器.'''
可迭代对象 内部含有__iter__方法 str,list,tuple,dict,set,range迭代器 内部含有__iter__方法,并且含有__next__方法 f文件句柄,map,filter,zip,等,生成器本身就是迭代器迭代器的特点:1,节省内存.2,惰性机制3,单向不可逆python内置的next()方法实际上就是执行函数的__next__方法it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) # iter将可迭代对象变为迭代器,也可以在对象的类中加入__next__方法
#*******使生成器拿出一个个值的方法obj = (i for i in [1,2,3])#方法一,使用__next__方法ret1 = obj.__next__()print(ret1) #1#方法二,使用 for 循环for i in obj: print(i)# 1# 2# 3#方法三,使用list,相当于把生成器转化为列表表达式ret2 = list(obj)print(ret2) #通过列表也会执行生成器,把生成器中的值拿出来#[1, 2, 3]#这三种方式不要同时使用,因为如果一个生成器中的元素没拿完的话,下一个执行生成器时会接着生成元素,而不是重新生成