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1.列表推导式
基本格式:[表达式 for 变量 in 旧列表] 或者 [表达式 for 变量 in 旧列表 if 条件]
第一个表达式表示最终需要得到的形式
# 过滤长度小于等于3的人名
names = ['tom','lily','jack','bob','haha']
result = [name for name in names if len(name) > 3]
print(result)
result = [name.capitalize() for name in names if len(name) > 3] #capitalize()所有单词首字母大写
print(result)
----------------------------------------------------
['lily', 'jack', 'haha']
['Lily', 'Jack', 'Haha']
携带if条件
#0~5 偶数 0~9 奇数 构成列表
result = [(x,y) for x in range(5) if x%2 == 0 for y in range(10) if y%2 != 0] #可以嵌套for循环
print(result)
-------------------------------------------------
[(0, 1), (0, 3), (0, 5), (0, 7), (0, 9), (2, 1), (2, 3), (2, 5), (2, 7), (2, 9), (4, 1), (4, 3), (4, 5), (4, 7), (4, 9)]
没有if 条件,注意 i 代表列表
list1 = [[2,5,3],[2,5,6],[3,8,9],[7,8,5]]
list2 = [i[-1] for i in list1]
print(list2)
-----------------------------------------------------
[3, 6, 9, 5]
if…else
dict1 = {
'name':'lili','salary':5000}
dict2 = {
'name':'lyly','salary':4000}
dict3 = {
'name':'tom','salary':3500}
dict4 = {
'name':'jack','salary':8000}
list1 = [dict1,dict2,dict3,dict4]
newlist = [{
'name':dict['name'],'salary':dict['salary']+300} if dict['salary']>5000 else {
'name':dict['name'],'salary':dict['salary']+800} for dict in list1]
print(newlist) #dict 表示取出对应键的值,运用dict把更改后的salary在原字典中进行更新
----------------------------------------------------
[{
'name': 'lili', 'salary': 5800}, {
'name': 'lyly', 'salary': 4800}, {
'name': 'tom', 'salary': 4300}, {
'name': 'jack', 'salary': 8300}]
2.集合推导式
{}类似于列表推导式,在列表推导式的基础上添加一个去除重复项
list1 = [1,2,1,2,5,6,8,9,8,7,9]
set1 = {
x for x in list1 if x>5}
print(set1)
----------------------------------------------------
{
8, 9, 6, 7}
3.字典推导式
dict1 = {
'a':'A','b':'B','c':'C','d':'C'}
newdict = {
value:key for key,value in dict1.items()}
print(newdict)
-----------------------------------------------------
{
'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'd'}
4.生成器
通过列表生成式(列表推导式),我们可以直接创建一个列表,但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,我们创建一个包含100万个元素的列表,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间,在python中,这种一边循环一边计算的机制,成为生成器:generator。
得到生成器的方式:
1.通过列表推导式得到生成器
[] 是列表推导式,()是生成器
g = (x*3 for x in range(20))
print(type(g))
------------------------------------------------
<class 'generator'>
通过使用g.next()方式得到元素,或者使用next(g)得到元素,每调用一次则会产生一个元素。
若生成器产生的元素用完,继续调用则会抛出异常StopIteration
利用try…except的方式解决异常
g = (x*3 for x in range(10))
while True:
try:
e = next(g)
print(e)
except:
print('没有更过元素了')
break
2.借助函数完成
只要函数中出现了yield关键字,说明函数就不是函数了,是一个生成器,借助于next(),next()得到元素
def func():
n = 0
while True:
n += 1
yield n
g = func()
print(g) # generator
print(next(g))
斐波那契数列
def fib(length):
n=0
a,b=0,1
while n < length:
yield b #return b 并且暂停
a,b = b,a+b
n+=1
return '没有更多元素' #当while循环执行完之后,返回return的值
g = fib(8)
print(next(g))
send 方法 和__next__()一样 都可以让生成器执行到下一个yield,send可以向yield的位置传递参数,向每次生成器调用中传值,不能给最后一个yield发送值 会报错,第一次执行函数是不能用send,第一次调用sned(None)
5.生成器的应用
进程 > 线程 > 协程
概念:比如迅雷下载1.0G的电影,叫做进程,然后迅雷将1.0G的电影按顺序分为10份,这10份叫做线程,然后其中的一份再分为5份,每一份就叫做协程。
def task1(n):
for i in range(n):
print("正在搬第{}块砖!".format(i))
yield None
def task2(n):
for i in range(n):
print("正在听第{}首歌!".format(i))
yield None
g1 = task1(6)
g2 = task2(6)
while True:
try:
g1.__next__()
g2.__next__()
except:
break
# 交替输出
6.迭代器
可迭代的对象:生成器、元组、列表、集合、字典、字符串
如何判断一个对象是否可迭代?
from collections import Iterable
list1 = [1,4,5,6,8]
f = isinstance(list1,Iterable)
print(f) #True
生成器是可迭代的,并且是迭代器;列表是可迭代的,但不是迭代器。
迭代器只能往前不能往后
可以被next()函数调用,不断返回下一个值得对象称为迭代器:Iterator。
list1 = [1,4,5,6,8]
list1 = iter(list1)
print(next(list1))
通过iter()函数将可迭代的变成一个迭代器
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