Python 解析式、生成器

一、标准库 datetime

1.1 datetime 模块

• 对日期、时间、时间戳的处理

1.2 datetime 类

• 类方法
  a. today() 返回本地时区当前时间的 datetime 对象
  b. now(tz=None) 返回当前时间的 datetime 对象，精确至微秒，若 tz 为 None，返回同 today()
  c. utcnow() 没有时区的当前时间
  d. fromtimestamp(timestamp, tz=None) 从一个时间戳返回一个 datetime 对象

1.3 datetime 对象

• timestamp() 返回一个到微秒的时间戳
  a. 时间戳：格林威治时间 1970 年 1 月 1 日 0 点到现在的秒数

• 构造方法 datetime.datetime(2020, 12, 6, 16, 29, 43, 79043)

• year、month、day、hour、minute、second、microsecond，取 datetime 对象的年月日时分秒及微秒

• weekday() 返回周几，周一为 0，周日为 6

• isoweekday() 返回周几，周一为 1，周日为 7

• date() 返回日期 date 对象

• time() 返回时间 time 对象

• replace() 修改并返回新的时间

• isocalendar(0 返回一个三元组（年，周数，周几）

1.4 日期格式化

• 类方法 strptime(date_string, format)，返回 datetime 对象

• 对象方法 strftime(format)，返回字符串

• 字符串 format 函数格式化

import datetime

dt = datetime.datetime.strptime("08/12/20 16:30", "%d/%m/%y %H:%M")

print(dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
print("{0:%Y}/{0:%m}/{0:%d} {0:%H}::{0:%H}::{0:%S}".format(dt))
print('{:%Y-%m-%d %H:%M:%S}'.format(dt))

示例.png

1.5 timedelta 对象

• datetime2 = datetime1 + timedelta
• datetime2 = datetime1 - timedelta
• timedelta = datetime1 - datetime2
• 构造方法
  a. datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)
  b. year = datetime.timedelta(days=365)
• total_seconds() 返回时间差的总秒数

二、标准库 time

2.1 time

• time.sleep(secs) 将调用线程挂起指定的秒数

三、列表解析

3.1 举例

• 生成一个列表，元素 0 ~ 9，对每一个元素自增 1 后求平方返回新列表

lst = list(range(10))
newlst = list()

for i in lst:
    newlst.append((i+1) ** 2)
print(newlst)


lst = list(range(10))
newlst = [ (i + 1) ** 2 for i in lst]
print(newlst)

示例.png

3.2 语法

• [ 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
• 使用中括号 []，内部是 for 循环，if 条件语句可选
• 返回一个新列表

3.3 列表解析式是一种语法糖

• 编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高了效率
• 减少程序员工作量，减少出错
• 简化了代码，但可读性增强

3.4 举例

• 获取 10 以内的偶数，比较执行效率

even = []

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        even.append(i)

even = [ i for i in range(10) if i % 2 == 0]

示例.png

• 思考

  1. 有这样的赋值语句 newlist = [print(i) for i in range(10)]，请问打印出什么？newlist 打印出来是什么？
     

     示例.png

  2. 获取 20 以内的偶数，若同时 3 的倍数也打印 [i for i in range(20) if i % 2 == 0 elif i % 3 ==0] 行么？
     

     示例.png

四、列表解析进阶

4.1 [expr for item in iterable if cond1 if cond2]

• 等价于

ret = []

for item in iterable:
    if cond1:
        if cond2:
            ret.appent(expr)

• 举例
  • 20 以内，既能被 2 整除又能被 3 整除的数

  [i for i in range(20) if i %2 == 0 and i % 3 == 0]
  
  [i for i in range(20) if i 5 2 == 0 if i % 3 == 0]
  

示例.png

4.2 [expr for i in iteranle1 for j in iterable2]

• 等价于

ret = []

for i in iterable1:
    for j in iterable2:
        ret.append(expr)

• 举例

  [(x, y) for x in 'abcde' for y in range(3)]
  [[x, y] for x in 'abcde' for y in range(3)]
  [{x, y} for x in 'abced' for y in range(3)]   # 集合是整个生成列表中的元素，不会去重
  [{x: y} for x in 'abced' for y in range(3)]   # 字典与集合相同，不会去重
  

示例.png 示例.png 示例.png 示例.png

4.4 请问下面 3 中输出各是什么？为什么

[(i,j) for i in range(7) if i>4 for j in range(20,25) if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 and j>23]

示例.png

五、列表解析练习

5.1 练习（要求使用列表解析式完成）

• 返回 1 - 10 平方的列表

[i ** 2 for i in range(11) if i > 0 ]

示例.png

• 有一个列表 lst = [1, 4, 9, 16, 2, 5, 10, 15]，生成一个新列表，要求新列表元素是 lst 相邻 2 项的和

lst = [1, 4, 9, 16, 2, 5, 10, 15]
[lst[i] + lst[i+1] for i in range(len(lst)) if i < (len(lst)-1)]

示例.png

六、生成器表达式 Generator expression

6.1 语法

• (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
• 列表解析式中的括号换成小括号即可
• 返回一个生成器

示例.png

6.2 和列表解析式的区别

• 生成器表达式是 按需计算（或称 惰性求值、延迟计算），需要的时候才计算值
• 列表解析式是立即返回值

示例.png

6.3 生成器

• 可迭代对象
• 迭代器

示例.png

6.4 举例

g = ("{:04}".format(i) for i in range(1,11))
next(g)
for x in g:
    print(x)
print('~~~~~~~~~~~~')
for x in g:
    print(x)

• 列表对比

g = ["{:04}".format(i) for i in range(1,11)]
for x in g:
    print(x)
print('~~~~~~~~~~~~')
for x in g:
    print(x)

6.5 总结

• 生成器

  1. 延迟计算
  2. 返回迭代器，可迭代
  3. 从前到后走完一遍，不能回头

• 列表

  1. 立即计算
  2. 返回的不是迭代器，返回可迭代对象列表
  3. 从前导后走完一遍，可重新回头迭代

6.6 习题

it = (print("{}".format(i+1)) for i in range(2))
first = next(it)
second = next(it)
val = first + second

• val 的值是什么

print() 函数是立即返回，所以不论是 first 还是 second 的值都是 None
所以 val 的运算结果会抛异常

示例

• val = first + second 语句之后能否再次 next(it)

不可以 next() 了，因为此前的计数器是 range(2)，程序已经迭代两次，所以不可再次 next()

示例.png

it = (x for x in range(10) if x % 2)
first = next(it)
second = next(it)
val = first + second

• val 的值是什么？

val 的值为 4

示例.png

• val = first + second 语句后能否再次 next(it)

因为此前计数器并未迭代完，所以可以继续 next() 调用

示例.png

6.7 和列表解析式的对比

• 计算方式
  1. 生成器表达式延迟计算，列表解析式立即计算
• 内存占用
  1. 单从返回值本身来说，生成器表达式
  2. 生成器没有数据，内存占用极少，它是使用时一个个返回数据，若将这些返回的数据合起来占用的内存和列表解析式差不多，但是，它不需要立即占用这么多内存
  3. 列表解析式构造新的列表需要立即占用内存，不管你是否立即使用这么多数据
• 计算速度
  1. 但看计算时间，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时长
  2. 但生成器本身并没有返回任何值，只返回了一个生成器对象
  3. 列表解析式构造并返回了一个新的列表，所以开起来耗时了

七、集合解析式

7.1 语法

• { 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 }
• 列表解析式的中括号换成大括号 {} 即可
• 立即返回一个集合

7.2 用法

• {(x, x+1) for x in range(10)}

• {[x] for x in range(10)}

八、字典解析式

8.1 语法

• { 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 }
• 列表解析式中的括号换成大括号 {} 即可
• 使用 key:value 形式
• 立即返回一个字典

8.2 用法

• {x:(x, x+1) for x in range(10)}
• {x:[x, x+1] for x in range(10)}
• {(x,):[x, x+1] for x in range(10)}
• {[x]:[x, x+1] for x in range(10)}
• {chr(0x41 +x):x**2 for x in range(10)}
• {str(x):y for x in range(3) for y in range(4)}
• 等价于

ret = {}
for x in range(3):
    for y in range(4):
        ret[str(x)] = y

九、总结

• Python 2 引入列表解析式
• Python 2.4 引入生成器表达式
• Python 3 引入集合、字典解析式，并迁移至 Python 2.7
• 一般来说，应该多应用解析式，简短、高效
• 若一个解析式非常复杂，难以读懂，可考虑拆解成 for 循环
• 生成器和迭代器是不同的对象，但都是可迭代对象
• 可迭代对象范围更大，都可使用 for 循环遍历