一、列表推导式
1、概述
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。
2、回顾
只能生成简单的列表
print(list(range(1,11)))
3、需求
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
4、实现
-
循环生成列表
li = [] for i in range(1, 11): li.append(pow(i, 2)) print(li)缺点：循环比较繁琐
-
列表生成式
作用
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。
-
一般形式
li2 = [x * x for x in range(1, 11)] print(li2) -
一般形式加判断
if 子句作为过滤器
>>> vec = [2, 4, 6] >>> [3*x for x in vec if x > 3] [12, 18] li3 = [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] print(li3) -
多层循环
li4 = [x + y for x in "ABC" for y in "123"] print(li4)拆分
for x in "ABC": for y in "123": ret = x + y -
列表嵌套
#输出每个值 并将每个值2次方 vec = [2, 4, 6] [[x, x**2] for x in vec] [[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
5、案例 矩阵转换
-
以下实例展示了3X4的矩阵列表：
>>> matrix = [ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ... [9, 10, 11, 12], ... ] -
以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表：
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]另外一种实现方法：
>>> transposed = [] >>> for i in range(4): ... # the following 3 lines implement the nested listcomp ... transposed_row = [] ... for row in matrix: ... transposed_row.append(row[i]) ... transposed.append(transposed_row) ... >>> transposed
二、字典推导式
可能你见过列表推导时,却没有见过字典推导式,在2.7中才加入的:
格式：
d = {key: value for (key, value) in iterable}
示例
d = {key: value for key, value in [('a','a'),('b','b')]
三、可迭代对象
1、概念
可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)
可以用isinstance()去判断一个对象是否是Iterable对象
2、可以直接作用于for循环的数据类型
-
集合数据类型(list、tuple、dict、set、string)
-
generator
a、生成器
b、带yield的generator functionIterable表示可迭代类型 -
引入方法判断是否为 Iterable 可迭代对象
from collections import Iterable
from collections import Iterable
# 格式
# isinstance(obj, type)：判断obj是否属于type类型
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance((), Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance("", Iterable))
print(isinstance(range(10), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))
四、迭代器
1、概念
1、可以被next()函数调用并返回一个值的对象为迭代器对象
2、迭代器不但可以用于for，还可以用于next()
2、使用
使用 iter函数 变成Iterator对象
- from collections import Iterator
实例：
#转成Iterator对象
li = [1,2,3,4,5]
g = iter(li)
print(g, type(g))
print(next(g))
print(next(g))
判断是否为迭代器
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator对象)
可以使用isinstance()函数判断一个对象是否是Iterator对象
from collections import Iterator
print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance((), Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance("", Iterator))
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator))
注意：
- 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。。
- 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
- 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
- 不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后跑出一StopIteration错误表示无法继续返回下一个值
2、为什么list、tuple、dict、string、set等数据类型不是Iterator？
Iterator对象表示的是一个流数据，Iterator对象可以被next()调用并返回一个数据，直到抛出StopIteration异常错误则停止。可以把数据流看成一个有序的序列，但是不确定这个序列的长度，只能通过next()函数不断计算求值，Iterator可以表示一个无限大的数据流，而list等永远不可能存储无限的数据
五、生成器
1、概述
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。生成器也实现了迭代器的功能
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
2、注意
-
函数时顺序执行，遇到return语句后者最后一行代码就返回
-
如果想让一个函数变为生成器函数，只需将函数中的return改为yield
-
执行生成器函数不会执行函数代码，得到一个生成器
-
在每次调用next()的时候，会执行生成器函数，遇到yield语句就返回，如果再次执行next()
3、实现
-
使用列表推倒式实现
#普通列表 消耗资源 mylist = [x for x in range(100000)] for i in mylist: print(i) #对比执行效率 #生成器 节省资源 mylist = (x for x in range(100000)) for i in mylist: print(i) -
使用函数实现
- yield
- Next()
使用yield关键字修饰的值 下面的代码不会再执行 只有再次调用next函数的时候 会再次执行
#没有生成器的go方法 调用的时候一口气都跑完 消耗资源 def go(): print(1) print(2) print(3) #有生成的函数 可以实现 next一次 走一次 def go(): print(1) yield 10 #执行print1,返回10，next print(2) yield 20#执行print2,返回20，next print(3) yield 30#执行print3,返回30，next def createlist(): for i in range(100): print(i) yield i X=createlist() print(type(X)) next(X) next(X) next(X) next(X)
4、使用 yield 实现斐波那契数列
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
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