廖雪峰python教程笔记2
2018-02-12 20:26
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高级特性
切片:L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。如果第一个索引是0,还可以省略。 L[-2:]表示倒数第二到倒数第一。 L[:10:2]前10个数,每两个取一个。tuple,string也可以切片
列表生成式list comprehensions
生成器generator
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,称为生成器:generator。
两种定义方法
1. 列表生成式的[]改成()
2. 如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
迭代器
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。
函数式编程
变量可以指向函数。
map
难懂:返回函数,装饰器
切片:L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。如果第一个索引是0,还可以省略。 L[-2:]表示倒数第二到倒数第一。 L[:10:2]前10个数,每两个取一个。tuple,string也可以切片
for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
for k, v in d.items() for value in d.values()
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]: ... print(x, y) ... 1 1 2 4 3 9
列表生成式list comprehensions
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100] >>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ'] >>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> [k + '=' + v for k, v in d.items()] ['y=B', 'x=A', 'z=C']
生成器generator
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,称为生成器:generator。
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) #generator是可迭代对象
两种定义方法
1. 列表生成式的[]改成()
2. 如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
迭代器
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。
函数式编程
变量可以指向函数。
map
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
难懂:返回函数,装饰器
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