列表解析式是一种利用 [ 表达式 + for 循环 [ + if判断 ] ] 快速生成列表对象的python语法,方便使用者快速构建列表。
语法:
# 列表解析式 第一种效率会明显高于第二种
[(i,j) for i in range(1000) if i > 700 for j in range(1000) if j > 900]
[{i,j} for i in range(1000) for j in range(1000) if j>900 if i > 700]
# 注:其中的元素必须可哈希,不允许是列表,字典,set()等不可哈希对象,否则将会报错
{ (i,j) for i in range(1000) if i > 700 for j in range(1000) if j > 900 }
it = (i for i in range(10)) #将会返回一个生成器对象
一个可以做指定操作,并在每次next()时返回一个值的对象,节省空间存放数据,但每次计算需要等待.
一个可以被迭代的对象,for 将会全部迭代其中的元素,也可使用next()一个个取值返回,迭代器只可以使用一轮,无法反复使用,生成器也是一个迭代器
可以被迭代的对象,例如元组,字典,集合,列表等容器,生成器和迭代器也是可迭代对象
# len():返回集合类型的长度,注:无法计算生成器或迭代器的长度,可计算list,set,dict等集合的长度
# len((i for i in range(5))) # ==> TypeError:object of type 'generator' has no len() 计算生成器的长度
isinstance(True, int), issubclass(bool, int) # 实例判断,子类判断
divmod(124,3) # ==> (124/3, 124%3)==(41, 1)
chr(97) # ==> int(0-255) --> char
ord("a") # ==> char --> int
hex(ord("中")) # 中文使用的是unicode编码表对应关系, 两字节长度 '0x4e2d'
# 排序 迭代内部容器,默认升序并返回排序后的列表,set和dict也可排序,迭代器也可排序
sorted([1,2,3] + ['a'],reverse=True, key=str ) # 临时转化类型进行比较,原值不会改变,123还是int类型 ['a', 3, 2, 1]
a = iter("abcd") # 对迭代器排序,会遍历整个迭代器,返回一个排序好的列表;
sorted(a) # ['a', 'b', 'c', 'd']
返回迭代器的BIF
# reversed(seq) # 翻转一个有序容器,set和dict无法翻转 ==> 返回一个翻转后的迭代器,单个对象
[ i for i in reversed("abcd") ] # ==> ['d', 'c', 'b', 'a']
it = reversed(sorted({1,49,0,6,7,8,})) # ==> <list_reverseiterator at 0x212dce3ccf8>
print( [ i for i in it ] ) # 遍历迭代器 [49, 8, 7, 6, 1, 0]
# 枚举:enumerate(seq, start=0) # ==> 返回一个迭代器,每次返回一个二元组==> (index, elem)
en = enumerate([1,2,3,4,5])
next(en) # ==> (0, 1)
next(en) # ==>(1, 2)
print([i for i in en]) # [(2, 3), (3, 4), (4, 5)] 完全遍历
# 迭代器
iter(iterable) # ==> 返回一个迭代器
iter(callable, sentinel) # ==> iterator
def fun():
x = 0
def fun1():
nonlocal x
x += 1
return x
return fun1
f = fun()
it = iter(f, 7) # == > f 必须可调用,0参,当返回值等于 sentinel 结束
[i for i in it] # == > [1,2,3,4,5,6]
# 文件读取操作时的使用
with open('mydata.txt') as fp:
for line in iter(fp.readline, ''):
process_line(line)
from functools import partial
with open('somefile.data', 'rb') as f:
records = iter(partial(f.read, RECORD_SIZE), b'')
for r in records:
pass
# iter() 函数有一个鲜为人知的特性,如果你给它传递一个可调用对象和一个标记值,它
# 会创建一个迭代器。这个迭代器会一直调用传入的可调用对象直到它返回标记值为止
# 可迭代对象,包括:set, dict, 生成器,string,range(),
# in, not in
# 执行in操作,对于线性顺序结构来说,本质上就是对其进行遍历
# 生成器和迭代器也可以进行 in 操作
a = iter("abcd")
"a" in a # ==> True, 遍历到第一个元素找到 "a", 迭代器为使用完,可以继续使用
next(a) # ==> 继续使用返回下一个 ==> 'b'
# zip()
for i in zip(range(5), "abcde"):
print(i ,end=" ") #==> (0, 'a') (1, 'b') (2, 'c') (3, 'd') (4, 'e')输出结果使用enumerate()一样
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