三元表达式
x = 10
y = 20
print(x) if x>y else print(y)
条件成立执行左边代码,条件不成立执行右边代码
迭代器
迭代器
不是函数,知识一个称呼而已
python中一切皆对象(数据类型)
可迭代对象
含有__iter__方法的数据类型就叫做可迭代对象
x = 10
# x.__iter__ #不含.__iter__方法,不是可迭代对象
s = '蔡启龙'
s.__iter__()
lt = [1,2,3]
lt.__iter__()
tup = (1,2,3)
tup.__iter__()
dic = {'a':1,'b':2}
dic.__iter__()
sets = {1,2,3}
sets.__iter__()
fr = open('yhxx.txt','r')
fr.__iter__()
除了数字类型,其他所有数据类型都是可迭代对象
迭代器对象
含有__iter__和__next__方法的对象就是迭代器对象
为什么要有迭代器对象
提供了不依赖索引取值的手段
for循环原理---迭代循环
循环迭代取值,超出迭代范围报错
for循环本质就是一个while循环,只不过是一个一定可控的while循环
dic = {'a':1,'b':2,'c':3}
dic.__iter__()
m = dic.__iter__()
while True:
try:
print(m.__next__())
except StopIteration:
break
可迭代对象使用.__iter__方法变成迭代器
只有文件是迭代器对象--迭代器使用.__iter__方法依然是迭代器
可迭代对象不一定是迭代器,但是迭代器一定是可迭代对象
列表推导式
生成一个长度为l的列表
方法一:
lt = []
for i in range(10):
lt.append(i**2)
方法二:列表生成式
将方法一种的三行代码简化成一行
lt1 = [i for i in rang(10)]
print(lt1)
lt2 = [0 for i in range(10)]
print(lt2)
lt3 = [i**i for i in range(10)]
print(lt3)
from typing import Iterable
print(isinstance(range(10),Iterable)
from typing import Iterable
print(isinstance(range(10),Iterable))
print(isinstance(range(10),list)) #判断是否属于某种数据类型
print(isinstance(1,Iterable))
语法: # lt = [列表每个元素值 for i in range(列表长度)],其中range(10)也可以是其他可迭代对象
字典生成式
生成一个长度为l的字典
方法一:
dic = {}
for i in range(3):
dic[f'第{i+1}个key']=i**3
print(dic)
方法二:字典生成式
dic = {f'第{i+1}个key':(i+1)**3 for i in range(3)}
print(dic)
语法:# dic = {key:value for i in range(字典长度)} 其中key为不可变数据类型,value可以为运算表达式
zip()方法---如何使用未知方法-->三步
1.鼠标左键 + ctrl 点击关键字查看该方法注释-->将注释翻译
2.方法中的参数的中括号([])内的参数可加可不加: zip(iter1 [,iter2 [...]]) --> zip object
3.注释看不懂的跳过,整体看完再回过头看看不懂的,还是不懂就把能看懂的打印尝试
res = zip([1,2,3]) #res接收的是一个迭代器对象,.__next__方法返回的是一个元组
print(zip([1,2,3]))
print(res)
print(zip([1,2,3]).__next__()) #tuple,调用zip函数每次返回一个新的对象,类似光标一直停留在头部
print(zip([1,2,3]).__next__())
print(zip([1,2,3]).__next__())
print(res.__next__()) #tuple
print(res.__next__())
print(res.__next__())
# print(res.__next__())
res2 = zip([1,2,3],{'x':147,'y':258,'z':369},'abcafffg')
print(res2.__next__())
print(res2.__next__())
print(res2.__next__())
给定两个列表lt1,lt2;生成一个以lt1元素为key,以,含有lt2元素的运算表达式,的结果,为value的字典
lt1 = ['a','b','c']
lt2 = [1,2,3]
dic = {m:n**4 for m,n in zip(lt1,lt2)}
print(dic)
s = 'abc'
res = s.__iter__()
for i in res:
print(i)
print(list(res))
print(list(s))
生成器表达式
概念
generator本质是一个迭代器,可以看成一个自定义的迭代器
生成器:含有yield关键字的函数叫做生成器
def g():
yield 3000 #一个yiled产出一个生成器(本质为自定义的迭代器对象)对象中的可迭代元素,可用.__next__()方法取值
yield 2000
print('蔡启龙')
yield 1000
yield 0000
print(g) #不调用g解释器将g判别为函数,调用g()执行代码中的关键字yield解释器将g()判别为一个生成器对象,即本质上为一个自定义的迭代器对象
print(g())
res = g()
print(res)
print(g().__next__())
print(g().__next__()) #每次生成新的生成器对象
print(res.__next__()) #res接收之后固定为一个生成器对象
print(res.__next__())
#print(res.__next__()) #yield能暂停函数,通过.__next__()方法取值
return和yield两者的不同特性
return
1.终止函数
2.通过调用函数拿到return值
yield
1.通过g()得到一个生成器
2.暂停函数
3.通过.__next__方法取值
用生成器写一个range函数方法---range函数本质上就是一个生成器
1.可边长参数
2.生成器
# print(range(1,20))
def range(*args):
if len(args) == 1:
count = 0
i = args[0]
while count < i:
yield count
count += 1
if len(args) == 2:
i,j = args
while i<j:
yield i
i += 1
if len(args) == 3:
i,j,k = args
while i<j:
yield i
i += k
for i in range(1,8,3):
print(i)
生成器表达式
语法:g = (i for i in range(10)) for i in g: print(i)
生成器表达式与列表推导式区别
生成器表达式:只占一块内存,节省内存,取值可控
列表推导器:非常占用内存
递归
释义
1.传递回归,函数a内部直接调用函数本身
2.真正的递归必须要有退出条件
def a():
x = 1
print(id(x)) #小整数池
a()
a() #递归死循环
3.递归必须要有规律
打印1~10
count = 0
def print_n():
global count
count += 1
print(count)
print_n() #卡在这里显然死循环递归调用
if count == 10:
return
print_n()
count = 0
def print_n():
global count
if count == 10:
return
count += 1
print(count)
print_n()
print_n()
写一个递归函数:
求解:第一个同学 20岁 ; 他后面的同学年龄依次递增2岁,求第i位同学的年龄
def age(x):
if x==1:
res = 20
return res
x = x-1
res = age(x) + 2
return res
print(age(6))
def age(x):
firth = 20
if x == 1:
return firth
return (age(x-1)+2)
print(age(6))