三元表达式
条件成立时的返回值 if 条件 else 条件不成立时的返回值
x = 10
y = 20
print(f"x if x > y else y: {x if x > y else y}")
x if x > y else y: 20
列表推导式
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
if condition1:
for item2 in iterable2:
if condition2
...
for itemN in iterableN:
if conditionN:
res.append(expression)
print(F"[i for i in range(10)]: {[i for i in range(10)]}")
[i for i in range(10)]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(F"[i**2 for i in range(10)]: {[i**2 for i in range(10)]}")
[i**2 for i in range(10)]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
下面只是秀操作，不推荐使用，否则只有你自己看得懂了。
name_list = ['nick', 'sean', 'jason', 'tank']
print(
f"[name if name=='nick' else name+'sb' for name in name_list]: {[name if name=='nick' else name+'sb' for name in name_list]}")
[name if name=='nick' else name+'sb' for name in name_list]: ['nick', 'seansb', 'jasonsb', 'tanksb']
字典生成式
print({i: i**2 for i in range(10)})
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
二、zip()方法
keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['nick', 19, 'male']
res = zip(keys, values)
print(F"zip(keys,values): {zip(keys,values)}")
info_dict = {k: v for k, v in res}
print(f"info_dict: {info_dict}")
zip(keys,values): <zip object at 0x11074c088>
info_dict: {'name': 'nick', 'age': 19, 'sex': 'male'}
通过解压缩函数生成一个字典
info_dict = {'name': 'nick', 'age': 19, 'gender': 'male'}
print(f"info_dict.keys(): {info_dict.keys()}")
print(f"info_dict.values(): {info_dict.values()}")
res = zip(info_dict.keys(), info_dict.values())
print(F"zip(keys,values): {zip(info_dict.keys(),info_dict.values())}")
info_dict = {k: v for k, v in res}
print(f"info_dict: {info_dict}")
info_dict.keys(): dict_keys(['name', 'age', 'gender'])
info_dict.values(): dict_values(['nick', 19, 'male'])
zip(keys,values): <zip object at 0x1105cefc8>
info_dict: {'name': 'nick', 'age': 19, 'gender': 'male'}
生成器
yield:
- 提供一种自定义迭代器的方式
- yield可以暂停住函数，并提供当前的返回值
yield和return:
- 相同点：两者都是在函数内部使用，都可以返回值，并且返回值没有类型和个数的限制
- 不同点：return只能返回一次之；yield可以返回多次值
递归
函数的嵌套调用是：函数嵌套函数。函数的递归调用：它是一种特殊的嵌套调用，但是它在调用一个函数的过程中，又直接或间接地调用了它自身。
def foo():
print('from foo')
foo()
foo() # 进入死循环
如果递归函数不断地调用函数自身，那么这个递归函数将会进入一个死循环，因此我们应该给递归函数一个明确的结束条件。
1.1 直接调用
直接调用指的是：直接在函数内部调用函数自身。
import sys
print(f"最大递归层数: {sys.getrecursionlimit()}")
最大递归层数: 3000
import sys
# 修改递归层数
sys.setrecursionlimit(10000)
def foo(n):
print('from foo',n)
foo(n+1)
foo(0)
1.2 间接调用
间接调用指的是：不在原函数体内调用函数自身，而是通过其他的方法间接调用函数自身。
def bar():
print('from bar')
foo()
def foo():
print('from foo')
bar()
bar()
递归必须要有两个明确的阶段：
- 递推：一层一层递归调用下去，进入下一层递归的问题规模都将会减小
- 回溯：递归必须要有一个明确的结束条件，在满足该条件开始一层一层回溯。
匿名函数
一、有名函数
我们之前定的函数都是有名函数，它是基于函数名使用。
def func():
print('from func')
func()
func()
func()
print(func)
from func
from func
from func
<function func at 0x10518b268>
二、匿名函数
匿名函数，他没有绑定名字，使用一次即被收回，加括号既可以运行。
lambda x, y: x+y
<function __main__.<lambda>(x, y)>
res = (lambda x, y: x+y)(1, 2)
print(res)
3
三、与内置函数联用
匿名函数通常与max()、sorted()、filter()、sorted()方法联用。