Python整理

1. json.dumps和json.loads

　　json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() ，要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多。

　1.1 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON：

import json

data = {
    'name' : 'ACME',
    'shares' : 100,
    'price' : 542.23
}

json_str = json.dumps(data)

　1.2 下面演示如何将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：

data = json.loads(json_str)

1.3 如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：

# 写入json文件
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f) 

# 读取json文件 
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

2. 迭代器

　 1.1 可迭代对象

　　　　我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

　　　　　　一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

　　　　　　一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

　　　　　　这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

　　　　可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

　 1.2 迭代器

　　　　而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

　　　　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。

　　　　可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

　　　　　　生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

　　　　　　把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

3. 闭包

　　返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，

def count():
    fs = [] 
    for i in range(1, 4): 
        def f(): 
            return i*i 
    fs.append(f) 
return fs
 
f1, f2, f3 = count()

4.字典的操作

学生的数学分数以字典形式存储，筛选其中分数大于 80 分的同学
from random import randint
d = {x:randint(50,100) for x in range(1,21)}
 
res = {k:v for k, v in d.items() if v > 80}
 
filter函数
data = {-1， -5，-8，0， 2， 6, 8， 89}
res = list(filter(lambda x: x>=0, data)
print(res)
 
使用列表推导式：res = {i for i in data if i > 0}