列表解析式(List Comprehension)
语法:
[返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
使用中括号[],内部是for循环,if条件可选.
返回一个新的列表.
列表解析式的作用:
编译器会优化,不会因为简写而影响效率,反而因优化提高了效率.
减少程序员工作量,减少出错.
简化代码,增强可读性.
注意:
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In [26]: newlist = [print(i) for i in range(10)] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
In [27]: newlist Out[27]: [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
In [28]: newlist = [i for i in range(10)]
In [29]: newlist Out[29]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
In [30]: [i for i in range(20) if i%2 == 0 elif i%3 == 0] # 列表解析式里面不包括else, elif. File "<ipython-input-30-9cc81af30c39>", line 1 [i for i in range(20) if i%2 == 0 elif i%3 == 0] ^ SyntaxError: invalid syntax
In [31]: [i for i in range(20) if i%2 == 0 and i%3 == 0] Out[31]: [0, 6, 12, 18]
In [32]: |
举例: 生成一个列表,元素0~9,对每一个元素自增1后求平方并返回新列表.
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1 2 3 4 5 6 7 8 |
In [23]: for i in range(10): ...: lst.append((i+1)**2) ...:
In [24]: lst Out[24]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
In [25]: |
使用列表解析式:
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1 2 3 4
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In [25]: [(i+1)**2 for i in range(10)] Out[25]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
In [26]: |
列表解析式进阶
[返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件1 if 条件2]
[返回值 for 元素 in 可迭代对象 for 元素1 in 可迭代对象1]
列表解析式练习
xxx
生成器表达式(Generator expression)
语法: (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件).
使用小括号().
返回一个生成器.
和列表解析/推导式的区别:
生成器表达式是按需计算(或称惰性求值,延迟计算),需要的时候才计算值.
列表解析式是立即返回值.
生成器:
可迭代对象
迭代器
生成器表达式和列表解析式比较:
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In [32]: g = ("{:04}".format(i) for i in range(1, 5))
In [33]: g Out[33]: <generator object <genexpr> at 0x000001D487ECA570>
In [34]: next(g) Out[34]: '0001'
In [35]: for x in g: ...: print(x) ...: 0002 0003 0004
In [36]: for x in g: ...: print(x) ...:
In [37]:
总结: 延迟计算. 返回迭代器,可以迭代. 从前到后走完一遍后,不能回头. |
In [39]: g = ["{:04}".format(i) for i in range(1, 5)]
In [40]: g Out[40]: ['0001', '0002', '0003', '0004',]
In [41]: for x in g: ...: print(x) ...: 0001 0002 0003 0004
In [42]: ...
总结: 立即计算. 返回的不是迭代器,返回可迭代对象列表. 从前到后走完一遍后,可以重新回头迭代.
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总结:
生成器表达式 vs 列表解析式:
计算方式:
生成器表达式延迟计算,列表解析式立即计算.
内存占用:
从返回值本身:生成器表达式省内存,列表解析式返回新的列表.
生成器没有数据,内存占用极少,但是使用时,虽然一个个返回返回数据,但是合起来占用内存和列表解析式也差不多.
列表解析式构造新的列表需要占用内存.
计算速度:
但看计算时间,生成器表达式耗时非常短,列表解析式耗时长.
生成器本身并没返回任何值,只返回了一个生成器对象.
列表解析式构造并返回了一个新的列表.
集合解析式
语法: {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
使用大括号{}.
立即返回一个集合.
用法:
{(x,x+1) for x in range(10)}
{[x] for x in range(10)}
字典解析式
语法: {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
使用大括号{}.
使用key:value形式.
立即返回一个字典.
用法:
{x:(x,x+1) for x in range(10)}
{x:[x,x+1] for x in range(10)}
{(x,):[x,x+1] for x in range(10)}
{[x]:[x,x+1] for x in range(10)}
{chr(0x41+x):x**2 for x in range(10)}
注:
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In [45]: {str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} Out[45]: {'0': 3, '1': 3, '2': 3}
# 等价于:
dic = {} for x in range(3): for y in range(4): dic[str(x)] = y print(dic) |
总结:
python2引入列表解析式.
python2.4引入生成器表达式.
python3引入集合,字典解析式,并迁移到2.7
一般来说,应多用解析式,简短高效.
如果一个解析式非常复杂,难读懂,要考虑拆解for循环.
生成器和迭代器都是不同的对象,但都是可迭代对象.
标准库-datetime
datetime模块
对日期,时间,时间戳的处理.
datetime类:
类方法:
today() 返回本地时区当前时间的datetime对象.
now(tz=None) 返回当前时间的datetime对象,时间到微妙,如果tz为None,返回和today()一样.
utcnow() 没有时区的当前时间.
fromtimestamp(timestamp,tz=None) 从一个时间戳返回一个datetime对象.
datetime对象:
timestamp()返回一个到微妙的时间戳.
时间戳: 格林威治时间1970/01/01 0点到现在的秒数.
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# datetime.datetime.now().timestamp() 返回带微秒的时间戳. In [47]: import datetime
In [48]: datetime.datetime.now().timestamp() Out[48]: 1507374681.008979
In [49]: |
datetime对象
构造方法: datetime.datetime(2016,12,6,16,29,43,79043)
year, month, day, hour, minute, second, microsecond,取datetime对象的年月日时分秒及微妙.
weekday() 返回星期的天, 周一0, 周日6.
date() 返回日期date对象.
time() 返回时间time对象.
replace() 修改并返回新的时间.
isocalendar() 返回一个三元组(年,周数,周的天)
日期格式化
类方法 strptime(date_string, format), 返回datetime对象.
对象方法 strftime(format), 返回字符串.
字符串format函数格式化.
time
time.sleep(secs) 将调用线程挂起来指定的秒数.
内建函数
标识id: 返回对象的唯一标识,Cpython返回内存地址.
哈希hash(): 返回一个对象的哈希值.
类型type(): 返回对象的类型.
类型转换:float(),int(),bin(),hex(),oct(),bool(),list(),tuple(),dict(),set(),complex,bytes(),bytearray().
输入input([prompt]): 接收用户输入,返回一个字符串.
打印print(*object,sep='', end=' ',file=sys.stdout,flush=False)
打印输出,默认使用空格分割,换行结尾,输出到控制台.
对象长度len(s): 返回一个集合类型的元素个数.
isinstance(obj,class_or_tuple): 判断对象obj是否属于某种类型或者元组中列出的某个类型.
isinstance(True, int)
issubclass(cls,class_or_tuple): 判断类型cls是否是某种类型的子类或元组中列出的耨个类型的子类.
issubclass(bool, int)
绝对值obs(x): x为数值.
最大值max(), 最小值min()
返回iterable对象中的最大或最小值.
返回多个参数中的最大或最小值.
round(x)
pow(x, y): 等价于x**y.
range()
divmod(x, y): 等价于tuple(x//y,x%y)
sum(iterable[,start]): 求和.
chr(i): 给一个一定范围的整数返回对应的字符. 如chr(97), chr(2003).
ord(c): 返回字符对应的整数. 如ord('a'), ord('中').
str(), repr(), ascii()
sorted(): 排序.
reversed(): 翻转.
enumerate(): 枚举.
iter(iterable): 迭代器
next(iterator): 从一个迭代器中取元素,如果元素都取过了,再次取会抛异常Stopiteration.
可迭代对象
能够通过迭代一次次返回不同的元素的对象.所谓相同不是指值是否相同,二是元素在容器中是否是同一个,例如列表中值可以重复.
可以迭代,但是未必有序,未必可索引.
可迭代对象: list,tuple,str,bytes,bytearray,range,set,dict,iterator.
可以使用成员操作符in和not in,in本质上就是在遍历对象.
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In [1]: p = (x for x in range(10)) In [2]: p Out[2]: <generator object <genexpr> at 0x00000178FEC46A98> In [3]: 3 in p Out[3]: True In [4]: 11 in p Out[4]: False In [5]:
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迭代器
特殊的对象,一定是可迭代对象,具备可迭代对象的特征.
通过iter方法把一个可迭代对象封装成迭代器.
通过next方法,迭代 迭代器对象.
生成器对象,就是迭代器对象.
拉链函数-zip
拉链函数zip(*iterables)
像拉链一样,把多个可迭代对象合并在一起,返回一个迭代器.
将每次从不同对象中渠道的元素合并成一个元组.
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In [30]: list(zip(range(10), range(10), range(5), range(10))) Out[30]: [(0, 0, 0, 0), (1, 1, 1, 1), (2, 2, 2, 2), (3, 3, 3, 3), (4, 4, 4, 4)]
In [31]: |