Python-----学了今天,忘了昨天.

1. 生成器初始

   - 生成器本质就是迭代器。python社区生成器与迭代器是一种。生成器与迭代器的唯一区别：生成器是我们自己用python代码构建的。

2. 生成器产生方式

   - 生成器函数。
   - 生成器表达式。
   - python给你提供的一些内置函数，返回一个生成器。

3. 生成器函数。

   - 之前接触的函数：

 # def func():
 #     print(111)
 #     return 2
 # ret = func()
 # print(ret)
 # 执行此函数，遇到return结束函数。
 # 将数字2返回给ret。
 

- 生成器函数： 只要函数中出现了yield那么他就不是函数，它是生成器函数

def func():
# print(111)
# print(111)
# print(111)
# print(111)
# print(111)
# print(111)
yield 2,4,5
yield 3
yield 4
yield 5
ret = func() # 生成器对象

print(ret) # <generator object func at 0x0000000001E10F68>

'''

类比

l1 = [2,] [2,3,4,5]
obj = iter(l1)

'''

只要函数中出现了yield那么他就不是函数，它是生成器函数。

一个next对应一个yield.

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

4. yiled与return的区别

return 结束函数，给函数的执行者返回值(多个值通过元组的形式返回)。

yield 不结束函数，对应着给next返回值(多个值通过元组的形式返回)。

5. send(了解) 

pass

6. 生成器的举例

def eat_baozi():

list1 = []

for i in range(1,2001):

list1.append(f'{i}号包子')

return list1

print(eat_baozi())

def eat_baozi_gen():
for i in range(1,2001):
# print(11)
yield f'{i}号包子'

'''

ret1 = eat_baozi_gen()

ret2 = eat_baozi_gen()

# print(ret1)

# print(ret2)

print(next(ret1))

print(next(ret1))

print(next(ret1))

print(next(ret2))

print(next(ret2))

print(next(ret2))

print(next(ret))

print(next(ret))

'''

ret = eat_baozi_gen()

for i in range(200):

print(next(ret))

for i in range(200):

print(next(ret))

7. yiled与yiled from。

yield from

def func():

l1 = [1, 2, 3]

yield l1

ret = func()

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

def func():

l1 = [1, 2, 3]

yield from l1

'''

yield 1

yield 2

yield 3

'''

ret = func()

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

yield : 对应next给next返回值

yield from 将一个可迭代对象的每一个元素返回给next

yield from 节省代码，提升效率（代替了for循环）

8. 列表推导式，生成器表达式（字典推导式，集合推导式）。

- 列表推导式：一行代码构建一个有规律比较复杂的列表。
- 列表推导式与之前写法对比

l1 = [1,2,3......100]

l1 = []

for i in range(1,101):

l1.append(i)

print(l1)

列表推导式

l1 = [i for i in range(1, 101)]

print(l1)

- 两种构建方式：
  1.循环模式： [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable]
  2.筛选模式： [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable if 条件]

  

- 循环模式：

  ```
  # 循环模式：
  # 将10以内所有整数的平方写入列表。
  # print([i**2 for i in range(1, 11)])
  # 100以内所有的偶数写入列表.
  # print([i for i in range(2, 101, 2)])
  # 从python1期到python100期写入列表list
  # print([f'python{i}期' for i in range(1, 101)])
  
  ```

- 筛选模式：

  ```
  # print([i for i in range(1, 101) if i > 49])
  # 三十以内可以被三整除的数。
  # print([i for i in range(1, 31) if i % 3 == 0])
  # 过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母
  # l1 = ['barry', 'fdsaf', 'alex', 'sb', 'ab']
  # print([i.upper() for i in l1 if len(i) > 3])
  # 找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字（有难度）
  names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
           ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
  # l1 = []
  # for i in names:
  #     for j in i:
  #         if j.count('e') > 1:
  #             l1.append(j)
  # print(l1)
  
  print([j for i in names for j in i if j.count('e') > 1])
  ```

- 列表推导式的优缺点：

  ```
  # 列表推导式的优缺点：
  # 优点：
      # 1， 简单，快捷，装b。
  # 缺点：
      # 2. 可读性不高，不好排错。
  # 慎用，不要入迷。
  ```

- 生成器表达式：

与列表推导式几乎一模一样。

循环模式，筛选模式。

obj = (i for i in range(1, 11))

# print(obj)

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

# print(next(obj))

- 如何触发生成器（迭代器）取值？

#　1. next(obj)

# 2. for 循环

# for i in obj:

# print(i)

# 3. 数据转化

print(list(obj))

生成器表达式：生成器 节省内存。

- 字典推导式，集合推导式

字典推导式，集合推导式： 两种模式： 循环模式，筛选模式

l1 = ['小潘', '怼怼哥','西门大官人', '小泽ml亚']

{0： '小潘', 1： '怼怼哥', 2: '西门大官人'}

dic = {}

for index in range(len(l1)):

dic[index] = l1[index]

print(dic)

print({i:l1[i] for i in range(len(l1))})

1~100

print({i for i in range(1, 101)})

9. 内置函数I。

内置函数：内置的函数，python中的内置函数68种。13种是在面向对象之后讲解，还有一些不讲的。

eval exce

# 慎用

s1 = "{1: 'alex'}"

s2 = '1 + 3'

eval 剥去字符串的外衣，返回里面的本质

ret = eval(s1)

print(ret,type(ret))

print(eval(s2))

exec 代码流，过程。

s3 = '''

for i in range(3):

print(i)

'''

exec(s3)

s3 = input('>>>')

print(eval(s3))

hash()

print(hash(123214134))

print(hash('fkljdsaklgjdfs'))

print(hash('gjdfs'))

help()

print(help(str.count))

callable **

def a():

pass

b = 3433

a()

b()

print(callable(a))

print(callable(b))

int **

print(int(3.14))

print(int('123'))

print(float(100))

print(complex(1,2))

print(bin(100)) # 将十进制转化成二进制。 **

print(oct(10)) # 将十进制转化成八进制字符串并返回。

print(hex(17)) # 将十进制转化成十六进制字符串并返回。 **

print(hex(15))

计算除数与被除数的结果，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)分页用到

print(divmod(10, 3)) # **

保留小数的有效位置

print(round(3.1485926,2))

print(pow(3, 3)) # 333

print(pow(3, 3, 2))

输入字符寻找其在unicode的位置。

print(ord('a'))

print(ord('中'))

输入位置数字找出其对应的字符

print(chr(98)) # **

print(chr(20104)) # 予

repr 原形毕露 **

print('太白')

print(repr('太白'))

msg = '我叫%r' %('太白')

print(msg)

all any **

0,'',[],{},set(),(),None

l1 = [1, 'fgdsa', [], {1: 2}]

l2 = [0, '', [], {}]

print(all(l1)) # 判断可迭代对象元素全部都为True，返回True

print(any(l2)) # 判断可迭代对象元素只要有一个True返回True

10. 匿名函数。

 ```
 # 匿名函数：没有名字的函数
 # 匿名函数只能构建简单的函数，一句话函数。
 
 
 def func(x,y):
     return x + y
 # print(func(1, 2))
 
 # 匿名函数构建
 # func2 = lambda x,y: x + y
 # print(func2(1, 2))
 
 # 匿名函数最常用的就是与内置函数结合使用。
 
 # 写匿名函数：接收一个可切片的数据，返回索引为 0与2的对应的元素（元组形式）。
 
 # func = lambda x: (x[0],x[2])
 # print(func('太白金星'))
 # 写匿名函数：接收两个int参数，将较大的数据返回。
 
 # func1 = lambda x, y: x if x > y else y
 # print(func1(100,2))
 
 # func2 = lambda : 3
 # print(func2())
 # str() dir() range() len() print() max() min() open()
 # input() type() int() enumerate() list() id() set() dict()
 # iter() next() tuple() bool() globals() locals() frozenset()
 # 
 
 ```

 

11. 内置函数II.

 ```
 # sep 设定分割符。
 # end 默认是换行可以打印到一行
 # print(1, 2, 3, sep='|')
 # print(1, 2, end=' ')
 # print(3, 4)
 # f = open('log','w',encoding='utf-8')
 # # f.write('写入文件')
 # print('写入文件', file=f)
 
 # list
 # l1 = list('fdsafd')
 # print(l1)
 
 # dict
 # 创建字典的几种方式
 # dic = {1: 2}
 # # 字典推导式
 # # print({i: 1 for i in range(3)})
 # # dict()
 # dic = dict(one=1, two=2, three=3)
 # print(dic)
 # # fromkeys()
 
 # abs()  获取绝对值
 # print(abs(-10))
 
 # sum() 数字相加求和
 # sum(iterable,)
 # print(sum([1,2,3,4]))
 # print(sum([1, 2, 3, 4], 100))
 
 # 非常非常非常重要的
 
 # min 可以加功能
 # print(min([22, 11, 45, 2]))
 l1 = [('alex', 73, 170), ('太白', 18, 185), ('武大', 35, 159),]
 # # l1 = [(73, 'alex'), (35, '武大'), (18, '太白')]
 # # 找年龄最小的元组
 # # print(min(l1))
 # # 通过设置key去使用min
 # # key = 函数名
 # # def func(x):  # x = ('alex', 73)
 # #     return x[1]
 #
 # # 返回值是什么就按照什么比较最小的。
 # # min 会自动的将可迭代对象的每一个元素作为实参传给x，
 '''
 第一次，x = ('alex', 73)   73
 第二次，x = ('武大', 35)   35
 第三次，x = ('太白', 18)   18
 '''
 # 将遍历的那个元素即是 ('太白', 18) 返回
 # print(min(l1,key=func))
 # print(min(l1,key=lambda x: x[1]))
 
 # def func(x):
 #     return x[1]
 
 # print(min(l1,key=func))
 # print(min(l1,key=lambda x: x[1]))
 # print(min(l1,key=lambda x: x[2])[0])
 
 
 
 
 
 a = 1
 # 练习：
 dic = {'a':3,'b':2,'c':1}
 # 将dic值最小的键返回。
 # print(min(dic,key= lambda x:dic[x]))
 # # 将dic值最小的值返回。
 # print(dic[min(dic,key= lambda x:dic[x])])
 
 # dic = {'A':['李业', 67],'b': ['怼哥', 95],'c': ['冯垚', 85]}
 #
 # # 将成绩最低的从属于的那个列表返回。
 # print(dic[min(dic,key=lambda x:dic[x][1])])
 # # 将成绩最低的分数返回。
 # print(dic[min(dic,key=lambda x:dic[x][1])][1])
 
 # max() 与min 相同。
 
 # reversed()  对一个可迭代对象进行翻转，返回一个迭代器
 
 # s1 = 'alex'
 # # print(reversed(s1))
 # for i in reversed(s1):
 #     print(i)
 
 # 内置函数：bytes()
 s1 = '太白'
 # 方法一：
 # print(s1.encode('utf-8'))
 # 方法二：
 # print(bytes(s1,encoding='utf-8'))
 
 # 解码：
 # b1 = b'xe5xa4xaaxe7x99xbd'
 # # 方法一：
 # # print(b1.decode('utf-8'))
 # # 方法二：
 # print(str(b1, encoding='utf-8'))
 ```

 

生成器的初识

生成器本质就是迭代器.python社区中生成器与迭代器是一种.生成器与迭代器唯一的区别:生成器是我们自己用python代码构建的
生成器的产生方式

生成器函数
生成器表达式
python给你提供的一些内置函数,返回一个生成器
生成器函数

def func():

​ print(111)

​ return 2

ret = func() #执行此函数,遇到return结束函数

print(ret) #将数字2返回给ret

def func():

​ print(111)

​ yield 2

ret = func() #生成器对象

print(next(ret))

111

2

只要函数中出现yield那么他就不是函数,他是生成器函数

一个next对应一个yield

yiled与return的区别

return 结束函数 给函数的执行者返回值(返回值是多个值时通过元组的形式返回)
yield 不结束函数 对应着给next返回值(返回值是多个值时通过元组的形式返回)
send(了解)

生成器的举例

def eat_baozi():

list1 = []

for i in range(1,2001):

​ list1.append(f'{i}号包子')

return list1

eat_baozi()

yield与yiled from

yield: 对应next给next返回值

yield from: 将一个可迭代对象的每一个元素 返回给next

yield from: 节省代码,提升效率(代替了for循环)

列表推导式,生成器表达式(字典推导式,集合推导式)

列表推导式: 一行代码构建一个有规律的比较复杂的列表.

两种构建方式:

循环模式:[变量(加工后的变量) for 变量 in iterable]
筛选模式:[变量(加工后的变量) for 变量 in iterable if 条件]
列表推导式的优缺点:

优点: 简单 快捷 装逼
缺点: 可读性不高,不好排错
慎用 不要入迷

生成器表达式:

与列表表达式几乎一模一样

循环模式,筛选模式

如何触发生成器(迭代器)取值?

next(obj)
for循环
数据转化
生成器表达式: 节省内存

字典推导式:两种模式 循环模式 筛选模式

内置函数1:python中的内置函数68种.

eval 剥去字符串的外衣,返回里面的本质 慎用
exec 执行代码流 过程
hash 计算hash值
help 提供帮助的
callable 判断一个对象是否可调用的
int 取整 转换成整数
float 转换成小数
complex -数
bin 将十进制转换成二进制
oct 将十进制转换成八进制
hex 将十进制转换成十六进制
divmod 计算除数与被除数的值 分页用到
round 保留小数的有效位数会四舍五入
pow 求次幂
bytes 用于不同编码之间的转换
ord 输入字符找该字符编码的位置 输入字符寻找其在Unicode的位置
chr 输入位置数字找出其对应的字符
repr 返回一个对象的string形式(原形毕露)
all 判断可迭代对象元素全部为True返回True any 判断可迭代对象只要有一个元素为True就返回True
内置函数

sep: 设定分隔符
end:默认是换行可以打印到一行
list:
dict:
abs:获取绝对值
sum:sum(iterable,) 只能是数字相加
max():求最大值
min():求最小值可以加功能
reversed 对一个可迭代对象进行翻转返回一个迭代器
匿名函数:没有名字的函数

匿名函数只能构建简单的函数,一句话函数.
匿名函数的构建 lambda 匿名函数最常用的就是与内置函数结合使用
func = lanbda x,y: x+y