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一、三元表达式
def max(x,y): return x if x>y else y print(max(10,12)) name=input('>>>') res='sb' if name=='alex' else 'nb' print(res) ''' name=input('>>>') res='sb' if name=='alex': print(res') else: print('nb') '''
二、列表推导
egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s'%i) print(egg_list) egg_list=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)] print(egg_list) ''' 优点是方便、改变了编程习惯，可被称为声明式编程 '''
扩展：
（一）字典推导式
将字典的值和键对调
dic = {'a':10,'b':12}
dic_frequery = {dic[k]:k for k in dic}#字典推导式
print(dic_frequery)
{10: 'a', 12: 'b'}
合并大小写对应的value，将键改为全小写
dic={'a':12,'b':21,'A':32,'Z':44}
dic_frequery = {
k.lower():dic.get(k.lower(),0)+dic.get(k.upper(),0)
for k in dic.keys()
}
print(dic_frequery)
{'a': 44, 'b': 21, 'z': 44}
（二）集合推导式
li = {1,2,3,4,5,2,3,5,7,8}
s = {i*i for i in li}
print(s)
{64, 1, 4, 9, 16, 49, 25}
三、生成器表达式
''' 把列表推导中的[]换成()生成器表达式 其优点是节省内存，一次在内存中只产生一个值 ''' bamboo=('竹节%s节'%i for i in range(1,11)) print(bamboo)#生成器表达式内存地址 print(next(bamboo)) print(list(bamboo)) names=['cindy','sara','chengjie','mark'] li=(i.capitalize() for i in names) print(list(li))#['Cindy', 'Sara', 'Chengjie', 'Mark'] with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: print(max(len(line) for line in f))# 选出最长一行 print(sum(len(line) for line in f)) info=[line.split() for line in f] print(info)
四、递归
递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用
#直接调用
items=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[0,]]]]]]]]]] def tell(l): for item in l: if type(item) is not list: print(item) else: tell(item) tell(items)
#间接调用 def age(n): if n==1: return 18 return age(n-1)+2 print(age(5))#26 def age(n): return 18 if n==1 else age(n-1)+2 print(age(5))#26 def foo(): print('from foo') foo() foo()#递归报错，超过最大限制
# 调用函数会产生局部的名称空间，占用内存，因为上述这种调用会无需调用本身，python解释器的内存管理机制为了防止其无限制占用内存，对函数的递归调用做了最大的层级限制
# 可以修改递归最大深度
#import sys
#sys.getrecursionlimit()
#sys.setrecursionlimit(2000)
#
#def f1(n):
# print('from f1',n)
# f1(n+1)
#f1(1)
#虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归，而且无限制地递归调用本身是毫无意义的，递归应该分为两个明确的阶段，回溯与递推
'''
回溯就是从外向里一层一层递归调用下去，回溯阶段必须要
1.有一个明确地结束条件，
2.每进入下一次递归时，问题的规模都应该有所减少（否则，单纯地重复调用自身是毫无意义的）,递推就是从里向外一层一层结束递归
3.python中没有递归优化
'''
五、匿名函数
匿名函数就是没有名字，与函数有相同的作用域，但匿名意味着引用计数为0。使用一次就释放，除非让它有名字，但是让它有名字就失去意义了。
应用：
1. 使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象。
print(lambda x,n:x**n)
filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
reduce(lambda x, y: x + y, foo)
六、内置函数
注意：内置函数id()可以返回一个对象的身份，返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置，但这与python的具体实现有关，不应该作为对身份的定义，即不够精准，最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份，等号比较两个对象的值，内置函数type()则返回一个对象的类型。
salaries={ 'aa':1200, 'bb':342, 'cc':3456, 'dd':3455 } def get(k): return salaries[k] print(max(salaries,key=get))#key必须是个函数，该函数必须有返回值 #max() print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #min() print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #sorted()默认升序即从小到大，以列表形式返回 salaries=sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k]) print(salaries) #sorted()降序即从大到小 salaries=sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True) print(salaries) res=map(lambda k:salaries[k],salaries)#得到map的映射对象,是个迭代器 #print(res.__next__()) print(list(res)) name=['aa','bb','cc'] res=map(lambda x:x+'__nb' if x=='cc' else x+'__sb',name) print(list(res))#['aa__sb', 'bb__sb', 'cc__nb'] from functools import reduce l=['it','name','is','mage','mage','is','a','little','dog'] res=reduce(lambda x,y:x+' '+y,l) print(res) names=['aa_','bb_','cc*','dd_'] res=filter(lambda x:True if x.endswith('_') else False,names) print(list(res)) res=filter(lambda x:x.endswith('_'),names) print(list(res)) num=[1,3,3,65,3,4,6,8,5,65] res=filter(lambda x:x>22,num) print(list(res)) print(ord('A'))#65 print(chr(77))#M print(bytes('大王叫我来巡山',encoding='utf-8')) #b'xe5xa4xa7xe7x8ex8bxe5x8fxabxe6x88x91xe6x9dxa5xe5xb7xa1xe5xb1xb1' print(abs(-11))#11 print(all(['a',0,1]))#False print(any(['a',0,1]))#True print(ascii('花花世界'))#'u82b1u82b1u4e16u754c' print(bin(3))#0b11 print(bool(0))#False print(callable(int))#True print(classmethod(int))#<classmethod object at 0x00000166BD7BB278>
1 #字符串可以提供的参数 's' None 2 >>> format('some string','s') 3 'some string' 4 >>> format('some string') 5 'some string' 6 7 #整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None 8 >>> format(3,'b') #转换成二进制 9 '11' 10 >>> format(97,'c') #转换unicode成字符 11 'a' 12 >>> format(11,'d') #转换成10进制 13 '11' 14 >>> format(11,'o') #转换成8进制 15 '13' 16 >>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示 17 'b' 18 >>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示 19 'B' 20 >>> format(11,'n') #和d一样 21 '11' 22 >>> format(11) #默认和d一样 23 '11' 24 25 #浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None 26 >>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数 27 '3.141593e+08' 28 >>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数 29 '3.14e+08' 30 >>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示 31 '3.14E+08' 32 >>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数 33 '314159267.000000' 34 >>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数 35 '3.141593' 36 >>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数 37 '3.14159267' 38 >>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数 39 '3.1415926700' 40 >>> format(3.14e+1000000,'F') #小数点计数法，无穷大转换成大小字母 41 'INF' 42 43 #g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数 44 >>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点 45 '3e-05' 46 >>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点 47 '3.1e-05' 48 >>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点 49 '3.14e-05' 50 >>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写 51 '3.14E-05' 52 >>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点 53 '3' 54 >>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点 55 '3.1' 56 >>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点 57 '3.14' 58 >>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同 59 '3e-05' 60 >>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同 61 '3.14e-05' 62 >>> format(0.00003141566) #和g相同 63 '3.141566e-05'
1 #1、语法 2 # eval(str,[,globasl[,locals]]) 3 # exec(str,[,globasl[,locals]]) 4 5 #2、区别 6 #示例一： 7 s='1+2+3' 8 print(eval(s)) #eval用来执行表达式，并返回表达式执行的结果 9 print(exec(s)) #exec用来执行语句，不会返回任何值 10 ''' 11 6 12 None 13 ''' 14 15 #示例二： 16 print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33 17 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None 18 19 # print(eval('for i in range(10):print(i)')) #语法错误，eval不能执行表达式 20 print(exec('for i in range(10):print(i)'))
1 compile(str,filename,kind) 2 filename:用于追踪str来自于哪个文件，如果不想追踪就可以不定义 3 kind可以是：single代表一条语句，exec代表一组语句，eval代表一个表达式 4 s='for i in range(10):print(i)' 5 code=compile(s,'','exec') 6 exec(code) 7 8 9 s='1+2+3' 10 code=compile(s,'','eval') 11 eval(code)