• 自学python笔记


    import math
    mList = ['Tom','Joy','Mal']
    mTuple = (1,2,'Tom')
    mDict = {'Tom':99,'Joy':88,'Mal':77}
    mSet = set([1,2,3])
    mStr = 'ABCD'
    mGenerator = (x * x for x in range(1,10))
    #切片
    l = mList
    print(l)
    print(l[0:3])
    print(l[0:2])
    print(l[-2:-1]) #支持最后一个节点为-1
    print(l[:1]) #默认为0时可以省略

    #迭代
    for x in mList:
    print(x)
    for x in mStr:
    print(x)
    from collections import Iterable
    print(isinstance('abc', Iterable)) # str是否可迭代
    #同时引用了两个变量,在Python里是很常见的
    for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    print(x, y)
    #Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对,这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身
    for i,value in enumerate(mList):
    print(i,value)

    #列表生产式
    #列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
    l = []
    for x in range(1,10):
    l.append(x)
    print(l)
    #2
    l = []
    for x in range(1,10):
    l.append(x*x)
    print(l)
    #3
    l = [x*x for x in range(1,10)]
    print(l)
    #4 包含if判断
    l = [x*x for x in range(1,10) if x % 2 == 0 ]
    print(l)
    #5 双层循环
    l=[m + n for m in 'ABC' for n in 'abc']
    print(l)
    #6 运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现
    import os #导入os模块
    l = [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
    #7for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dict的items()可以同时迭代key和value:
    for k,v in mDict.items():
    print(k,'=',v)

    #生成器
    #通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,
    #不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

    #所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?
    #这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
    #要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator
    l = [x * x for x in range(1,10)] #list
    g = (x * x for x in range(1,10)) #generator
    #一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
    print(next(mGenerator))
    for x in mGenerator:
    print(x)
    #如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
    def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n<max:
    print(b)
    a, b = b, a + b
    n = n + 1
    return 'done'
    #上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了
    def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n<max:
    yield b
    a, b = b, a + b
    n = n + 1
    return 'done'
    #这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。
    #而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
    def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(3)
    o = odd()
    print(next(o),next(o),next(o))
    #但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。
    #如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中
    g = fib(6)
    while True:
    try:
    x = next(g)
    print('g:', x)
    except StopIteration as e:
    print('Generator return value:', e.value)
    break
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