一、三元表达式、列表推导式、生成器表达式
1，三元表达式
name = input('姓名>>: ') res = 'SB' if name == '菊花四' else 'NB' print(res)
2，列表推导式
# 1，示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list = ['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] # 2，语法 [expression for item1 in iterable1 if condition1 for item2 in iterable2 if condition2 ... for itemN in iterableN if conditionN ] 类似于 res = [] for item1 in iterable1: if condition1: for item2 in iterable2: if condition2 ... for itemN in iterableN: if conditionN: res.append(expression) # 3，优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程
3，生成器表达式
# 1，把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式 # 2，示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性 >>> chicken = ('鸡蛋%s' %i for i in range(5)) >>> chicken <generator object <genexpr> at 0x10143f200> >>> next(chicken) '鸡蛋0' >>> list(chicken) # 因chicken可迭代，因而可以转成列表 ['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',] # 3，优点：省内存，一次只产生一个值在内存中
4，练习题
1）将names = ['zixi','oldsix_sb','oldfour','dalaoer']中的名字全部变大写。
2）将names = ['zixi','oldsix_sb','oldfour','dalaoer']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度。
3）求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）
4）求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）
5）思考题
with open('a.txt') as f: g = (len(line) for line in f) print(sum(g)) # 为何报错？
6）文件shopping.txt 内容如下：
mac,20000,3 lenovo,3000,10 tesla,1000000,10 chicken,200,1
求总共花了多少钱？
打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]
求单价大于10000的商品信息,格式同上。
# 题目一 names = ['zixi','oldsix_sb','oldfour','dalaoer'] names = [name.upper() for name in names] # 题目二 names = ['zixi','oldsix_sb','oldfour','dalaoer'] names = [len(name) for name in names if not name.endswith('sb')] # 题目三 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: print(max(len(line) for line in f)) # 题目四 with open('a.txt', encoding='utf-8') as f: print(sum(len(line) for line in f)) print(sum(len(line) for line in f)) # 求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0? print(sum(len(line) for line in f)) # 求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0? # 题目五（略） # 题目六：每次必须重新打开文件或seek到文件开头，因为迭代完一次就结束了 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info = [line.split() for line in f] cost = sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info) print(cost) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info = [{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f] print(info) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info = [{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000] print(info)
二、递归与二分法
1，递归调用的定义
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。
# 直接调用本身 def f1(): print('from f1') f1() f1() # 间接调用本身 def f1(): print('from f1') f2() def f2(): print('from f2') f1() f1() # 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
2，递归调用应该分为两个明确的阶段：递推，回溯
# 1，递归调用应该包含两个明确的阶段：回溯，递推 """ 回溯就是从外向里一层一层递归调用下去， 回溯阶段必须要有一个明确地结束条件，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 """ # 2，示例+图解。。。 # salary(5)=salary(4)+300 # salary(4)=salary(3)+300 # salary(3)=salary(2)+300 # salary(2)=salary(1)+300 # salary(1)=100 # # salary(n)=salary(n-1)+300 n>1 # salary(1) =100 n=1 def salary(n): if n == 1: return 100 return salary(n-1)+300 print(salary(5))
3，python中的递归效率低且没有尾递归优化
# python中的递归 python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己。 但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制 # 总结递归的使用： 1，必须有一个明确的结束条件 2，每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少 3，递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用， 栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
4，二分法
想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模。
l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,311,402,403,500,900,1000] # 从小到大排列的数字列表 def search(n,l): print(l) if len(l) == 0: print('not exists') return mid_index=len(l) // 2 if n > l[mid_index]: # in the right l=l[mid_index+1:] search(n,l) elif n < l[mid_index]: # in the left l=l[:mid_index] search(n,l) else: print('find it') search(3,l)
l = [1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1): if start <= stop: mid = start+(stop-start)//2 print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) if num > l[mid]: start = mid+1 elif num < l[mid]: stop = mid-1 else: print('find it',mid) return search(num,l,start,stop) else: # 如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完，即切为空 print('not exists') return search(301,l)
三、匿名函数
1，什么是匿名函数？
# 匿名就是没有名字 def func(x,y,z=1): return x+y+z # 匿名 lambda x,y,z = 1:x+y+z # 与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字 func=lambda x,y,z=1:x+y+z func(1,2,3) # 让其有名字就没有意义
2，有名字的函数与匿名函数的对比
# 有名函数与匿名函数的对比 有名函数：循环使用，保存了名字，通过名字就可以重复引用函数功能 匿名函数：一次性使用，随时随时定义 应用：max，min，sorted,map,reduce,filter
四、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。 # 更多内置函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
# 字符串可以提供的参数 's' None >>> format('some string','s') 'some string' >>> format('some string') 'some string' # 整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None >>> format(3,'b') # 转换成二进制 '11' >>> format(97,'c') # 转换unicode成字符 'a' >>> format(11,'d') # 转换成10进制 '11' >>> format(11,'o') # 转换成8进制 '13' >>> format(11,'x') # 转换成16进制 小写字母表示 'b' >>> format(11,'X') # 转换成16进制 大写字母表示 'B' >>> format(11,'n') # 和d一样 '11' >>> format(11) # 默认和d一样 '11' # 浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None >>> format(314159267,'e') # 科学计数法，默认保留6位小数 '3.141593e+08' >>> format(314159267,'0.2e') # 科学计数法，指定保留2位小数 '3.14e+08' >>> format(314159267,'0.2E') # 科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示 '3.14E+08' >>> format(314159267,'f') # 小数点计数法，默认保留6位小数 '314159267.000000' >>> format(3.14159267000,'f') # 小数点计数法，默认保留6位小数 '3.141593' >>> format(3.14159267000,'0.8f') # 小数点计数法，指定保留8位小数 '3.14159267' >>> format(3.14159267000,'0.10f') # 小数点计数法，指定保留10位小数 '3.1415926700' >>> format(3.14e+1000000,'F') # 小数点计数法，无穷大转换成大小字母 'INF' # 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 >>> 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 '3e-05' >>> 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 '3.1e-05' >>> 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 '3.14e-05' >>> 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 '3.14E-05' >>> 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 '3' >>> 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 '3.1' >>> 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 '3.14' >>> format(0.00003141566,'.1n') # 和g相同 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.3n') # 和g相同 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566) # 和g相同 '3.141566e-05'
字典的运算：最小值，最大值，排序 salaries={ 'zixi':3000, 'oldsix':100000000, 'oldfour':10000, 'dalaoer':2000 } 迭代字典，取得是key，因而比较的是key的最大和最小值 >>> max(salaries) 'oldsix' >>> min(salaries) 'dalaoer' 可以取values，来比较 >>> max(salaries.values()) >>> min(salaries.values()) 但通常我们都是想取出，工资最高的那个人名，即比较的是salaries的值，得到的是键 >>> max(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'oldsix' >>> min(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'dalaoer' 也可以通过zip的方式实现 salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 先比较值，值相同则比较键 >>> max(salaries_and_names) (100000000, 'oldsix') salaries_and_names是迭代器，因而只能访问一次 >>> min(salaries_and_names) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: min() arg is an empty sequence sorted(iterable，key=None,reverse=False)
# 1，语法 # eval(str,[,globasl[,locals]]) # exec(str,[,globasl[,locals]]) # 2，区别 # 示例一： s='1+2+3' print(eval(s)) # eval用来执行表达式，并返回表达式执行的结果 print(exec(s)) # exec用来执行语句，不会返回任何值 ''' 6 None ''' # 示例二： print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) # 返回33 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) # 返回None # print(eval('for i in range(10):print(i)')) # 语法错误，eval不能执行表达式 print(exec('for i in range(10):print(i)'))
complie(str,filename,kind) # 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 # 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 s = 'for i in range(10):print(i)' code = compile(s,'','exec') exec(code) s = '1+2+3' code = compile(s,'','eval') eval(code)
五、阶段练习
练习一：
1，文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资：
zixi male 18 3000 oldsix male 38 30000 oldfour female 28 20000 dalaoer female 28 10000 要求: 从文件中取出每一条记录放入列表中, 列表的每个元素都是{'name':'zixi','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式
2，根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息。
3，根据1得到的列表,取出最年轻的人的信息。
4，根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式。
5，根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息。
6，使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数，如：0 1 1 2 3 4 7...)。
7，一个嵌套很多层的列表，如l=［1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]］，用递归取出所有的值。
# 题目一 with open('db.txt') as f: items = (line.split() for line in f) info = [{'name':name,'sex':sex,'age':age,'salary':salary} for name,sex,age,salary in items] print(info) # 题目二 print(max(info,key=lambda dic:dic['salary'])) # 题目三 print(min(info,key=lambda dic:dic['age'])) # 题目四 info_new = map(lambda item:{'name':item['name'].capitalize(), 'sex':item['sex'], 'age':item['age'], 'salary':item['salary']},info) print(list(info_new)) # 题目五 g = filter(lambda item:item['name'].startswith('a'),info) print(list(g)) # 题目六 # 非递归 def fib(n): a,b = 0,1 while a < n: print(a,end=' ') a,b = b,a+b print() fib(10) # 递归 def fib(a,b,stop): if a > stop: return print(a,end=' ') fib(b,a+b,stop) fib(0,1,10) # 题目七 l = [1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]] def get(seq): for item in seq: if type(item) is list: get(item) else: print(item) get(l)
练习二：
作业需求： 模拟实现一个ATM + 购物商城程序 1，额度 15000或自定义 2，实现购物商城，买东西加入 购物车，调用信用卡接口结账 3，可以提现，手续费5% 4，每月22号出账单，每月10号为还款日，过期未还，按欠款总额 万分之5 每日计息 5，支持多账户登录 6，支持账户间转账 7，记录每月日常消费流水 8，提供还款接口 9，ATM记录操作日志 10，提供管理接口，包括添加账户、用户额度，冻结账户等。。。 11，用户认证用装饰器
示例代码 https://github.com/triaquae/py3_training/tree/master/atm
简易流程图：https://www.processon.com/view/link/589eb841e4b0999184934329