python-day14(正式學習)

来源:https://www.cnblogs.com/leaf-wind/archive/2019/08/13/11348848.html
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三元表達式，列表推導式，字典生成式，生成器，匿名函數（今天事情較多，cv了一下偷懶了...） ...


目錄

三元表達式

條件成立時的返回值 if 條件 else 條件不成立時的返回值

x = 10
y = 20

print(f"x if x > y else y: {x if x > y else y}")
x if x > y else y: 20

列表推導式

[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
類似於
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)
                        
print(F"[i for i in range(10)]: {[i for i in range(10)]}")

##[i for i in range(10)]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(F"[i**2 for i in range(10)]: {[i**2 for i in range(10)]}")

##[i**2 for i in range(10)]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

說實話沒啥用，僅限於裝逼。。。

字典生成式

print({i: i**2 for i in range(10)})
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

zip()方法

keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['nick', 19, 'male']

res = zip(keys, values)
print(F"zip(keys,values): {zip(keys,values)}")

info_dict = {k: v for k, v in res}
print(f"info_dict: {info_dict}")


##zip(keys,values): <zip object at 0x11074c088>
##info_dict: {'name': 'nick', 'age': 19, 'sex': 'male'}

通過解壓縮函數生成一個字典

info_dict = {'name': 'nick', 'age': 19, 'gender': 'male'}
print(f"info_dict.keys(): {info_dict.keys()}")
print(f"info_dict.values(): {info_dict.values()}")

res = zip(info_dict.keys(), info_dict.values())
print(F"zip(keys,values): {zip(info_dict.keys(),info_dict.values())}")

info_dict = {k: v for k, v in res}
print(f"info_dict: {info_dict}")


##info_dict.keys(): dict_keys(['name', 'age', 'gender'])
##info_dict.values(): dict_values(['nick', 19, 'male'])
##zip(keys,values): <zip object at 0x1105cefc8>
##info_dict: {'name': 'nick', 'age': 19, 'gender': 'male'}

這個還有點用。。。

生成器

yield關鍵字

yield的英文單詞意思是生產，在函數中但凡出現yield關鍵字，再調用函數，就不會繼續執行函數體代碼，而是會返回一個值。

def func():
    print(1)
    yield
    print(2)
    yield


g = func()
print(g)
<generator object func at 0x10ddb6b48>

生成器的本質就是迭代器，同時也並不僅僅是迭代器，不過迭代器之外的用途實在是不多，所以我們可以大聲地說：生成器提供了非常方便的自定義迭代器的途徑。並且從Python 2.5+開始，[PEP 342：通過增強生成器實現協同程式]的實現為生成器加入了更多的特性，這意味著生成器還可以完成更多的工作。這部分我們會在稍後的部分介紹。

def func():
    print('from func 1')
    yield 'a'
    print('from func 2')
    yield 'b'


g = func()
print(F"g.__iter__ == g: {g.__iter__() == g}")

res1 = g.__next__()
print(f"res1: {res1}")

res2 = next(g)
print(f"res2: {res2}")

# next(g)  # StopIteration
g.__iter__ == g: True
from func 1
res1: a
from func 2
res2: b
def func():
    print('from func 1')
    yield 'a'
    print('from func 2')
    yield 'b'


g = func()
for i in g:
    print(i)

print(f"list(func()): {list(func())}")
from func 1
a
from func 2
b
from func 1
from func 2
list(func()): ['a', 'b']

生成器就沒必要加return了

迭代套迭代

如果我需要在生成器的迭代過程中接入另一個生成器的迭代怎麼辦？寫成下麵這樣好傻好天真。並且你這樣做的意圖是什麼？？？

def sub_generator():
    yield 1
    yield 2
    for i in range(3):
        yield i


for i in sub_generator():
    print(i)
##  
1
2
0
1
2
##
def sub_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield from range(3)


for i in sub_generator():
    print(i)
##
1
2
0
1
2
##

send(value)

send是除next外另一個恢復生成器的方法。Python2.5+中，yield語句變成了yield表達式，這意味著yield現在可以有一個值，而這個值就是在生成器的send方法被調用從而恢復執行時，調用send方法的參數。

def h():
    print('--start--')
    first = yield 5  # 等待接收 Fighting! 值
    print('1', first)
    second = yield 12  # 等待接收 hahaha! 值
    print('2', second)
    yield 13
    print('--end--')


g = h()
first = next(g)  # m 獲取了yield 5 的參數值 5
# (yield 5)表達式被賦予了'Fighting!',  d 獲取了yield 12 的參數值12
second = g.send('Fighting!')
third = g.send('hahaha!')  # (yield 12)表達式被賦予了'hahaha!'
print(f'--over--')
print(f"first:{first}, second:{second}, third:{third}")
--start--
1 Fighting!
2 hahaha!
--over--
first:5, second:12, third:13
  • 調用send傳入非None值前，生成器必須處於掛起狀態，否則將拋出異常。不過，未啟動的生成器仍可以使用None作為參數調用send。
  • 如果使用next恢復生成器，yield表達式的值將是None。

close()

這個方法用於關閉生成器。對關閉的生成器後再次調用next或send將拋出StopIteration異常。

def repeater():
    n = 0
    while True:
        n = (yield n)


r = repeater()
r.close()
print(next(r))  # StopIteration

throw()

中斷Generator是一個非常靈活的技巧，可以通過throw拋出一個GeneratorExit異常來終止Generator。Close()方法作用是一樣的，其實內部它是調用了throw(GeneratorExit)的。我們看close的源代碼：

def close(self):
    try:
        self.throw(GeneratorExit)
    except (GeneratorExit, StopIteration):
        pass 
    else:
        raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit") # Other exceptions are not caught

自定義range方法

def my_range(start, stop, step=1):
    while start < stop:
        yield start
        start += 1


g = my_range(0, 3)
print(f"list(g): {list(g)}")

list(g):[0,1,2]

yield:

  1. 提供一種自定義迭代器的方式
  2. yield可以暫停住函數，並提供當前的返回值

yield和return:

  1. 相同點：兩者都是在函數內部使用，都可以返回值，並且返回值沒有類型和個數的限制
  2. 不同點：return只能返回一次之；yield可以返回多次值

生成器表達式

  • 把列表推導式的[]換成()就是生成器表達式
  • 優點：省記憶體，一次只產生一個值在記憶體中
t = (i for i in range(10))
print(t)
print(f"next(t): {next(t)}")
<generator object <genexpr> at 0x1101c4888>
next(t): 0

匿名函數

匿名函數，他沒有綁定名字，使用一次即被收回，加括弧既可以運行。

lambda x, y: x+y
##<function __main__.<lambda>(x, y)>
res = (lambda x, y: x+y)(1, 2)
print(res)
##3

與內聯函數聯用

1.如果我們想從上述字典中取出薪資最高的人，我們可以使用max()方法，但是max()預設比較的是字典的key。

  1. 首先將可迭代對象變成迭代器對象
  2. res=next(迭代器對象)，將res當做參數傳給key指定的函數，然後將該函數的返回值當做判斷依據
salary_dict = {
    'nick': 3000,
    'jason': 100000,
    'tank': 5000,
    'sean': 2000
}

print(f"max(salary_dict): {max(salary_dict)}")


def func(k):
    return salary_dict[k]


print(f"max(salary_dict, key=func()): {max(salary_dict, key=func)}")
# 'nick', v1 = func('nick')
# 'jason', v2 = func('jason')
# 'tank', v3 = func('tank')
# 'sean', v4 = func('sean')


print(
    f"max(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name]): {max(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name])}")
max(salary_dict): tank
max(salary_dict, key=func()): jason
max(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name]): jason

2.如果我們想對上述字典中的人，按照薪資從大到小排序，可以使用sorted()方法。

sorted()工作原理：

  1. 首先將可迭代對象變成迭代器對象
  2. res=next(迭代器對象)，將res當做參數傳給第一個參數指定的函數，然後將該函數的返回值當做判斷依據。
lis = [1, 3, 2, 5, 8, 6]
sorted(lis)
print(f"lis: {lis}")
print(f"sorted(lis,reverse=True): {sorted(lis,reverse=True)}")

##lis: [1, 3, 2, 5, 8, 6]
##sorted(lis,reverse=True): [8, 6, 5, 3, 2, 1]

salary_dict = {
    'nick': 3000,
    'jason': 100000,
    'tank': 5000,
    'sean': 2000
}

print(
    f"sorted(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name]): {sorted(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name])}")

##sorted(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name]): ['sean', 'nick', 'tank', 'jason']

3.如果我們想對一個列表中的某個人名做處理，可以使用map()方法。

map()工作原理：

  1. 首先將可迭代對象變成迭代器對象
  2. res=next(迭代器對象)，將res當做參數傳給第一個參數指定的函數，然後將該函數的返回值作為map()方法的結果之一。
name_list = ['jason', 'tank', 'sean']

res = map(lambda name: f"{name} sb", name_list)
print(f"list(res): {list(res)}")

##list(res): ['jason sb', 'tank sb', 'sean sb']

4.如果我們想篩選除名字中含有'sb'的名字，我們可以使用filter()方法。

filter()工作原理：

  1. 首先將可迭代對象變成迭代器對象
  2. res=next(迭代器對象)，將res當做參數傳給第一個參數指定的函數，然後filter會判斷函數的返回值的真假，如果為真則留下。
name_list = ['nick', 'jason sb', 'tank sb', 'sean sb']

filter_res = filter(lambda name: name.endswith('sb'), name_list)
print(f"list(filter_res): {list(filter_res)}")

##list(filter_res): ['jason sb', 'tank sb', 'sean sb']

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