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列表生成式
print(‘昨日复习--------------------‘) d = {‘a‘:1, ‘b‘:2, ‘c‘:3} for key in d: print(key) for value in d.values(): print(value) for k, v in d.items(): print(k, v) for ch in ‘ABC‘: print(ch) from collections import Iterable t = isinstance(123, Iterable) #检查是否可迭代,返回值为布尔类型的 print(t) for i, value in enumerate([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]): print(i, value) for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]: print(x, y) L = list(range(100)) print(L)
构建生成器
print(‘构建生成器--------------------‘) #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。 L = [x*x for x in range(10)] print(L) G = (x * x for x in range(10)) print(G) #如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值: print(next(G)) print(next(G)) print(next(G)) print(next(G)) print(next(G)) print(next(G)) 0 1 4 9 16 25 #上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象: g = (x*x for x in range(10)) for n in g: print(n)
用函数实现生成器
print(‘用函数实现生成器--------------------‘) #generator非常强大。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‘ #上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数: t = fib(6) print(t) #也就是说,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‘ fib(11) #这句话没有执行结果,可以用一个参数接收返回值,然后输出 #这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator: f = fib(6) print(f) #<generator object fib at 0x104feaaa0> print(‘--------------------‘) #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。 #举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5: def odd(): print(‘step 1‘) yield 1 print(‘step2‘) yield(3) print(‘step 3‘) yield 5 o = odd() print(‘next输出odd生成器内容--------------------‘) print(next(o)) print(next(o)) print(next(o)) print(‘迭代输出fib生成器内容--------------------‘) for n in fib(6): print(n) print(‘输出带返回值的生成器的所有内容----------‘) #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;
杨辉三角的输出
print(‘杨辉三角的输出-----------------‘) #天啊, 这代码,太精辟,我无话可说 def fun(n): N = [1] t = 0 while t < n: yield(N) t = t + 1 N.append(0) N = [N[i-1] + N[i] for i in range(len(N))] for i in fun(6): print(i) #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。 #执行过程大概如下 N = 1 N = 1, 0 N = 1, 1 N = 1, 1, 0 N = 1, 2, 1 N = 1, 2, 1, 0 N = 1, 3, 3, 1 N = 1, 3, 3, 1, 0 N = 1, 4, 6, 4, 1 #………………………………
补充:
找出一个数据的类型的方法
a = 1
print(type(a))
#<class ‘int‘>
列表生成式的复习以及生成器的练习, 杨辉三角实例(非常巧妙)
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原文地址:http://www.cnblogs.com/rain-1/p/5547282.html