一篇文章帶你學(xué)習(xí)Python3的高級(jí)特性(2)
1.生成器
# 一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制,稱為生成器:generator; # 創(chuàng)建generator方法: # 1.把一個(gè)列表生成式的[]改成() numsList = [num * num for num in range(10)] print("列表生成式生成numsList:",numsList) numsGenerator = (num * num for num in range(10)) print("生成器生成numsGenerator:",numsGenerator) # 使用next()函數(shù)獲得generator的下一個(gè)返回值 print("打印numsGenerator第一個(gè)元素:",next(numsGenerator)) print("打印numsGenerator第二個(gè)元素:",next(numsGenerator)) print("--------------------------------------------------------") # 使用for循環(huán)打印generator元素 print("使用循環(huán)打印生成器中的元素!") for num in numsGenerator: print(num,end = " ") print("\n") print("--------------------------------------------------------") # 斐波拉契數(shù)列(Fibonacci):除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外,任意一個(gè)數(shù)均可由前兩個(gè)數(shù)相加得到 # 1,1,2,3,5,8,13,21,34 def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: print(b,end = " ") a, b = b, a + b n = n + 1 return "Done" print("Fibonacci前10項(xiàng)為:") fibonacci(10) print("\n") print("--------------------------------------------------------") # 2.把fibonacci()函數(shù)變成generator函數(shù) def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return "Done" # Tips: # 1.如果一個(gè)函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字,則這個(gè)函數(shù)是一個(gè)generator函數(shù); # 2.調(diào)用一個(gè)generator函數(shù)將返回一個(gè)generator; fib = fibonacci(10) print("fib的值:",fib)
# 結(jié)果輸出:
列表生成式生成numsList: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
生成器生成numsGenerator: <generator object <genexpr> at 0x0000028F0E6ACB88>
打印numsGenerator第一個(gè)元素: 0
打印numsGenerator第二個(gè)元素: 1
--------------------------------------------------------
使用循環(huán)打印生成器中的元素!
4 9 16 25 36 49 64 81--------------------------------------------------------
Fibonacci前10項(xiàng)為:
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55--------------------------------------------------------
fib的值: <generator object fibonacci at 0x0000028F0E7839A8>
# 普通函數(shù)和generator函數(shù)的執(zhí)行流程: # 1.普通函數(shù):順序執(zhí)行,遇到return語(yǔ)句或最后一行函數(shù)語(yǔ)句就返回; # 2.generator函數(shù):在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行,遇到y(tǒng)ield語(yǔ)句返回; # 3.再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行; # 實(shí)例:定義一個(gè)generator函數(shù),依次返回"Willard",18,"Engineer" def willardInfo(): print("STEP1") yield "Willard" print("--------") print("STEP2") yield 18 print("--------") print("STEP3") yield "Engineer" # 調(diào)用willardInfo()這個(gè)generator函數(shù),先生成一個(gè)generator對(duì)象 # 然后用next()函數(shù)不斷獲得下一個(gè)返回值,即可用循環(huán)直接打印 willardInfoObject = willardInfo() for willard in willardInfoObject: print(willard)
# 結(jié)果輸出:
STEP1
Willard
--------
STEP2
18
--------
STEP3
Engineer
2.迭代器
# 可直接用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型: # 1.list、tuple、dict、set、str等; # 2.generator,包括:生成器和帶yield的generator function; # 3.可以直接作用于for循環(huán)的對(duì)象稱為可迭代對(duì)象:Iterable; # 4.使用isinstance()判斷一個(gè)對(duì)象是否為Iterable對(duì)象; from collections.abc import Iterable print("判斷l(xiāng)ist是否為可迭代對(duì)象!",isinstance([],Iterable)) print("判斷dict是否為可迭代對(duì)象!",isinstance({},Iterable)) print("判斷str是否為可迭代對(duì)象!",isinstance("Willard",Iterable)) print("判斷生成式是否為可迭代對(duì)象!",isinstance((num for num in range(10)),Iterable)) print("判斷number是否為可迭代對(duì)象!",isinstance(99,Iterable))
# 結(jié)果輸出:
判斷l(xiāng)ist是否為可迭代對(duì)象! True
判斷dict是否為可迭代對(duì)象! True
判斷str是否為可迭代對(duì)象! True
判斷生成式是否為可迭代對(duì)象! True
判斷number是否為可迭代對(duì)象! False
# 可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對(duì)象稱為迭代器:Iterator # 使用isinstance()判斷一個(gè)對(duì)象是否為Iterator對(duì)象; from collections.abc import Iterator print("判斷生成器是否為迭代器!",isinstance((num for num in range(10)),Iterator)) print("判斷l(xiāng)ist是否為迭代器!",isinstance([],Iterator)) print("判斷dict是否為迭代器!",isinstance({},Iterator)) print("判斷str是否為迭代器!",isinstance("Willard",Iterator)) print("----------------------------------------------------------") # Tips: # 1.生成器都是Iterator對(duì)象,但list、dict、str是Iterable但不是Iterator; # 2.Iterator對(duì)象表示數(shù)據(jù)流,Iterator對(duì)象可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)數(shù)據(jù), # 直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時(shí)拋出StopIteration錯(cuò)誤;這個(gè)數(shù)據(jù)流可以看作一個(gè)有序序列, # 但不能提前知道序列的長(zhǎng)度,只能不斷通過(guò)next()函數(shù)實(shí)現(xiàn)按需計(jì)算下一個(gè)數(shù)據(jù), # Iterator的計(jì)算是惰性的,只有在需要返回下一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)才計(jì)算; # 3.使用iter()函數(shù)把list、dict、str變成Iterator; print("使用iter()函數(shù)把list、dict、str變成Iterator.") print("判斷l(xiāng)ist是否為迭代器!",isinstance(iter([]),Iterator)) print("判斷dict是否為迭代器!",isinstance(iter({}),Iterator)) print("判斷str是否為迭代器!",isinstance(iter("Willard"),Iterator))
# 結(jié)果輸出:
判斷生成器是否為迭代器! True
判斷l(xiāng)ist是否為迭代器! False
判斷dict是否為迭代器! False
判斷str是否為迭代器! False
----------------------------------------------------------
使用iter()函數(shù)把list、dict、str變成Iterator.
判斷l(xiāng)ist是否為迭代器! True
判斷dict是否為迭代器! True
判斷str是否為迭代器! True
總結(jié)
本篇文章就到這里了,希望能夠給你帶來(lái)幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
相關(guān)文章
學(xué)生如何注冊(cè)Pycharm專業(yè)版以及pycharm的安裝
這篇文章主要介紹了學(xué)生如何注冊(cè)Pycharm專業(yè)版以及pycharm的安裝,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-09-09pytorch使用 to 進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換方式
今天小編就為大家分享一篇pytorch使用 to 進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-01-01python中將\\uxxxx轉(zhuǎn)換為Unicode字符串的方法
這篇文章主要介紹了python中將\\uxxxx轉(zhuǎn)換為Unicode字符串的方法,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-09-09python3獲取控制臺(tái)輸入的數(shù)據(jù)的具體實(shí)例
在本篇內(nèi)容里小編給大家分享的是一篇關(guān)于python3獲取控制臺(tái)輸入的數(shù)據(jù)的具體實(shí)例內(nèi)容,需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。2020-08-08Python備份目錄及目錄下的全部?jī)?nèi)容的實(shí)現(xiàn)方法
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇Python備份目錄及目錄下的全部?jī)?nèi)容的實(shí)現(xiàn)方法。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2016-06-06Python分析彩票記錄并預(yù)測(cè)中獎(jiǎng)號(hào)碼過(guò)程詳解
這篇文章主要介紹了Python分析彩票記錄并預(yù)測(cè)中獎(jiǎng)號(hào)碼過(guò)程詳解,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-07-07python將天數(shù)轉(zhuǎn)換為日期字符串的方法實(shí)例
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python將天數(shù)轉(zhuǎn)換為日期字符串的相關(guān)資料,以及將將字符串的時(shí)間轉(zhuǎn)換為時(shí)間戳的實(shí)例代碼,需要的朋友可以參考下2022-01-01