Python基础-----三元表达式、列表解析、生成器表达式

三元表达式: 变量 = 值1 if 条件为真 else 值2   类似于:      res = ‘对了‘ if 1 > 2 else ‘错了‘            print(res)            >>> ‘错了‘   普通表示:  if 1 > 2:               print(‘对了‘)            else:               print(‘错了‘)

列表解析:   假如要生成0-9共10个数字,存放在列表中   类似于:      l = [i for i in range(10)]            print(l)            >>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

普通表示:  l = []            for i in range(10):               l.append(i)            print(l)

列表解析与三元表达式共同使用:   假如要生成0-9共10个数字中大于5的数字,存放在列表中   l = [i for i in range(10) if i>5]   >>> [6, 7, 8, 9]

生成器:   为一种数据类型,该数据类型自动实现了迭代器协议(其他数据类型如字典、列表等,需要先执行__iter__()方法)所以生成器就是可迭代对象

生成器分类及在python中的表现形式:   1、生成器函数:同常规函数一样定义,但是使用yield语句(可以执行多次)而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次从它离开的地方继续执行;   def test():      for i in range(1,4):         yield i   a = test()   print(a.__next__())   >>> 1   print(a.__next__())   >>> 2   print(a.__next__())   >>> 3

2、生成器表达式:类似于列表推导,但是生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表   类似于猎豹列表解析,只是将[]改为()   l = (i for i in range(1,4))   print(l.__next__())   >>> 1   print(l.__next__())   >>> 2   print(l.__next__())   >>> 3

所以生成器表达式配合for以及内置函数方便的使用一些功能   如求0~100的和   sum(i for i in range(101))

生成器的优点:   1、生成器的好处是延迟计算(按需产生结果),一次返回一个结果。也就是说,它不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理将会非常有用;   2、生成器还能提高代码的可读性。

注意事项:生成器只能遍历一次(遍历完成,函数失效),超出次数会抛出StopIteration异常

例子:有一个 人口普查.txt{‘city‘:‘A‘,‘people‘:1000}{‘city‘:‘B‘,‘people‘:10100}{‘city‘:‘C‘,‘people‘:12000}{‘city‘:‘D‘,‘people‘:10300}{‘city‘:‘E‘,‘people‘:102300}想要获取这五个城市的人口总和

def get_people(filename):   with open(filename,‘r‘,encoding=‘utf-8-sig‘) as f:      for i in f:         yield eval(i)[‘people‘]

data_people = get_people(‘人口普查.txt‘)all_people = sum(data_people)print(all_people)

求一段文字中,每个单词出现的位置普通方法def index_words(text):   result = []   if text:      result.append(0)   for index,letter in enumerate(text,1):      if letter == ‘ ‘:         result.append(index)   return resultprint(index_words(‘helllo alex da sb‘))

使用生成器def index_words(text):   try:      if text:         yield 0      for index,letter in enumerate(text,1):         if letter == ‘ ‘:            yield index   except StopIteration:   #捕获生成器没值异常      print(‘没了~~~‘)g = index_words(‘helllo alex da sb‘)print(g.__next__())print(g.__next__())print(g.__next__())print(g.__next__())

原文地址:https://www.cnblogs.com/Meanwey/p/9741268.html

时间: 2024-10-12 07:59:06

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Python__三元表达式+列表解析+生成器表达式

x = 10res = 'ok' if x > 3 else 'no'print(res)#列表解析l = ['egg%s'%i for i in range(10)]print(l)l = ['egg%s'%i for i in range(10) if i > 5]print(l)names = ['alex_sb','egon','wupeiqi_sb','yuanhao_sb']names_new = [name for name in names if name.endswith('

三元表达式/列表推导/生成器表达式

一 三元表达式 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 二 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

python高级编程之列表解析

#列表解析 #编写0到10之间的偶数 #方法1 #结果:[0, 2, 4, 6, 8] num=range(10) num1=len(num) evens=[] i=0 while i<num1: if i%2==0: evens.append(i) i+=1 print evens #方法2 print [(i)for i in range(10)if i%2==0] #enumerate获取索引 #方法1 i=0 l=['a','b','c','d'] for  li in l: l[i]=

python基础-三元表达式/列表推导式/生成器表达式

1.三元表达式:如果成立返回if前的内容,如果不成立返回else的内容 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 2.列表推导式:l=['egg'+str(i) for i in range(1,11)] print(l) 3.生成器表达式: l=('egg'+str(i) for i in range(1,11) if i >6) for i in l: print(i) 原文地址:http

三元表达式 列表解析

三元表达式 # 三元表达式 # x=2 # y=3 # res=x if x > y else y #判断条件if x > y放中间,如果成立结果放判断条件左边,否则就放在右边 # print(res) #打印结果为y def max2(x,y): # if x > y: # return x # else: # return y return x if x > y else y #三元表达式:条件放中间,True放左边,False右边 print(max2(2,3)) 这,感觉没

python\列表和生成器表达式

一.协程函数的应用 写一个装饰器用于让协程函数不需要输入再执行一次next()函数 分析: 在装饰器中生成该协程函数的生成器, 并且执行一次next()函数 def firstNext(func): def wrapper(*args, **kwargs): g = func(*args, **kwargs) next(g) return g return wrapper @firstNext def eater(name): print("{} start to eat".forma

Python - 列表解析式/生成器表达式

列表解析式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式: (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 二者的区别: -列表解析式需要生成所有的数据: -生成器解析式不是真正创建列表,而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目yield出来.生成器表达式使用了延迟计算,在使用内存上更有效.

190329迭代器-生成器-三元运算-列表解析

一.迭代器 迭代器协议:对象必须提供一个next()方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么抛出一个Stoplteration异常终止迭代 可迭代对象:遵循迭代器协议,即可迭代对象,(可以被for循环的就是可迭代对象) l = {1,2,3} iter_l = l.__iter__() #将列表转换为迭代器 print(iter_l.__next__()) print(next(iter_l)) 二.生成器 1.生成器函数 def f(): for i in range(10): yield

列表生成式&amp;生成器表达式

一.列表生成式 def func(): return [lambda x:i*x for i in range(4)] print([j(2) for j in func()]) 结果:[6,6,6,6] 二.生成器表达式 def func(): return (lambda x:i*x for i in range(4)) print([j(2) for j in func()]) 结果:[0,2,4,6] 原文地址:https://www.cnblogs.com/gpd-Amos/p/899