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 == ‘alex‘ 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、声明式编程练习题
1、将names=[‘egon‘,‘alex_sb‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘]中的名字全部变大写 2、将names=[‘egon‘,‘alex_sb‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘]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
展开思考一下
6、文件shopping.txt内容如下
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=[‘egon‘,‘alex_sb‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘]
names=[name.upper() for name in names]
#题目二
names=[‘egon‘,‘alex_sb‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘]
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)
示例解答：
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
2、递归分为两个阶段：递推，回溯
#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，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475 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、可以修改递归最大深度
import sys
sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)
n=1
def test():
global n
print(n)
n+=1
test()
test()
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
5、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=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #从小到大排列的数字列表
def search(num,l):
print(l)
if len(l) > 0:
mid=len(l)//2
if num > l[mid]:
#in the right
l=l[mid+1:]
elif num < l[mid]:
#in the left
l=l[:mid]
else:
print(‘find it‘)
return
search(num,l)
else:
#如果值不存在，则列表切为空
print(‘not exists‘)
return
search(100,l)
实现类似于in的效果
实现类似于in的效果
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)
实现类似于l.index(30)的效果
实现类似于l.index(30)的效果
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‘ format(了解即可)
format（了解即可）
字典的运算：最小值，最大值，排序
salaries={
‘egon‘:3000,
‘alex‘:100000000,
‘wupeiqi‘:10000,
‘yuanhao‘: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)
‘yuanhao‘
>>> min(salaries)
‘alex‘
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])
‘alex‘
>>> min(salaries,key=lambda k:salary[k])
‘yuanhao‘
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, ‘alex‘)
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)
！！！lambda与内置函数结合使用！！！
！！！lambda与内置函数结合使用！！！
eval与exec
compile(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) complie（了解即可）
complie（了解即可）
五 阶段性练习
1、文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资
egon male 18 3000
alex male 38 30000
wupeiqi female 28 20000
yuanhao 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‘:‘egon‘,‘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
#1
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)
#2
print(max(info,key=lambda dic:dic[‘salary‘]))
#3
print(min(info,key=lambda dic:dic[‘age‘]))
# 4
info_new=map(lambda item:{‘name‘:item[‘name‘].capitalize(),
‘sex‘:item[‘sex‘],
‘age‘:item[‘age‘],
‘salary‘:item[‘salary‘]},info)
print(list(info_new))
#5
g=filter(lambda item:item[‘name‘].startswith(‘a‘),info)
print(list(g))
#6
#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)
#7
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)
示例解答：
时间： 2024-11-05 13:35:12