天津做无痛人流费用五洲网站,智慧团建平台登录入口官网,线上广告平台,好模板网站一、迭代器 1、什么是迭代 1 重复 2 下次重复一定是基于上一次的结果而来 1 l[1,2,3,4]
2 count0
3 while count len(l):
4 print(l[count])
5 count1 迭代举例2、可迭代对象 可进行.__iter__()操作的为可迭代对象 #print(isinstance(str1,Iterable)),判断str…一、迭代器 1、什么是迭代 1 重复 2 下次重复一定是基于上一次的结果而来 1 l[1,2,3,4]
2 count0
3 while count len(l):
4 print(l[count])
5 count1 迭代举例 2、可迭代对象 可进行.__iter__()操作的为可迭代对象 #print(isinstance(str1,Iterable)),判断str1是否是可迭代对象 3、迭代器 进行.__iter__()操作操作后的结果为迭代器 iter1obj.__iter__() #iter1为迭代器 优点: 1 提供了一种不依赖于索引的取值方式 2 惰性计算节省内存 缺点 1 取值不如按照索引取值方便 2 一次性只能往后取不能回退 3 无法获取长度 迭代器的应用 1.提供了一种不依赖索引的统一的迭代方法2. 惰性计算比如取文件的每一行 4、迭代器对象 可进行.__next__()操作的为可迭代对象 #print(isinstance(str1,Iterator)),判断str1是否是迭代器对象 二、生成器 生成器函数函数体内包含有yield关键字 生成器生成器函数执行的结果是生成器 yield的功能 1.与return类似都可以返回值但不一样的地方在于yield返回多次值而return只能返回一次值 2.为函数封装好了__iter__和__next__方法把函数的执行结果做成了迭代器 3.遵循迭代器的取值方式obj.__next__触发的函数的执行函数暂停与再继续的状态都是由yield保存的 生成器应用举例 1 #模拟tail -f a.txt2 import time3 def tail(filepath,encoding):4 从文件读取最后一行内容5 with open (filepath,encodingutf-8) as f:6 f.seek(0,2)7 while True:8 linef.readline()9 if line:
10 yield line
11 else:
12 time.sleep(0.5)
13 def grep(lines,pattern):
14 guolv内容如果有就返回
15 for line in lines:
16 if pattern in line:
17 #print(line)
18 yield line
19
20 gtail(homework01.txt)
21 g2grep(g,err0r)
22 g3grep(g2,404)
23 for i in g3:
24 print(i) 用生成器模拟tail -f |grep error功能 三、列表解析 python的三元运算格式如下 result值1 if xy else 值2 这个是什么意思呢就是结果值1 if 条件1 else 值2 列表解析 用三元表达式将结果写入列表即为列表解析 列表解析实例 1 要求列出1~10所有数字的平方2 ####################################################3 1、普通方法4 L []5 for i in range(1,11):6 ... L.append(i**2)7 ... 8 print L9 [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
10 ####################################################
11 2、列表解析
12 L [ i**2 for i in range(1,11)]
13 print L
14 [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 1 要求列出1~10中大于等于4的数字的平方2 ####################################################3 1、普通方法4 L []5 for i in range(1,11):6 ... if i 4:7 ... L.append(i**2)8 ... 9 print L
10 [16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
11 ####################################################
12 2、列表解析
13 L [ i**2 for i in range(1,11) if i 4 ]
14 print L
15 [16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 1 要求列出/var/log中所有已.log结尾的文件2 ##################################################3 1、普通方法4 import os5 file []6 for file in os.listdir(/var/log):7 ... if file.endswith(.log):8 ... file.append(file)9 ...
10 print file
11 [anaconda.ifcfg.log, Xorg.0.log, anaconda.storage.log, Xorg.9.log, yum.log, anaconda.log, dracut.log, pm-powersave.log, anaconda.yum.log, wpa_supplicant.log, boot.log, spice-vdagent.log, anaconda.program.log]
12 ##################################################
13 2.列表解析
14 import os
15 file [ file for file in os.listdir(/var/log) if file.endswith(.log) ]
16 print file
17 [anaconda.ifcfg.log, Xorg.0.log, anaconda.storage.log, Xorg.9.log, yum.log, anaconda.log, dracut.log, pm-powersave.log, anaconda.yum.log, wpa_supplicant.log, boot.log, spice-vdagent.log, anaconda.program.log] 四、生成器解析 1 #############################################2 egg_list[鸡蛋%s %i for i in range(10)] #列表解析3 4 #############################################5 6 laomuji(鸡蛋%s %i for i in range(10))#生成器表达式7 print(laomuji)8 print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__9 print(laomuji.__next__())
10 print(next(laomuji)) 总结 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议让for循环变得更加通用。大部分内置函数也是使用迭代器协议访问对象的。 例如 sum函数是Python的内置函数该函数使用迭代器协议访问对象而生成器实现了迭代器协议所以我们可以直接这样计算一系列值的和 sum(x ** 2 for x in xrange(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表 sum([x ** 2 for x in xrange(4)]) 转载于:https://www.cnblogs.com/hedeyong/p/7028303.html
