python基础——生成器表达式
生成器表达式
1 生成器表达式定义
生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来。生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制。生成器表达式可以用来处理大数据文件。
序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析。
生成器表达式产生的是一个生成器对象,实质就是迭代器。
2 生成器表达式语法
语法:
(expression for iter_val in iterable)
(expression for iter_val in iterable if cond_expr)
例:
g=("egg%s"%i for i in range(100))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x0000007E9A403D00>
egg0
egg1
可以处理大数据文件:
f=open("a.txt")
l=[]
for line in f:
line = line.strip()
l.append(line)
print(l)
f.seek(0)
l1=[line.strip() for line in f]
print(l1)
f.seek(0)
g=(line.strip() for line in f)
print(g)
print(next(g))
输出结果:
['wen', 'yan', 'jie']
['wen', 'yan', 'jie']
<generator object <genexpr> at 0x0000000A2B173D00>
wen
4、List函数可以处理迭代器和可迭代对象
List后面可以跟可迭代对象,和for的实质是一样的。 List函数将可迭代对象使用iter方法,变成迭代器,然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值,并存储为列表类型,在最后报错的时候结束。
文件a.txt的内容是
wen
yan
jie
编程代码:
f=open('a.txt')
g=(line.strip() for line in f)
l=list(g)
print(l)
输出结果:
['wen', 'yan', 'jie']
5、sum函数可以处理迭代器和可迭代对象
Sum后面可以跟可迭代对象,和sum的实质是一样的。 Sum函数将可迭代对象使用iter方法,变成迭代器,然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值,并,在最后报错的时候结束。
g=(i for i in range(10))
print(g)
print(sum(g))
print(sum(range(10)))
print(sum([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x0000008ED3FA3D00>
45
45
45
Sum中也可以跟可迭代的对象,跟for,list的工作实质类型
print(sum([1,2,3,4]))
6、声明式编程
一种编程方式,将需要很多语句的代码写成声明变量的形式
g=(line.strip() for line in f)
7、 生成器表达式举例
在文件a.txt中的内容:
apple 10 3
tesla 1000000 1
mac 3000 2
lenovo 30000 3
chicken 10 3
1 计算购买总共的花费:
以前的做法:
money_l=[]
with open('a.txt') as f:
for line in f:
goods=line.split()
res=float(goods[-1])*float(goods[-2])
money_l.append(res)
print(money_l)
使用生成器表达式的做法
f=open('a.txt')
g=(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f)
for i in g:
print(i)
f=open('a.txt')
g=(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f)
print(sum(g))
一句话做法:不要这样做,python代码不是要写少,而是要写好,能看懂,且逻辑好
with open('a.txt') as f:
print(sum(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f))
2 将a.txt文件中的每行内容转化为字典类型并且存储到列表
以前做法:
res=[]
with open('a.txt') as f:
for line in f:
l=line.split()
d={}
d["name"]=l[0]
d["price"]=l[1]
d["count"]=l[2]
res.append(d)
print(res)
输出结果:
[{'price': '10', 'name': 'apple', 'count': '3'}, {'price': '1000000', 'name': 'tesla', 'count': '1'}, {'price': '3000', 'name': 'mac', 'count': '2'},
{'price': '30000', 'name': 'lenovo', 'count': '3'}, {'price': '10', 'name': 'chicken', 'count': '3'}]
生成器表达式做法
有报错的:
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res)
print(dic_g)
print(dic_g)
print(next(dic_g)) #原因在于dic_g生成器迭代需要res生成器迭代,res生成器迭代需要f迭代器迭代,f是打开文件的句柄,一关闭,res生成器和dic_g生成器都不能使用
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3E08>
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3E08>
ValueError: I/O operation on closed file. #报错
正确生成器做法:
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res)
print(dic_g)
apple_dic=next(dic_g)
print(apple_dic["count"])
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x00000081D5243D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000081D5243E08>
3
3 将a.txt文件中的每行内容转化为字典类型并且取出单价大于10000的商品存储到列表,
生成器表达式调用生成器表达式
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res if float(i[1]) >10000)
print(dic_g)
for i in dic_g:
print(i)
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x000000DB4C633D00>
<generator object <genexpr> at 0x000000DB4C633DB0>
{'price': '1000000', 'count': '1', 'name': 'tesla'}
{'price': '30000', 'count': '3', 'name': 'lenovo'}
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res if float(i[1]) >10000)
print(dic_g)
print(list(dic_g))
输出结果:
<generator object <genexpr> at 0x00000099A0953D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000099A0953DB0>
[{'price': '1000000', 'name': 'tesla', 'count': '1'}, {'price': '30000', 'name': 'lenovo', 'count': '3'}]
今日作业
(1)有两个列表,分别存放来老男孩报名学习linux和python课程的学生名字
linux=['钢弹','小壁虎','小虎比','alex','wupeiqi','yuanhao']
python=['dragon','钢弹','zhejiangF4','小虎比']
问题一:得出既报名linux又报名python的学生列表
linux=['钢弹', '小壁虎', '小虎比', 'alex', 'wupeiqi', 'yuanhao']
python=['dragon', '钢弹', 'zhejiangF4', '小虎比']
li=[i for i in linux for j in python if i==j]
print(li)
li=(i for i in linux for j in python if i==j)
print(list(li))
问题二:得出只报名linux,而没有报名python的学生列表
li=[ i for i in linux if i not in python]
print(li)
li=(i for i in linux if i not in python)
print(list(li))
问题三:得出只报名python,而没有报名linux的学生列表
li=[i for i in python if i not in linux]
print(li)
li=(i for i in python if i not in linux)
print(list(li))
(2)
shares={
'IBM':36.6,
'lenovo':27.3,
'huawei':40.3,
'oldboy':3.2,
'ocean':20.1
}
问题一:得出股票价格大于30的股票名字列表
li=( i for i,j in shares.items() if j > 30)
print(list(li))
问题二:求出所有股票的总价格
li=(float(j) for j in shares.values())
print(sum(li))
print(sum(float(j) for j in shares.values()))
(3)
l=[10,2,3,4,5,6,7]
得到一个新列表l1,新列表中每个元素是l中对应每个元素值的平方。过滤出l1中大于40的值,然后求和
l = [10, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
l1=[i**2 for i in l]
print(l1)
l2=[i for i in l1 if i >40]
print(sum(l2))
python基础——生成器表达式的更多相关文章
- 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' ...
- 第五章:Python基础の生成器、迭代器、序列化和虚拟环境的应用
本课主题 生成器介紹和操作实战 迭代器介紹和操作实战 序例化和反序例化 Json 和 Pickle 操作实战 字符串格式化的应用 创建虚拟环境实战 本周作业 生成器介紹和操作实战 什么是生成器,生成器 ...
- Python:生成器表达式
转于:http://www.cnblogs.com/liu-shuai/p/6098218.html 博主:刘-帅 简介: 生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算 ...
- Python菜鸟之路:Python基础-生成器和迭代器、递归
一.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 1. 迭代器优点 对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言, ...
- python基础-生成器
生成器 概念:但凡在函数内部定义了一个yield,调用函数时,函数体代码不会执行,会返回一个结果,该结果就是生成器.本质上是迭代器,一个自定义的迭代器. # python内获取迭代器的方式 def i ...
- python基础 生成器 迭代器
列表生成式: a=[1,2,3] print a b=[i*2 for i in range(10)] #i循环10次,每一个i的值乘2就是列表中的值.列表生成式 print b >>[1 ...
- Python练习-生成器表达式-筛选与运算
# 编辑者:闫龙 l = [10, 2, 3, 4, 5, 6, 7] l1 = [int(i)**2 for i in l] # 得到一个新列表l1,新列表中每个元素是l中对应每个元素值的平方 pr ...
- Python基础-生成器和迭代器
生成器都是迭代器,迭代器不一定是生成器 def fansik(max): n, before, after = 0, 0, 1 while n < max: print(before) befo ...
- python基础——生成器与迭代器
生成器 def func(): print("111") yield 1 print("222") yield 3 print("333") ...
随机推荐
- 1833 深坑 TLE 求解
题目描述: 大家知道,给出正整数n,则1到n这n个数可以构成n!种排列,把这些排列按照从小到大的顺序(字典顺序)列出,如n=3时,列出1 2 3,1 3 2,2 1 3,2 3 1,3 1 2,3 2 ...
- [git 实践篇]如何创建公钥
如何创建公钥 首先启动一个Git Bash窗口(非Windows用户直接打开终端) 执行: cd ~/.ssh 如果返回"- No such file or directory", ...
- SpringMVC DispatcherServlet 启动和加载过程(源码调试)
在阅读本文前,最好先阅读以下内容(当然,如果对 Servlet 已经有所了解,则可跳过): http://www.cnblogs.com/cyhbyw/p/8682078.html http://ww ...
- ubuntu1604使用源码方式安装ruby2.5.0
本文介绍ubutntu1604环境下源代码方式安装ruby 版本2.5.0 如果内存小于2G可以开启虚拟内存,下面的命令开启4G虚拟内存 sudo dd if=/dev/zero of=/swap b ...
- nyoj 第几是谁
第几是谁? 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述 现在有"abcdefghijkl"12个字符,将其按字典序排列,如果给出任意一种排列, ...
- JAVAEE——BOS物流项目09:业务受理需求分析、创建表、实现自动分单、数据表格编辑功能使用方法和工作单快速录入
1 学习计划 1.业务受理需求分析 n 业务通知单 n 工单 n 工作单 2.创建业务受理环节的数据表 n 业务通知单 n 工单 n 工作单 3.实现业务受理自动分单 n 在CRM服务端扩展方法根据手 ...
- Oracle闪回技术
(一)闪回技术概要 闪回技术是数据库备份与恢复的重要补充手段,主要包括以下7种特性: 特性 原理 数据库支持 闪回查询(Flashback Query) 利用undo表空间中的回退信息,查询过去某个时 ...
- node express将请求重定向为https
项目开发时,由于服务器只接受https请求(运维说了算...),所以在生产环境时,要把所有http请求全都重定向为https,具体操作是在app.js文件里加入以下代码: var express = ...
- zTree根据json选中节点,并且设置其他节点不可选
首先,在适配目录树时,使用checkbox形式,配置代码如下: var settingCatalog = { check:{ enable: true }, data:{ simpleData:{ e ...
- ### Cause: org.apache.ibatis.binding.BindingException: Parameter 'name' not found. Available parameters are [arg1, arg0, param1, param2]
org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error updating database. Cause: org.apache.ib ...