Python 解析式、生成器
标准库datetime
datetime模块
- 对日期、时间、时间戳的处理
- datetime类
- 类方法
- today() 返回本地时区当前时间的datetime对象
- now(tz=None) 返回当前时间的datetiem对象,时间到微秒,如果tz为None,返回和today()一样
- utcnow() 没有时区的当前时间
- formtimestamp(timestamp, tz= None)从一个时间戳返回一个datetime对象
- datetime对象
- timestamp() 返回一个到微妙的时间戳
- 时间戳:格林威治时间1970年1月1日0时到现在的秒数
- timestamp() 返回一个到微妙的时间戳
- 类方法
datetime对象
- 构造方法 datetime.datetime(2016,12,6,16,29,43,79043)
- year、month、day、hour、minute、second、microsecond,取datetime对象的年月日时分秒及微妙
- weekday() 返回星期的天,周一0,周日6
- isoweedday() 返回星期的天,周一1,周日7
- date() 返回日期date对象
- time() 返回时间time对象
- replace() 修改并返回新的时间
- isocalendar() 返回一个三元组(年、周数、周的天)
日期格式化
- 类方法 strptime(date_string,format),返回datetime对象
- 对象方法 strftime(format),返回字符串
- 字符串format函数格式化
import datetime
dt = datetime.datetime.strptime("21/11/06 16:30", "%d/%m/%y %H:%M")
print(dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
print("{0:%Y}/{0:%m}/{0:%d} {0:%H}::{0:%M}::{0:%S}".format(dt))
tiemdelta对象
- datetime2 = datetime1 + tiemdelta
- datetime2 = datetime1 - tiemdelta
- tiemdelta = datetime1 - datetime2
- 构造方法
- datetime.timedelta(days=0,seconds=0,microseconds=0,milliseconds=0,minutes=0,hours=0,weeks=0)
- year = datetime.timedelta(days = 365)
- total_seconds() 返回时间差的总秒数
标准库time
time
- time.sleep(secs) 将调用线程挂起指定的秒数
列表解析
1、生产一个列表,元素0~9,对每个元素自增1后求平方返回新列表
#常规写法
lst = []
for a in range(10):
lst.append((a+1)**2)
print(lst)
#列表解析
lst=[(a+1)**2 for a in range(10)]
print(lst)
语法:
- [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
- 使用中括号[],内部是for 循环,if条件语句可选
- 返回一个新的列表
列表解析式是一种语法糖
- 编译器会优化,不会因为简写而影响效率,反而因优化提高了效率
- 减少程序员工作量,减少出错
- 简化代码,但可读性增强
举例:
获取10以内的偶数
even = [x for x in range(10) if x%2==0]
print(even)
- 有这样的赋值语句newlist = [print(i) for i in range(10)] 请问打印出什么? newlist结果是None
- 获取20以内的偶数,如果同时3的倍数也打印[i for i in range(20) if i%2==0 elif i%3==0] 可以
生成器表达式
语法:
- (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
- 列表解析式的中括号换成小括号就行了
- 返回一个生成器
和列表解析器的区别
- 生成器表达式是按需计算(惰性计算、延迟计算)需要的时候才计算值
- 列表解析式是立即返回值
生成器
- 可迭代对象
- 迭代器
举例:
生成器:
g = ("{:04}".format(i) for i in range(1,11))
next(g) #判断是否是迭代器
for x in g:
print(x)
print('~~~~~~~~~~~~')
for x in g:
print(x)
#执行结果
0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 0010 ~~~~~~~~~~~~
总结:
- 延迟计算
- 返回迭代器,可以迭代
- 从前到后走一遍后,不能回头
列表解析式:
g = ["{:04}".format(i) for i in range(1,11)]
for x in g:
print(x)
print('~~~~~~~~~~~~')
for x in g:
print(x)
#执行结果
0001
0002
0003
0004
0005
0006
000789
0010
~~~~~~~~~~~~
0001
0002
0003
0004
0005
0006
000789
0010
总结
- 立即计算
- 返回的不是一个迭代器,返回可迭代对象列表
- 从前到后走完一遍后,可以重新回头迭代
it = (print("{}".format(i+1)) for i in range(2))
first = next(it)
second = next(it)
#val = first + second #报错,因为print给it的结果是None None+None
#正确
it = (i+1 for i in range(2))
first = next(it)
second = next(it)
val = first + second
print(val)
生成器表达式和列表解析式对比
- 计算方式
- 生成器表达式延迟计算,列表解析式立即计算
- 内存占用
- 单从返回值本身来说,生成器表达式省内存,列表解析式返回新的列表
- 生成器没有数据,内存占用极少,但是使用的时候,虽然一个个返回数据,但是合起来占用的内存也差不多
- 列表解析式构造新的列表需要占用内存
- 计算速度
- 单从计算时间看,生成器表达式耗时非常短,列表解析式耗时长
- 但是生成器本身并没有返回任何值,只返回了一个生成器对象
- 列表解析式构造并返回了一个新的列表
集合解析式
语法:
- {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式的中的中括号换成大括号{}
- 立即返回一个集合
用法:
- {(x,x+1) for x in range(10)}
- {[x] for x in range(10)} #包括 列表不能hash
字典解析式
语法:
- {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式的中括号换成大括号{}
- 使用key:value形式
- 立即返回一个字典
用法:
- {x:(x,x+1) for x in range(10)}
- {x:[x,x+1] for x in range(10)}
- {(x,):[x,x+1] for x in range(10)}
- {[x]:[x,x+1] for x in range(10)} # 包括 列表不可hash
- {chr(0x41+x):x**2 for x in range(10)} #这是生产大写字母
- {str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} #输入 {'0': 3, '1': 3, '2': 3} 因为字典去重
Python 解析式、生成器的更多相关文章
- 第四天python3 python解析式-生成器-迭代器
标准库datetime datetime模块 对日期.时间.时间戳的处理 datetime类 类方法: today() 返回本地时区当前时间的datetime对象: now(tz=None) 返回当 ...
- python 列表生成器
python 列表生成器 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 一个循环 在C语言等其他语言中,for循环一般是这样的 ...
- python 迭代器 生成器
迭代器 生成器 一 什么是迭代器协议 1.迭代器协议是指: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,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前 ...
- python中和生成器协程相关的yield from之最详最强解释,一看就懂(四)
如果认真读过上文的朋友,应该已经明白了yield from实现的底层generator到caller的上传数据通道是什么了.本文重点讲yield from所实现的caller到coroutine的向下 ...
- python中和生成器协程相关yield from之最详最强解释,一看就懂(二)
一. 从列表中yield 语法形式:yield from <可迭代的对象实例> python中的列表是可迭代的, 如果想构造一个生成器逐一产生list中元素,按之前的yield语法,是在 ...
- python中和生成器协程相关的yield之最详最强解释,一看就懂(一)
yield是python中一个非常重要的关键词,所有迭代器都是yield实现的,学习python,如果不把这个yield的意思和用法彻底搞清楚,学习python的生成器,协程和异步io的时候,就会彻底 ...
- Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试):
https://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70176117 Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试):Num01–& ...
- python解析式
一.列表解析式 列表解析是外面一对中括号,它返回的是列表. 一般形式为:[expr for item in itratoble] print([i+1 for i in range(10)]) #结果 ...
- Python的生成器进阶玩法
Python的生成器进阶玩法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.yield的表达式形式 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8 ...
- python中“生成器”、“迭代器”、“闭包”、“装饰器”的深入理解
一.生成器 1.什么是生成器? 在python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 2.生成器有什么优点? 1.节约内存.python在使用生成器时对延迟操作提供了支持.所谓延 ...
随机推荐
- 26 组件中style标签lang属性和scoped属性的介绍
普通的style标签只支持普通的样式,如果想要启用scss或less,需要为style元素,设置lang属性 只要 咱们的style标签,是在 .vue 组件中定义的,那么,推荐都为style开启sc ...
- 【xsy2978】Product of Roots 生成函数+多项式ln+多项式exp
题目大意:给你两个多项式$f(x)$和$g(x)$,满足$f(x)=\prod\limits_{i=1}^{n}(a_i+1)$,$g(x)=\prod\limits_{i=1}^{m}(b_i+1) ...
- concat以及group_concat的用法
concat()函数 1.功能:将多个字符串连接成一个字符串. 2.语法:concat(str1, str2,...) 返回结果为连接参数产生的字符串,如果有任何一个参数为null,则返回值为null ...
- PHP基础语法之 三元运算符和其它运算符
三元运算符和其它运算符 此外还有一些特殊的运算符和符号,我们再来进行讲解.可能以后我们需要用到.直线电机选型 符号 说明 $x? 真代码段:假代码段 判断是否为真假 ? 真情况 : 假情况; ``(反 ...
- ORA-00600[2662]问题 汇总
一.ORA-00600[2662]问题模拟及解决方法 这是2013年的一篇文章,也不知道数据库是什么版本, 我的数据库时11.2.0.4,使用下面方法模拟的时候,模拟不出来.... 参照eygle ...
- 后台(一)vue+element-ui(全局配置)
vue init webpack 项目名称 npm install axios //先安装! npm install --save axios vue-ax ...
- qt动态库实现无边框窗体的消息处理 nativeEvent的使用
需求: 在动态库中创建一个窗口句柄,可以给外部调用,库的调用者,通过这个句柄发送消息到底层库,库里面可以实现对消息的处理 m_FHandle=AllocateHWnd(WndProcDllMsg); ...
- 4、wordcount程序原理剖析及Spark架构原理
一.wordcount程序原理深度剖析 二.Spark架构原理 1.
- (7)打鸡儿教你Vue.js
计算属性 computed <div id="app"> {{ message.split('').reverse().join('') }} </div> ...
- 微信小程序分页显示
<view class="tabNav"> <view wx:for="{{navTab}}" wx:key="index" ...