Python列表解析 l = ["egg%s" %i for i in range(100) if i > 50] print(l) l= [1,2,3,4] s = 'hello' l1 = [(num,s1) for num in l for s1 in s] print(l1) l1 =[] for num in l: for s1 in s: t = (num,s1) l1.append(t) print(l1) import os g = os.walk('D:\\te…

列表表达式.生成器表达式和协程函数 一.列表表达式: 常规方式示例: egg_list=[] for i in range(100): egg_list.append("egg%s"%i) print(egg_list) 执行结果是: ['egg0', 'egg1', 'egg2', 'egg3', 'egg4', 'egg5', 'egg6', 'egg7', 'egg8', 'egg9', 'egg10', 'egg11', 'egg12', 'egg13', 'egg14', '…

一.列表生成式 假如现在有这样一个需求:快速生成一个列表[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],该如何实现? 在不知道列表生成式的情况下,可能会这样写: a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 如果要每个值+1呢?可能会这样: for index,i in enumerate(a): a[index] +=1 print(a) 不够方便,这里讲一个快速生成列表的方法:列表生成式.意思就是立即生成列表. 生成一个1到10的列表: a = [i+1 for i in range(10…

列表生成式 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. 如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环: >>> L = [] >>> for x in range(1, 11): ... L.append(x * x) ... >>> L [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 但是循环太繁琐,而列表…

列表生成式: 需求:要对列表 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]的每个元素加1 用列表生成式一步搞定: li = [i+1 for i in range(10)] # 这种写法就叫列表生成式 print(li) 生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那…

[1]列表生成器:列表生成式就是一个用来生成列表的特定语法形式的表达式. 1.基础语句结构:[exp for iter_var in iterable例如:a=[f(x) for x in range(10)] 2.工作过程: 迭代iterable中的每个元素:每次迭代都先把结果赋值给iter_var,然后通过exp得到一个新的计算值:最后把所有通过exp得到的计算值以一个新列表的形式返回. 相当于这样的过程:L = [] for iter_var in iterable: L.append(e…

列表表达式: (1) 语法1:[表达式 for 变量 in 列表],表示把得到的每一个变量值都放到 for 前面的表达式中计算 ,然后生成一个列表(2) 语法2:[表达式 for 变量 in 列表 if 条件],如果加上 if 判断,则表示把每一个变量值进行判断,如果判断正确再交给表达式进行计算,然后生成一个列表 In [4]: [i*2 for i in range(10)] Out[4]: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] In [5]: [i*2 fo…

列表解析作为动态创建列表的强大工具,值得学习. 列表解析技术之前的状况--函数式编程. lambda.filter(), map() enumerate, sorted, any, all, zip 等等. 举例:list_a经过lambda函数过滤后得到列表list_b list_a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] list_b = list(filter(lambda x: x > 3, list_a)) print(list_b) 结果: [4, 5, 6] 列表解析: 基本语法…

生成器: 生成器的本质就是迭代器 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建,其实就是手写的迭代器 def func(): print('abc') yield 222 #由于函数中有了yield ret = func() print(ret) #我们执行函数的时候实际上是获取生成器 结果: <generator object func at 0x10567ff68> 这个叫func的生成器的内存地址0x10567ff68 在Python中可以通过三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数…

一.昨日内容回顾 惰性机制(只有执行__next__()才会取值)二.今日主要内容 1.生成器 生成器:本质是迭代器,写法和迭代器不一样.用法和迭代器一样. ※生成器记录的是代码 2.生成器函数 生成器函数: 在函数中return换成yield. 这个函数就是生成器函数 def func(): yield yield from iterable 相当于 for el in iterable: yield el 取值: gen.__next__() 下一个 gen.send() 可以给上一个yie…