1.对序列进行分组的函数(摘自web.py源码utils.py文件中) def group(seq, size): """ Returns an iterator over a series of lists of length size from iterable. >>> list(group([1,2,3,4], 2)) [[1, 2], [3, 4]] >>> list(group([1,2,3,4,5], 2)) [[1, 2],…

1.python高级特性 1.1切片 list列表 L=['Mli','add','sal','saoo','Lkkl'] L[0:3]  #即为['Mli','add','sal']  从索引0开始,到索引3结束,但不包括3 L[:3]等价于 L[0:3] L[-2:]  #即为 ['saoo','Lkkl']   最后一个元素的索引为-1 L[-2:-1]  #即为['Lkkl'] L=range(100)  #则L[1:6:2]为 每个两个元素取一个数  所以输出为[2,4] tuple也…

廖雪峰老师的教程上学来的,地址:python高级特性 下面以几个具体示例演示用法: 一.切片 1.1 利用切片实现trim def trim(s): while s[:1] == " " or s[-1:] == " ": # 若第1个元素或最后1个元素为空格 if s[:1] == " ": s = s[1:] if s[-1:] == " ": s = s[:-1] return s 注:字符串可以看做一个list,列表切…

阅读目录 一 递归和迭代 二 什么是迭代器协议 三 python中强大的for循环机制 四 为何要有for循环 五 生成器初探 六 生成器函数 七 生成器表达式和列表解析 八 生成器总结 一 递归和迭代 这里简单理解一下迭代器和生成器的概念,迭代器可以理解为:一直在干一件事情,要包含iter()方法,获取值的时候,要调用next()方法:而生成器则是对一个可迭代对象进行操作,要调用yeild()方法:两者的区别是,迭代器是用户发出请求,没调用一次返回一个结果:而生成器则是,一次调用,将结果一次性…

原文:Python高级特性(2):Closures.Decorators和functools 装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说 Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新 加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的…

译文:Python高级特性(1):Iterators.Generators和itertools [译注]:作为一门动态脚本语言,Python 对编程初学者而言很友好,丰富的第三方库能够给使用者带来很大的便利.而Python同时也能够提供一些高级的特性方便用户使用更为复杂的数据结构.本系 列文章共有三篇,本文是系列的第一篇,将会介绍迭代器.生成器以及itertools模块的相关用法.由于作者 Sahand Saba 列举的示例中有诸多专业的数学相关内容,因此翻译中有诸多不妥之处请大家指出,非常感谢…

今天帅气的易哥和大家分享的是Pyton的高级特性,希望大家能和我一起学习这门语言的魅力. Python高级特性之:List Comprehensions.Generator.Dictionary and set comprehension(su013171165) 我们在需要循环处理数据的时候,往往都会用range(n)这个方法生成list但是如果需要生成奇数list或者其他list怎么办呢?这就是我今天要讲的List Comprehensions. 一.List Comprehensions(…

1 Python的函数参数传递 两个例子 a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 通过id来看引用a的内存地址可以比较理解: a = 1 def fun(a): print "func_in",id(a) # func_in 41322472 a = 2…

python生成器原理剖析 函数的调用满足"后进先出"的原则,也就是说,最后被调用的函数应该第一个返回,函数的递归调用就是一个经典的例子.显然,内存中以"后进先出"方式处理数据的栈段是最适合用于实现函数调用的载体,在编译型程序语言中,函数被调用后,函数的参数,返回地址,寄存器值等数据会被压入栈,待函数体执行完毕,将上述数据弹出栈.这也意味着,一个被调用的函数一旦执行完毕,它的生命周期就结束了. 在python这样的解释型语言中,函数的调用也是依赖栈的.之前说过,py…

python——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,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generat…

三者联系 迭代器(iterator)是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方法(next python3)和__iter__方法返回自己本身,即为迭代器 通常生成器是通过调用一个或多个yield表达式构成的函数s生成的.同时满足迭代器的定义. 生成器是一种特殊的迭代器,即生成器都是迭代器,但反过来不行. 生成器和迭代器都只能遍历一次,即对象迭代完后就不能重新迭代了. 可直接作用于for循环的数据类型: 集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: generat…

原文:Python高级特性(3): Classes和Metaclasses 类和对象 类和函数一样都是Python中的对象.当一个类定义完成之后,Python将创建一个“类对象”并将其赋值给一个同名变量.类是type类型的对象(是不是有点拗口?). 类对象是可调用的(callable,实现了 __call__方法),并且调用它能够创建类的对象.你可以将类当做其他对象那么处理.例如,你能够给它们的属性赋值,你能够将它们赋值给一个变量,你 可以在任何可调用对象能够用的地方使用它们,比如在一个map中…

小学生都能学会的python(生成器) 1. 生成器 生成器的本质就是迭代器. 生成器由生成器函数来创建或者通过生成器表达式来创建 # def func(): # lst = [] # for i in range(10000): # lst.append("衣服%s" % i) # return lst # lst = func() # print(lst) # def func(): # for i in range(1, 10000): # yield "衣服%s&qu…

Generator, python 生成器, 先熟悉一下儿相关定义, generator function 生成器函数, 生成器函数是一个在定义体中存有 'yield' 关键字的函数. 当生成器函数被调用的时候, 函数反返回一个 generator. A function that has the yield keyword in its body. When invoked, a generator func‐ tion returns a generator. generator 生成器,…

Python 高级特性介绍 - 迭代的99种姿势 与协程 引言 写这个笔记记录一下一点点收获 测试环境版本: Python 3.7.4 (default, Sep 28 2019, 16:39:19) Python2老早就停止支持了 所以还是跟进py3吧 macOS Catalina 10.15.1 迭代方式 Python中一样可以使用for进行迭代 与C.Java等一众语言有区别的是 python中迭代更像是Java的逐元循环(foreach) Java用法(下标迭代): for (int i…

承接上篇,本文会从语言特性.开发环境和必备工具来带领大家进入Python的世界. 语言特性 首先一起看下C#和Python在语言特性层面的对比,他们作为截然不同的两类面向对象高级语言,在语言层面上有何异同. 注:本系列均采用.NET Core为C#代码的运行环境,Python则为Python 3 上表对部分语言特性简单做了对比,C#作为一门编译型静态语言,和Python这样的解释性动态语言,虽然差异较大,但同为面向向对象的高级语言,Python的很多概念仍然是无关编程语言的. Python的特性…

python基础--特性(property) 1 什么是特性property property是一种特殊的属性,访问它时会执行一段功能(函数)然后返回值 import math class Circle: #定义一个圆的类 def __init__(self,radius): #圆的半径radiu self.radius=radius @property # are=property(area) def area(self): #计算面积 return math.pi*self.radius**…

[Spark][Python][DataFrame][Write]DataFrame写入的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu…

[Python]Python 使用 for 循环的小例子: In [7]: for i in range(5): ...: print "xxxx" ...: print "yyyy" ...: xxxxyyyyxxxxyyyyxxxxyyyyxxxxyyyyxxxxyyyy…

[python]python 遍历一个list 的小例子: mlist=["aaa","bbb","ccc"]for ss in enumerate(mlist): print ss 验证一下运行结果: In [34]: mlist=["aaa","bbb","ccc"] In [35]: for ss in enumerate(mlist): ....: print ss ....:…

python高级特性 1.集合的推导式 列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:[exp for item in collection if codition] if codition - 可选 字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition} 集合推导式 语法:{exp for item in collection if cod…

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4, 上午看过了一篇讲Python生成器的博文: 提高你的Python: 解释‘yield’和‘Generators(生成器)’(英文原文) 这篇博文讲的挺好的,但在读完后,自己仍然对yield.send.yield返回值等概念不清楚,于是,做了两个小试验. 试验一:yield语句的返回值 def xyz(): print('xyz 0') while True: print('xyz 1') data = yield 2 print('xy…

<hadoop权威指南>的天气数据可以在ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa下载,在网上看到这个数据好开心,打开ftp发现个问题,呀呀,这么多文件啊,我一个个去点另存为,得点到啥时候啊,迅雷应该有批量下载,只是我没找到,估计是我浏览器把迅雷禁掉了,干脆自己用python写一个实现下载好了,网上早了一下,发现很简单啊 Python 从FTP 下载数据的例子: #!/usr/bin/python#-*- coding: utf-8 -*- from ftpl…

python实现excel转json的例子(改进版) 由于数值策划给出数值是excel表格,但前台flash程序用的又是json格式.服务器也用了json格式,而json又是utf-8编码的,用C++实现,太痛苦. 鉴于此,尝试用python实现看看.没想到,python实现确实很简单,一个多小时搞定(有搜索事半功倍啊). 今天我又对它做了一点改进.主要1.是支持float和多表格:2.在excel中用"tablelist"描述要转的表和目标json的文件名称(如图). 修改后的代码:…

python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果: [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表,但是生成器保存的是算法,在每一次调用 next 时才会计算出结果,因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例: a…

python生成器学习: 案例分析一: def demo(): for i in range(4): yield i g=demo() g1=(i for i in g) #(i for i in demo()) g2=(i for i in g1) #(i for i in (i for i in demo())) ---> print(list(g1)) #list((i for i in demo())) #执行后 list((0,1,2,3)) --->[0,1,2,3] print(…

一.python生成器 python生成器原理: 只要函数中存在yield,则函数就变为生成器函数 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- def xrange(): ') yield 1 ') yield 2 ') yield 3 r = xrange() #不执行,产生一个生成器 print(r) #<generator object f1 at 0x0000017D4A1D1CA8> re = r.__next__() print(re)…

生成器是一个特殊的迭代器,它保存的是算法,每次调用next()或send()就计算出下一个元素的值,直到计算出最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration.生成器有两种类型,一种是生成器表达式(又称为生成器推导),一种是生成器函数. 生成器表达式是通过一个Python表达式语句去计算一系列数据,但生成器定义的时候数据并没有生成,而是返回一个对象,这个对象只有在需要的时候才根据表达式计算当前需要返回的数据. 生成器函数是一种语句中包含yield关键词的特殊的函数,它本身是一个迭代…

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终…

前言: 之前学习Python自动化,接触了不少python的学习,对生成器印象尤其深,网上也看了很多介绍,下面主要是这些概念的个人学习整理(如侵删). 正文: 如要创建一个非常大的列表,受到内存限制,列表容量肯定也是有限的,而且很多时候,访问只是几个元素,剩余的空间更是白白浪费, 如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,Python的生成器就为之而生. Python这门语言中,生成器毫无疑问是最有用的特性之一,也是使用的最不广泛的Python特性之…