本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in a:…

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&…

本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式  普通青年版 a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1print(a) 原值修改…

迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 一般分为可迭代对象,迭代器,可迭代对象不一定是迭代器,但迭代器一定是可迭代对象 1.可以直接作用于for循环的数据类型 第一类:集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 第二类:generator,包括集合定义generator和带yield的generator(也就是generator function). 以上这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable. 可以使用isinsta…

容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有: list, deque, …. set, frozensets, …. dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …. tuple, namedtuple…

一.迭代器 迭代协议:对象必须提供一个next方法,执行该方法后会返回迭代的下一项或者抛出Stopiteration异常,终止迭代.切只能往前,不能倒退. 可迭代对象:遵循迭代写一点对象就是可迭代对象. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器,生成迭代器的方法是iter(): li = [1,2,3,4] #…

什么迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter__和__next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要. 所以,迭代器就是实现了工厂模式的对象,它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回.有很多关于迭代器的例子,比如itertools函数…

1. 迭代器 1.1 可迭代对象(Iterator) 迭代器协议:某对象必须提供一个__next__()方法,执行方法要么返回迭代中的下一项,要么引起一个Stopiteration异常,以终止迭代(只能往后走,不能往前退) 协议是一种规范,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如for循环.sum.min.max函数),使用迭代器协议访问对象 可迭代对象(Iterator):实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义了一个__iter__()方法),也就是可迭代对象内部要包含_…

generator 生成器generator:一边循环一边计算的机制. 生成器是一个特殊的程序,可以被用于控制循环的迭代行为.python中的生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,可以使用next()函数和send()函数恢复生成器. 生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用.但是,不同于一般函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这个消耗的内存数量将大大减小.因此,生成器看起来像是一个函数,但是表现得像迭代…

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是generato…