Python中的迭代和可迭代对象】的更多相关文章

python中的is判断引用的对象是否一致,==判断值是否相等 a = 10 b = 20 list = [1,2,3,4,5] print(a in list) print(b not in list) a = 20 print(a in list) print(a is b) print('*'*20) c = 'c' d = 'c' print(c is d) # True 这个是个变量缓存的概念 c = 'c'*10000 d = 'c'*10000 print(c is d) # Fa…
sorted根据输入可迭代对象中的项返回一个新的已排序列表,原输入参数对象中的数据不会发生变化. 具体可参考:<Python中与迭代相关的函数>的详细介绍 老猿Python,跟老猿学Python! 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPython…
Python中的可变对象和不可变对象 什么是可变/不可变对象 不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变.当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址. 可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变.变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变. Python中,数值类型(int和float).字符串str.元组tuple都是不可变类…
Python中有七种可调用对象,可调用对象可使用内置函数callable来检测 一.用户自定义的函数: 使用def语句或者lambda表达式创建的函数. 二.内置函数: 使用C语言实现的函数,如len.sum或者time.strftime 三.内置方法: 使用C语言实现的方法,如dict.get() 四.类方法: 在类的定义体中定义的函数 五.类: 在调用类时会运行类的__new__方法创建一个实例,然后运行__init__方法,初始化实例,最后把实例返回给调用方.Python中没有new运算符…
可变对象和不可变对象 在python中一切皆对象.在Python中不存在所谓的值传递调用,一切传递都是对象的引用,也可认为是传址. python中,对象分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型,元组(tuple).数值型(number).字符串(string)均为不可变对象,而字典型(dictionary)和列表型(list)的对象是可变对象. 不可变对象 见一个例子,分析不可变对象的特点 python内置id()函数,用于返回对象的唯一标识(identity).id()…
python中的引用传递 首先必须理解的是,python中一切的传递都是引用(地址),无论是赋值还是函数调用,不存在值传递. 可变对象和不可变对象 python变量保存的是对象的引用,这个引用指向堆内存里的对象,在堆中分配的对象分为两类,一类是可变对象,一类是不可变对象.不可变对象的内容不可改变,保证了数据的不可修改(安全,防止出错),同时可以使得在多线程读取的时候不需要加锁. 不可变对象(变量指向的内存的中的值不能够被改变) 当更改该对象时,由于所指向的内存中的值不可改变,所以会把原来的值复制…
<Think In Java>中说到过"万事万物皆对象",这句话也可以用在Python中. 感觉Python中的变量有点像Javascript中的变量,是弱类型的,但是Python中的变量貌似要更加灵活,啥都不用写: a = 3这样就声明赋值做了,简直了. 变量不用声明哦 在Python中,不用声明变量的存在和类型,可以直接使用. 你不用想这个变量前面应该用int,double亦或是Long,还是某个类型的名字,你想用变量的时候随便取个合适的名字就好,Python会知道的:…
1.什么是类和类的对象? 类是一种数据结构,我们可以用它来定义对象,后者把数据值和行为特性融合在一起,类是现实世界的抽象的实体以编程形式出现.实例是这些对象的具体化.类是用来描述一类事物,类的对象指的是这一类事物的一个个体.例如:"人"就是一个类,而男人,女人,小孩等就是"人"这个类的实例对象:再比如"动物"也是一个类,而猫,狗等就是"动物"这个类的实例对象. 1.1 类的构成 在Python中,类(class)由3个部分构成…
直接可以用作for循环的数据类型有以下几种: tuple.list.dict.str等, 上述数据类型可以用作for循环的叫做可迭代对象Iterable.可以使用isinstance判断一个对象是否是迭代对象Iterator. from collections import Iterable 上述只是判断对象是否是可迭代对象而已. 生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了. 可以被next…
#a 与 b必须是两个相同类型的可迭代对象 a = "1" b = "2" print(set(a + b))  # {'1', '2'} a = "123" b = "2" print(set(a + b))  # {'1', '2', '3'} a = ['1', '3', 2] b = ['2'] print(set(a + b))  # {'2', '3', 2, '1'}…