(转)python高级:列表解析和生成表达式

一.语法糖的概念 “糖”,可以理解为简单.简洁,“语法糖”使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解释器会把这些特定格式的语法翻译成原本那样复杂的代码逻辑我们使用的语法糖有: if...else 三元表达式: 可以简化分支判断语句,如 x = y.lower() if isinstance(y, str) else y with语句: 用于文件操作时,可以帮我们自动关闭文件对象,使代码变得简洁: 装饰器: 可以在不改变函数代码及函数调用方式的前提下,为函数增加增强性功能: 列…

Python 的列表解析和生成表达式的异同

Python中的列表解析和生成表达式是非常好的特性,他们的形式相似,但是应用场景不太一样. 相似点列表解析和生成表达式最大的相似点是使用形式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] #列表解析 (expr for iter_var in iterable if cond_expr) #生成表达式从形式来看,他们唯一的不同之处是:列表解析使用的是中括号[],生成表达式使用的是圆括号(). 不同点列表解析要完成所有迭代,最后生成一个列…

python 中的列表解析和生成表达式 - 转

优雅.清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的. 列表解析在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析.列表解析表达式为: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_e…

Python中的列表解析和生成表达式

摘要:优雅.清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的. 列表解析在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析.列表解析表达式为: 1: [expr for iter_var in iterable] 2: [expr for iter_var in iterable i…

Python全栈day18（三元运算，列表解析，生成器表达式）

一,什么是生成器可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器是可迭代对象. 二,生成器分类在python中的表现形式 1,生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数状态,以便下次从它离开的地方继续执行day18-5.py def test(): yield 1 yield 2 g=test() print(g) print…

Python基础（9）三元表达式、列表解析、生成器表达式

一.三元表达式三元运算,是对简单的条件语句的缩写. # if条件语句 if x > f: print(x) else: print(y) # 条件成立左边,不成立右边 x if x > y else y # 三元表达式 python的三元运算格式如下: result=值1 if x<y else 值2 # 如果条件成立,那么将“值1”赋值给result变量,否则,将“值2”赋值给result变量二.列表解析列表解析:用三元表达式,将结果写入列表,即为列表解析 …

Python列表解析与生成器表达式

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…

Python自动化运维之7、生成器、迭代器、列表解析、迭代器表达式

迭代器和生成器 1.迭代器迭代器是访问集合元素的一种方式.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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一…

Python中的列表解析和生成器表达式

Python中的列表解析和生成器表达式作者: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.列表解析案例 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ #EMAIL:y…

python的迭代器、生成器、三元运算、列表解析、生成器表达式

一迭代的概念迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 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(). 迭代器协议: 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带代中的下一项,要么引起一个Stoplteration异常,以终止迭代(只能往后走,不能往前退): 可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对…

Day4 闭包、装饰器decorator、迭代器与生成器、面向过程编程、三元表达式、列表解析与生成器表达式、序列化与反序列化

一.装饰器一.装饰器的知识储备 1.可变长参数 :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数传给另外一个函数 2.一个函数的返回值,也可以是一个函数(…

闭包、装饰器decorator、迭代器与生成器、面向过程编程、三元表达式、列表解析与生成器表达式

一.装饰器一.装饰器的知识储备不想修改函数的调用方式,但是还想在原来的函数前后添加功能 1.可变长参数 :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数…

python基础----列表生成式、生成器表达式

结论: 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用.大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的.例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和: sum(x ** 2 for x in xrange(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表: sum([x…

Python基础：08列表解析与生成器表达式

一:列表解析列表解析(List comprehensions)来自函数式编程语言Haskell .它可以用来动态地创建列表.它在 Python 2.0 中被加入. 列表解析的语法: [expr for iter_var in iterable] 这个语句的核心是 for 循环,它迭代 iterable 对象的所有条目.前边的 expr 应用于序列的每个成员,最后的结果值是该表达式产生的列表. 比如一个计算序列成员的平方的 lambda 函数表达式: >>> map(lambda…

Python day14迭代器，三元表达式，列表解析以及生成器表达式

1.迭代器 str=['sds','ccc','dw'] lit_1=str.__iter__()#获取迭代器 print(lit_1.__next__())#打印下一个值 # 用while做for的事情 while True: try: print(lit_1.__next__()) except StopIteration: break 2.三元表达式 name='dn' name=' 3.列表解析 li=[] for i in range(10): li.append(i) print(l…

python列表解析和生成器表达式

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…

《转》python 12 列表解析

转自 http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3164937.html 一.列表解析列表解析来自函数式编程语言(haskell),语法如下: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 第一种语法:首先迭代iterable里所有内容,每一次迭代,都把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算…

day21 生成器，列表解析，三元表达式

Python之路,Day9 = Python基础9 判断可迭代对象和迭代器 from collections import Iterable, Iterator # 导入模块功能,用来判断对象是否为Iterable(可迭代对象).Iterator(迭代器)isinstance() # 使用这个功能辅助完成判断 isinstance(a, Iterable) 查看a是否为可迭代对象# 判断对象为可迭代对象还是迭代器生成器生成器就属于迭代器(包含yield的函数) yield 可以进行返回值操作…

Day4_生成器_三元表达式_列表解析_生成器表达式

生成器:在函数内部包含yield关键,那么该函数执行的结果就是生成器. 生成器就是迭代器. def func(): print('first') yield 111111 print('second') yield 222222 print('third') yield 333333 g=func() yield的功能: 1,把函数结果做成生迭代器(以一种优雅的方式封装好_iter_) 2,函数暂停与在继续运行的状态是由yield来保存的 yield和return的比较?? 相同:都有返回值的功…

python 之列表生成式、生成器表达式、模块导入

5.16 列表生成式 l=[]for i in range(100): l.append('egg%s' %i)print(l)l=['egg%s' %i for i in range(100)]l=['egg%s' %i for i in range(1000) if i > 10]print(l) 5.17 列表生成式与生成器表达式的应用 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao','lxx']res=map(lambda x:x.uppe…

python--生成器、三元表达式、列表解析、生成器表达式

补充: 在文件开头声明一个空字典,然后在每个函数前加上装饰器,完成自动添加到字典的操作 func_dic={} def make_dic(key): def deco(func): func_dic[key] = func def wrapper(*args, **kwargs): res = func(*args, **kwargs) return res return wrapper return deco @make_dic('index') # @deco #f1=deco(f1) de…

【Python】 xml解析与生成 xml

xml *之前用的时候也没想到..其实用BeautifulSoup就可以解析xml啊..因为html只是xml的一种实现方式吧.但是很蛋疼的一点就是,bs不提供获取对象的方法,其find大多获取的都是字符串,这就导致不得不一遍遍地连续通过bs总对象来定位元素再输出这样子.挺麻烦的. xml是一种常用的网络通讯格式,也是一种文件的格式.xml包里有多种不同的可用于解析&生成文件的模块,比如: xml.dom.minidom xml.etree.ElementTree xml.aix等等.这三者比较…

Python基础-列表生成式和生成器表达式

一.列表生成式(List Comprehension) 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. 举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)): >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做…

python xml文件解析及生成xml文件

#解析一个database的xml文件 """ <databaselist type="database config"> <database> <host>localhost</host> <username>root</username> <password>11111</password> <datasename>wulaoshi</da…

Python 嵌套列表解析

将一个3*4矩阵转为4*3矩阵Matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12],]afterMatrix = [[row[i] for row in Matrix] for i in range(4)]) #3*4矩阵改为4*3矩阵 for row in Matrix 取出Matrix中的元素,每个元素均是一个list 如 [1,2,3,4] 外围的for i in range() 确定取每个元素list如[1,2,3,4]中的第几个元…