1.迭代

通過for循環來遍歷這個list或tuple，這種遍歷我們稱為迭代（Iteration）

# 遍歷字符串 for x in 'hello':print(x)# 遍歷列表 lt = [1, 2, 3] for i in lt:# 手動獲取下標print(i, lt.index(i))# 遍歷列表，可以直接使用下標 for index, value in enumerate(lt):print(index, value)# 遍歷字典 d = {'a': 'apple', 'b': 'banana', 'c': 'cat', 'd': 'dog'} for k in d:# 默認遍歷的是鍵，值需要單獨獲取print(k, d[k])for k,v in info.items():print('%s is %s'%(k,v))# for k, v in d.items(): # 上下兩個式子等價 for k, v in dict.items(d):print(k, v)　

2.列表生成式

例1:生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]# 方法一：循環 L = [] for x in range(1, 11):L.append(x * x)# 方法二：列表生成式 [x * x for x in range(1, 11)]>>>[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]例2for + if 判斷 [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]>>>[4, 16, 36, 64, 100]例3 使用兩層循環，可以生成全排列： [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']>>>['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']例4 for循環對dict的items()可以同時迭代key和value： d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } for k, v in d.items():print(k, '=', v)>>> y = Bx = Az = C列表生成式,使用兩個變量來生成list： d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } [k + '=' + v for k, v in d.items()]>>> ['y=B', 'x=A', 'z=C']把一個list中所有的字符串變成小寫： L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'] [s.lower() for s in L]>>> ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

3.生成器

Python中，一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator

generator創建：

# 方法一：將一個列表生成式的[]改成() L = [x * x for x in range(10)] # 列表生成式 g = (x * x for x in range(10)) # 生成器 generator的下一個返回值，通過next()函數獲得 generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤為避免StopIteration的錯誤 g = (x * x for x in range(10)) for n in g:print(n)# 方法二 def fib(max):n, a, b = 0, 0, 1while n < max:print(b)a, b = b, a + b # 賦值語句n = n + 1return 'done'斐波拉契數列的推算規則，邏輯類似generator 要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為yield b def fib(max):n, a, b = 0, 0, 1while n < max:yield ba, b = b, a + bn = n + 1return 'done'

generator和函數的執行流程不一樣。

函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。

generator，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。 循環過程中不斷調用yield，就會不斷中斷，

因此需要要給循環設置一個條件來退出循環，否則會產生一個無限數列。

for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。 如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中。

g = fib(6) while True:try:x = next(g)print('g:', x)except StopIteration as e:print('Generator return value:', e.value)break>>> g: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done　　

4.迭代器

可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

凡是可作用于for循環的對象都是Iterable類型；

凡是可作用于next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

Python的for循環本質上就是通過不斷調用next()函數實現: for x in [1, 2, 3, 4, 5]:pass實際上完全等價于：# 首先獲得Iterator對象: it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) # 循環: while True:try:# 獲得下一個值:x = next(it)except StopIteration:# 遇到StopIteration就退出循環break

5.裝飾器

# -*- coding:gbk -*- '''示例1: 使用語法糖@來裝飾函數，相當于“myfunc = deco(myfunc)” 但發現新函數只在第一次被調用，且原函數多調用了一次'''def deco(func):print("before myfunc() called.")func()print(" after myfunc() called.")return func@deco #@deco和myfunc = deco(myfunc)其實是完全等價的 def myfunc():print(" myfunc() called.")myfunc() myfunc()# 裝飾器被調用 # -*- coding:gbk -*- '''示例2: 使用內嵌包裝函數來確保每次新函數都被調用， 內嵌包裝函數的形參和返回值與原函數相同，裝飾函數返回內嵌包裝函數對象'''def deco(func):def _deco():print("before myfunc() called.")func()print(" after myfunc() called.")# 不需要返回func，實際上應返回原函數的返回值return _deco@deco def myfunc():print(" myfunc() called.")return 'ok'myfunc() myfunc()# 對帶參數的函數進行裝飾 # -*- coding:gbk -*- '''示例5: 對帶參數的函數進行裝飾， 內嵌包裝函數的形參和返回值與原函數相同，裝飾函數返回內嵌包裝函數對象'''def deco(func):def _deco(a, b):print("before myfunc() called.")ret = func(a, b)print(" after myfunc() called. result: %s" % ret)return retreturn _deco@deco def myfunc(a, b):print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))return a + bmyfunc(1, 2) myfunc(3, 4)# 讓裝飾器帶參數 # -*- coding:gbk -*- '''示例7: 在示例4的基礎上，讓裝飾器帶參數， 和上一示例相比在外層多了一層包裝。 裝飾函數名實際上應更有意義些'''def deco(arg):def _deco(func):def __deco():print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))func()print(" after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))return __decoreturn _deco@deco("mymodule") def myfunc():print(" myfunc() called.")@deco("module2") def myfunc2():print(" myfunc2() called.")myfunc() myfunc2()

轉載于:https://www.cnblogs.com/Iceredtea/p/9691744.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据之路 Day5 - Python基础5的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。