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Python全栈之推导式和生成器

目录
  • 1. 推导式
  • 2. 推导式练习
  • 3. 集合_字典推导式
  • 4. 生成器
    • 4.1 生成器表达式
    • 4.2 生成器函数
  • 5. 小练习
    • 总结

      1. 推导式

      # ### 推导式 : 通过一行循环判断遍历出一些列数据的方法叫做推导式
      """
      语法:
          val for val in iterable
      """
      # 1.推导式基本语法
      lst = []
      for i in range(1,51):
          lst.append(i)
      print(lst)
      # 改写推导式
      lst = [  i for i in range(1,51)  ]
      print(lst)
      # 小练习
      # 1.[1,2,3,4,5] => [2,4,6,8,10]
      lst = [ i*2 for i in range(1,6) ]
      print(lst)
      # 2.带有判断条件的推导式
      """注意点:for后面紧跟的判断条件只能是单项分支."""
      """[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] => [1,3,5,7,9 ... ]"""
      lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
      lst_new = []
      for i in lst:
          if i % 2 == 1:
              lst_new.append(i)
      print(lst_new)
      # 改写推导式
      lst = [ i for i in lst if i % 2 == 1 ]
      print(lst)
      # 3.多循环推导式 # 谁♡♢♤♠谁
      lst1 = ["孙杰龙","陈露","曹静怡"]
      lst2 = ["王志国","邓鹏","合理"]
      lst_new = []
      for i in lst1:
          for j in lst2:
              lst_new.append(i+"♡♢♤♠"+j)
      print(lst_new)
      # 改写推导式
      www.cppcns.comlst = [ i+"♡♢♤♠"+j for i in lst1 for j in lst2 ]
      print(lst)
      # 4.带有判断条件的多循环推导式
      lst_new = []
      for i in lst1:
          for j in lst2:
              if lst1.index(i) == lst2.index(j):
                  lst_new.append(i+"♡♢♤♠"+j)
      print(lst_new)
      # 改写推导式
      lst = [i+"♡♢♤♠"+j for i in lst1 for j in lst2 if lst1.index(i) == lst2.index(j)]
      print(lst)
      

      2. 推导式练习

      # ### 推导式练习题
      # (1).{'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } 把字典写成x=A,y=B,z=C的列表推导式
      dic = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } 
      lst = []
      for k,v in dic.items():
          res = k + "=" + v
          lst.append(res)
      print(lst)
      # 推导式
      lst = [  k + "=" + v for k,v in dic.items()  ]
      print(lst)
      # (2).把列表中所有字符变成小写  ["ADDD","dddDD","DDaa","sss"]
      lst = ["ADDD","dddDD","DDaa","sss"]
      lst_new = []
      for i in lst:
          lst_new.append(i.lower())
      print(lst_new)
      # 推导式
      lst = [ i.lower() for i in lst ]
      print(lst)
      # (3).x是0-5之间的偶数,y是0-5之间的奇数 把x,y组成一起变成元组,放到列表当中
      # 方法一
      lst = []
      for x in range(6):
          for y in range(6):
              if x % 2 == 0 and y % 2 == 1:
                  lst.append( (x,y) )
      print(lst)
      # 推导式
      lst = [ (x,y) for x in range(6) for y in range(6) if x % 2 == 0 and y % 2 == 1 ]
      print(lst)
      
      # 方法二
      lst = []
      for x in range(6):
          if x % 2 == 0 :
              for y in range(6):
                  if y % 2 == 1:
                      lst.append( (x,y)  )
      print(lst)
      # 推导式
      lst = [ (x,y) for x in range(6) if x % 2 == 0 for y in range(6) if y % 2 == 1 ]
      print(lst)
      # (4).使用列表推导式 制作所有99乘法表中的运算
      for i in range(1,10):
          for j in range(1,i+1):
              print("{:d}*{:d}={:2d} ".format(i,j,i*j) , end="")
          print()
      lst = ["{:d}*{:d}={:2d} ".format(i,j,i*j) for i in range(1,10) for j in range(1,i+1)]
      print(lst)
      # (5)求M,N中矩阵和元素的乘积
      # M = [ [1,2,3], 
      #       [4,5,6], 
      #       [7,8,9]  ] 
      # N = [ [2,2,2], 
      #       [3,3,3], 
      #       [4,4,4]  ] 
      M = [ [1,2,3] ,[4,5,6] , [7,8,9] ]
      N = [ [2,2,2] ,[3,3,3] , [4,4,4] ]
      """
      M[0][0] * N[0][0] = 2
      M[0][1] * N[0][1] = 4
      M[0][2] * N[0][2] = 6
      M[1][0] * N[1][0] = 12
      M[1][1] * N[1][1] = 15
      M[1][2] * N[1][2] = 18
      M[2][0] * N[2][0] = 12
      M[2][1] * N[2][1] = 15
      M[2][2] * N[2][2] = 18
      """
      # =>实现效果1   [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]
      """双层循环,外层循环动的慢,内层循环动的快,正好符号M N 矩阵的下标"""
      lst = []
      for i in range(3):
          for j in range(3):
              lst.append(  M[i][j] * N[i][j]   )
      print(lst)
      
      # =>实现效果2   [  [2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]   ]
      # 遍历出三个空的列表
      lst = [ [] for i in range(3)]
      print(lst)
      lst = [    [  M[i][j] * N[i][j] for j in range(3)  ]    for i in range(3)]
      print(lst)
      """
      [  M[i][j] * N[i][j] for j in range(3)  ] 
      [ [2, 4, 6]  [12, 15, 18]  [28, 32, 36] ]
      """
      

      3. 集合_字典推导式

      # ### 集合推导式
      """
      案例:
      	满足年龄在18到21,存款大于等于5000 小于等于5500的人,
      	开卡格式为:尊贵VIP卡老x(姓氏),否则开卡格式为:抠脚大汉卡老x(姓氏)	
      	把开卡的种类统计出来
      """
      lst = [
          {"name":"赵沈阳","age":18,"money":3000},
          {"name":"赵万里","age":19,"money":5200},
          {"name":"赵蜂拥","age":20,"money":100000},
          {"name":"赵世超"www.cppcns.com,"age":21,"money":1000},
          {"name":"王志国","age":18,"money":5500},
          {"name":"王永飞","age":99,"money":5500}
      ]
      setvar = set()
      for i in lst:
          print(i) # {'name': '赵沈阳', 'age': 18, 'money': 3000}
          if 18 <= i["age"] <= 21 and 5000 <= i["money"] <= 5500:
              res = "尊贵VIP卡老{}".format(i["name"][0])
          else:
              res = "抠脚大汉卡老{}".format(i["name"][0])
          # 添加到集合中
          setvar.add(res)
      print(setvar)
      # { 三元运算符 + 推导式 }
      #                                                                                                                                     三运运算符 + 推导式
      setvar = { "尊贵VIP卡老{}".format(i["name"][0]) if 18 <= i["age"] <= 21 and 5000 <= i["money"] <= 5500 else "抠脚大汉卡老{}".format(i["name"][0]) for i in lst }
      print(setvar)
      # ### 字典推导式
      ### 一.enumerate
      """
      enumerate(iterable,[start=0])
      功能:枚举 ; 将索引号和iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组,通过迭代器返回
      参数:
          iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range) 
          start:  可以选择开始的索引号(默认从0开始索引)
      返回值:迭代器
      """
      # 基本语法
      from collections import Iterator,Iterable
      lst =["王文","吕洞宾","何仙姑","铁拐李","张国老","曹国舅","蓝采和","韩湘子"]
      it = enumerate(lst)
      it = enumerate(lst,start=100)
      print(isinstance(it,Iterator))
      # next 
      print( next(it) )
      # for + next (推荐,数据较大时使用)
      for i in range(3):
          print(next(it))
      # for
      for i in it:
          print(i)
      # list 强转迭代器
      print(list(it))
      # (1) 字典推导式 配合 enumerate 来实现
      dic = {k:v for k,v in enumerate(lst,start=100)}
      print(dic)
      """
      (100, '王文')
      (101, '吕洞宾')
      (102, '何仙姑')
      (103, '铁拐李')
      (104, '张国老')
      (105, '曹国舅')
      (106, '蓝采和')
      (107, '韩湘子')
      """
      # (2) 使用dict强转迭代器,瞬间得到字典
      dic = dict( enumerate(lst,start=100) )
      print(dic)
      ### 二.zip
      """
      特点:按照索引配对
      zip(iterable, ... ...)
          功能: 将多个iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组,通过迭代器返回
          itdjyxXHtwerable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range) 
      返回: 迭代器
      """
      # 基本语法
      # lst1 = ["孙开启","王永飞","于朝志"]
      # lst2 = ["薛宇健","韩瑞晓","上朝气"]
      # lst3 = ["刘文博","历史园","张光旭"]
      # 在索引下标同时存在时,才会进行配对,否则舍弃.
      lst1 = ["孙开启","王永飞","于朝志"]
      lst2 = ["薛宇健","韩瑞晓"]
      lst3 = ["刘文博"]
      it = zip(lst1,lst2,lst3)
      print(list(it))
      # (1) 字典推导式 配合 zip 来实现
      lst_key = ["ww","axd","yyt"]
      lst_val = ["王维","安晓东","杨元涛"]
      # ('ww', '王维'), ('axd', '安晓东'), ('yyt', '杨元涛')
      dic = {k:v   for k,v in zip(lst_key , lst_val) }
      print(dic)
      # (2) 使用dict强转迭代器,瞬间得到字典
      dic = dict( zip(lst_key , lst_val) )
      print(dic)
      

      4. 生成器

      4.1 生成器表达式

      # ### 生成器
      """
      #生成器本质是迭代器,允许自定义逻辑的迭代器
      #迭代器和生成器区别:
      	迭代器本身是系统内置的.重写不了.
          而生成器是用户自定义的,可以重写迭代逻辑
      #生成器可以用两种方式创建:
          (1)生成器表达式  (里面是推导式,外面用圆括号)
          (2)生成器函数    (用def定义,里面含有yield)
      """
      # (1) 生成器表达式 (里面是推导式,外面用圆括号)
      gen = ( i for i in range(10) )
      print(gen)
      # 判断类型
      from collections import Iterator,Iterable
      print(isinstance(gen,Iterator))
      # 1.next 调用生成器
      print(next(gen))
      print(next(gen))
      # 2.for + next 调用生成器
      for i in range(3):
          print(next(gen))
      # 3.for 调用生成器所有数据
      for i in gen:
          print(i)
      # 4.list强转生成器,瞬间得到所有数据
      gen = ( i for i in range(10) )
      print(list(gen))
      # print(next(gen)) er编程客栈ror  # StopIteration
      
      

      4.2 生成器函数

      # ### 生成器函数
      """
      # yield 类似于 return
      共同点在于:执行到这句话都会把值返回出去
      不同点在于:yield每次返回时,会记住上次离开时执行的位置 , 下次在调用生成器 , 会从上次执行的位置往下走
      		   而return直接终止函数,每次重头调用.
      yield 6 和 yield(6) 2种写法都可以 yield 6 更像 return 6 的写法 推荐使用
      """
      # (1) 基本语法
      def mygen():
          print("111")
          yield 1
          print("222")
          yield 2
          print("333")
          yield 3
      # 初始化生成器函数  => 返回生成器对象 => 简称生成器
      gen = mygen()
      # 第一次调用
      res = next(gen)
      print(res)
      # 第二次调用
      res = next(gen)
      print(res)
      # 第三次调用
      res = next(gen)
      print(res)
      # 第四次调用
      """
      StopIteration error 
      res = next(gen)
      print(res)
      """
      """
      # 第一次调用
      print("111")  yield 1 保存当前第13行代码的状态,把1返回,并且等待下一次调用
      # 第二次调用
      从上一次保存的位置13行往下走, print("222") yield 2 保存当前第16行代码的状态,把2返回,并且等待下一次调用
      # 第三次调用
      从上一次保存的位置16行往下走, print("333") yield 3 保存当前第19行代码的状态,把3返回,并且等待下一次调用
      # 第四次调用
      因为没有更多的yield 返回数据,所有停止迭代.出现报错异常.
      """
      # (2) 优化生成器代码
      """生成器应用的场景是在大数据的范围中使用,切记不可直接用for遍历所有,可能无法短时间内获取所有数据"""
      def mygen():
          for i in range(1,101):
              yield i
      # 初始化生成器函数 => 生成器
      gen = mygen()
      print("<=====>"www.cppcns.com)
      for i in range(30):
          num = next(gen)
          print("我的球衣号码是{}".format(num))
      print("<=====>")
      for i in range(40):
          num = next(gen)
          print("我的球衣号码是{}".format(num))
      
      # (3) send的使用方式 (给上一个yield发送数据)
      """
      # next和send区别:
      	next 只能取值
      	send 不但能取值,还能发送值
      # send注意点:
      	第一个 send 不能给 yield 传值 默认只能写None
      	最后一个yield 接受不到send的发送值
      """
      def mygen():
          print("start")
          res = yield "内部1"
          print(res,"<==内部==>")
          res = yield "内部2"
          print(res,"<==内部==>")
          res = yield "内部3"
          print(res,"<==内部==>")
          print("end")
      # 初始化生成器函数 => 生成器
      gen = mygen()
      # 第一次调用生成器
      """
      第一次调用生成器时,因为没有遇到yield保存的代码位置,
      无法发送数据,默认第一次只能发送None
      """
      res = gen.send(None)
      print(res,"<==外部==>")
      # 第二次调用生成器
      res = gen.send("100")
      print(res,"<==外部==>")
      # 第三次调用生成器
      res = gen.send("200")
      print(res,"<==外部==>")
      # 第四次调用生成器
      """
      error
      res = gen.send("300")
      print(res,"<==外部==>")
      """
      """
      使用send调用生成器,第一次发送时必须是None,因为还没有遇到yield保存的代码位置
      res = gen.send(None)  走到mygen生成器函数中
      print("start") 
      res = yield "内部1"  执行第80行 ,保存退出,记录当前代码位置,将 "内部1" 返回
      在98行接受数据  res = "内部1"  print(内部1,"<==外部==>")
      第二次调用生成器
      res = gen.send("100") 把100这个数据发送给上一次代码保存的位置80行进行接受. => 导致 80行 res = 100
      打印81行  print(100 ,"<==内部==>")
      执行83行  res = yield "内部2"  保存退出,记录当前代码位置,将 "内部2" 返回
      执行102行 res = gen.send("100") => "内部2" print("内部2","<==外部==>")
      ....
      依次类推 ... 
      到第四次调用时, 因为没有更多的yield 返回数据,gen.send(300)无法接受到返回值,所以出现停止迭代 StopIteration的报错,程序终止;
      """
      # (4) yield from 的使用
      """将一个可迭代对象变成一个迭代器返回	"""
      def mygen():
          lst = ["张磊","李亚峰","刘一峰","王同培"]
          yield from lst
      # 初始化生成器函数
      gen = mygen()
      print(next(gen))
      print(next(gen))
      print(next(gen))
      print(next(gen))
      # print(next(gen)) # StopIteration
      # (5) 斐波那契数列
      """使用生成器分段获取所有内容,而不是一股脑的把所有数据全部打印"""
      """1 1 2 3 5 8 13 21 34 .... """
      def mygen(maxval):
          a,b = 0,1
          i = 0
          while i < maxval:
              # print(b) 
              yield b
              a,b = b,a+b
              i += 1
      # mygen(10)
      gen = mygen(10)
      # 第一次获取
      for i in range(3):
          print(next(gen))
      # 第二次获取
      for i in range(5):
          print(next(gen))
      

      Python全栈之推导式和生成器

      Python全栈之推导式和生成器

      5. 小练习

      # 1.用推导式写如下程序
      # (1)构建如下列表:[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
      lst = [i * 2 for i in range(10)]
      lst = [i for i in range(0,19,2) ]
      print(lst)
      # (2)lst = ['alex', 'WuSir', '老男孩', '神秘男孩'] 将lst构建如下列表:['alex0', 'WuSir1', '老男孩2', '神秘男孩3']
      lst = ['alex', 'WuSir', '老男孩', '神秘男孩'] 
      # 方法一
      # lst = [i + str(lst.index(i)) for i in lst]
      # 方法二
      lst = [lst[i] + str(i) for i in range(len(lst)) ]
      print(lst)
      # (3)构建如下列表:[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
      lst = [ (j,i) for j in range(0,6) for i in range(1,7) if i-j == 1]
      print(lst)
      lst = [(i,i+1) for i in range(6)]
      print(lst)
      # (4)求出50以内能被3整除的数的平方,并放入到一个列表中。
      lst = [i ** 2 for i in range(51) if i % 3 == 0]
      print(lst)
      # (5)M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], 把M中3,6,9组成新列表
      M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
      lst = [ i[-1] for i in M  ]
      print(lst)
      
      # (6)构建如下列表:['python1期', 'python2期', 'python3期', 'python4期', 'python6期', 'python7期', 'python8期', 'python9期', 'python10期']
      lst = [ "python{}期".format(i) for i in range(1,11) if i != 5 ]
      print(lst)
      # (7)过滤掉长度小于3的字符串列表 , 并转换成大写字母
      lst = ["sdfsdfsdfsdf","234","你说的符号是","a","ab"]
      lst = [ i.upper() for i in lst if len(i) >=3 ]
      print(lst)
      # (8)除了大小王,里面有52项,每一项是一个元组,请返回如下扑克牌列表[('红心','2'),('草花','J'), …('黑桃','A')] 
      lst1 = ["红心","草花","黑桃","方片"]
      lst2 = ["A","2","3","4","5","6","7","8","9","10","J","Q","K"]
      lst = [(i,j) for i in lst1 for j in lst2]
      print(lst)
      # 2.用推导式写如下程序
      lst1 = {
      		'name':'alex',
      		'Values':[
      			{'timestamp': 1517991992.94,'values':100,},			 
      			{'timestamp': 1517992000.94,'values': 200,},			
      			{'timestamp': 1517992014.94,'values': 300,},			 
      			{'timestamp': 1517992744.94,'values': 350},			 
      			{'timestamp': 1517992800.94,'values': 280}			 
      		]
      	}
      # 将lst1 转化成如下 lst2:
      lst2 = [
      	[1517991992.94, 100], 
      	[1517992000.94, 200], 
      	[1517992014.94, 300], 
      	[1517992744.94, 350], 
      	[1517992800.94, 280]
      ]
      # 方法一
      lst2 = [ [i["timestamp"] , i["values"]] for i in lst1["Values"] ]
      print(lst2)
      # 方法二
      lst2 = [ list(i.values()) for i in lst1["Values"]]
      print(lst2)
      
      # 3.读取一个文件所有内容,通过生成器调用一次获取一行数据.
      def mygen(filename):
      	with open(filename,mode="r+",encoding="utf-8") as fp:
      		for i in fp:
      			yield i 
      gen = mygen("ceshi111.txt")
      for i in range(3):
      	print(next(gen))
      for i in range(6):
      	print(next(gen))
      # 4.将普通求和函数改写成yield写法
      print("<====>")
      def add(a,b):
      	yield a + b
      mygen  = add(34,5)
      for i in mygen:
      	print(i)
      	
      

      总结

      本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容!

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