python——高级特性(2)

简介: 迭代在python中迭代是通过for ....in...完成的,只要是可迭代对象都可以迭代#!usr/bin/python#-*- coding:UTF-8 -*-#tuple迭代t=[(1,'a','z'),(2,'b','z')]for x,y,z in t: print(...

迭代

在python中迭代是通过for ....in...完成的,只要是可迭代对象都可以迭代

#!usr/bin/python
#-*- coding:UTF-8 -*-

#tuple迭代
t=[(1,'a','z'),(2,'b','z')]for x,y,z in t:
    print(x,z)

#enumerate函数可以把一个list或者tuple变成“索引-元素”对
for i,value in enumerate(t):
    print(i,value)

》1 z
》2 z

》0 (1, 'a', 'z')
》1 (2, 'b', 'z')

注意:这里输出的其实是tuple(括号省略掉了)

默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()

#dict的迭代
d={'city':'SH','age':12,'sex':'G'}
for k in d.items():
    print(k)

输出》
('city', 'SH')
('age', 12)
('sex', 'G')

判断

那么,如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Iterable类型判断:

#Iterable类型判断 使用isinstance函数
from collections import Iterable
#str是否可以迭代
print('str是否可以迭代',isinstance('abc',Iterable))
#list是否可以迭代
print('list是否可以迭代',isinstance([1,2,3],Iterable))
#整数是否可以迭代
print('整数是否可以迭代',isinstance(123,Iterable))

输出》
str是否可以迭代 True
list是否可以迭代 True
整数是否可以迭代 False

使用迭代

使用迭代返回一个list的最小值和最大值

#使用迭代找到list中的最小值和最大值并返回
def findMinAndMax(L):
    if L==[]:
        return (None,None)
    min=max=L[0]
    for n in L:
        if min>n:
            min=n
        if max<n:
            max=n
    return (min,max)

print(findMinAndMax([1,3,4,55,2]))
》(1, 55)

列表生成式

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。写列表生成式要把元素放在前面,后面for...in...,后面可以加i判断,比如:

#列表生成式
li=[x*x for x in range(1,11) if x%2==0]
print(li)

》[4, 16, 36, 64, 100]

应用

运用它可以写出非常简洁的代码,例如列出当前目录下所有的文件和目录名,可以通过一行代码实现:

import os#导入os模块
print([s for s in os.listdir('.')])

》['DLLs', 'Doc', 'include', 'iter.py', 'Lib',
 'libs', 'LICENSE.txt', 'NEWS.txt', 'python.exe',
 'python3.dll', 'python36.dll', 'pythonw.exe', 
'README.txt', 'Scripts', 'tcl', 'Tools', 'vcruntime140.dll']

列表生成式也可以添加if语句

通过添加if语句将list中的字符串小写

# -*- coding: utf-8 -*-
L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
L2=[s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)]
print(L1)
print(L2)

》['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
》['hello', 'world', 'apple']

 

 

生成器

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

未完待续。。。

 

目录
相关文章
|
20天前
|
存储 并行计算 计算机视觉
SciPy高级特性:稀疏矩阵与并行计算
【4月更文挑战第17天】SciPy是科学计算库,包含稀疏矩阵处理和并行计算等高级特性。稀疏矩阵适用于处理大量零元素的情况,如网络分析和图像处理,SciPy提供CSC、CSR、COO和LIL等多种存储格式。并行计算通过`joblib`和`multiprocessing`模块实现,能加速大规模计算任务。结合两者可高效解决大规模线性方程组等问题。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 Python
以深度为基础的Scikit-learn: 高级特性与最佳实践
Scikit-learn是一个广受欢迎的Python库,它用于解决许多机器学习的问题。在本篇文章中,我们将进一步探索Scikit-learn的高级特性和最佳实践。
|
7月前
|
算法 Python
Python-高级特性-L
Python-高级特性-L
|
存储 Python
Python(3)高级特性(下)
Python(3)高级特性(下)
85 0
|
存储 算法 C语言
Python(3)高级特性(上)
Python(3)高级特性
94 0
|
数据处理 索引 Python
Python进阶:全面解读高级特性之切片!
切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象。通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,对于非序列对象,我们是否有办法做到切片操作呢?在使用切片的过程中,有什么要点值得重视,又有什么底层原理值得关注呢?
160 0
Python进阶:全面解读高级特性之切片!
|
Python 容器
Python3高级特性(五)之容器(container)
Python3高级特性(五)之容器(container)
|
算法 Python
Python3高级特性(四)之生成器(Generator)
Python3高级特性(四)之生成器(Generator)
|
存储 Python
Python3高级特性(三)之列表生成式和迭代器(Iterator)
Python3高级特性(三)之列表生成式和迭代器(Iterator)
|
存储 Java 索引
Python3高级特性(二)之迭代(Iterable)
Python3高级特性(二)之迭代(Iterable)