iter()函数用来返回指定对象的迭代器,有两种用法:iter(iterable)和iter(callable, sentinel),前者要求参数必须为序列或者有自己的迭代器,后者会持续调用参数callable直至其返回sentinel。 >>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeError: 'list' object is not an iterator >>> y = iter(x) #根据列表创建迭代器 >>> next(y) 1 >>> next(y) 2 >>> x
iter()函数用来返回指定对象的迭代器,有两种用法:iter(iterable)和iter(callable, sentinel),前者要求参数必须为序列或者有自己的迭代器,后者会持续调用参数callable直至其返回sentinel。next()函数用来返回可迭代对象中的下一个元素,同样适用于生成器对象以及zip、enumerate、reversed、map、filter、iter等对象,等价于这些对象的__next__()方法。 >>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeEr
前面我们有介绍过关于序列、可迭代对象、迭代器、生成器(点击可查看原文)的概念,其中有提到过,如果实现了 __iter__() 和 __next__() 就是生成器,同时验证可迭代对象最好的方法是 iter(obj) 。
eval和exec都是python内置的可以执行python代码的函数,但它们之间有所区别。
最近无论是面试还是笔试,有一个高频问题始终阴魂不散,那就是给一个大文件,至少超过10g,在内存有限的情况下(低于2g),该以什么姿势读它?
判断对象是否可以被调用,能被调用的对象就是一个callable 对象,比如函数 str, int 等都是可被调用的,但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的:
Pythonic的代码就是具有Python独特风格的代码。通俗说来,就是在保证代码可读性的前提下,尽可能地简洁、优雅,看起来像伪代码一样。
◆◆ 前言 ◆◆ 在这个世界上,人们每天都在用 Python 完成着不同的工作。而文件操作,则是大家最常需要解决的任务之一。使用 Python,你可以轻松为他人生成精美的报表,也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。 当我们编写与文件相关的代码时,通常会关注这些事情:我的代码是不是足够快?我的代码有没有事半功倍的完成任务? 在这篇文章中,我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的 Python 标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的一点思考。 下面,
pythonic就是让你的代码更加具有python特色,通常是利用python独有的一些语法实现的。pythonic的代码往往更加简洁、优美和高效,不信你接着往下瞧:
字节数组 字节是计算机的语言,字符串是人类语言,它们之间通过编码表形成一一对应的关系
这是 Python 中好玩但比较冷门的知识点第三篇,一篇只分享五个,不想错过的,千万记得关注一下。
原文中把词汇表放到最后,但是我个人觉得放在最开始比较好,这样可以增加当你看原文时的理解程度
大家好,我是猫哥,今天分享的是“Python工匠”系列的第 11 篇文章。这个系列的文章对 Python 进阶有极大帮助,相信你读后必有收获哦。
Python 工匠系列又来了,这次讲的是怎样高效地操作文件,推荐给大家。Python 工匠系列又来了,这次讲的是怎样高效地操作文件,推荐给大家。Python 工匠系列又来了,这次讲的是怎样高效地操作文件,推荐给大家。
Python 解释器内置了许多函数和类型,列表如下(按字母排序)(省略了几个我没用过或者不常用的)。
类型检查是一个验证和施加类型约束的过程,编译器或解释器通常在编译或运行阶段做类型检查。例如,你不能拿一个string类型值除以浮点数。
冷知识系列,已经更新至第三篇。前两篇传送门小明给你准备好了,还没阅读的可以学习一下。
◆ Pythonic的方式使用map和filter 列表迭代在python中是非常pythonic的使用方式 def inc(x): return x+1 >>> list(map(inc,range(10))) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # pythonic way >>> [inc(i) for i in range(10)] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] def is_even(x): return x%2==0 >
最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书(本文部分内容来自 Fluent Python 这本书),书中提到了数据模型这个词,数据模型是不是我们经常说的数据类型?其实不是,数据模型是对 Python 框架的描述,他规范了自身构建模块的接口,这些接口我们可以理解为是 Python 中的特殊方法,例如 __iter__、__len__、__del__ 等。这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。假如我们在讨论,拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列,实际上我们就是在讨论序列的数据模型。
2)编写python程序管用的方法,如利用assert语句去发现问题,使用enumerate()获取序列迭代的索引和值等;
与jvm上的语言不一样,python的语言没有interface关键字,而且除了抽象基类,每个类都有相应的接口:类实现或继承的公开属性(方法或数据类型)
基本的数据操作基本都是一些数学运算(当然除了加减乘除)、逻辑操作、集合操作、基本IO操作,然后就是对于语言自身的反射操作,还有就是字符串操作。
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:Python开发工程师成长魔法 译序 如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Pyth
译序 如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所
如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。
在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的,只是顺便让机器能运行”畅快。
语法:sorted(Iterable,key=函数(排序规则),reverse=False)
在这篇文章里,你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
any和all的功能和简单,却更容易重写你的逻辑片段,使其更加Pythonic。它们接收一个迭代器,其中元素为布尔值。就像名字一样,all只有在全为真的时候返回True,而any只要有一个为真就返回True。
最近换住的地方,网费到期,有两个星期没更新博客了,博客还是要坚持写的,有时候工作时遇到了相关问题,查看相关博客,还是能够得到一些思路或者灵感。虽然写篇博客要话费不少时间(我一般要花一个半小时到两个小时之间),但是这中间码字呀、归纳总结的过程还是让我受益匪浅的,温故而知新!当然分享自己的学习心得,也会让自己认识一些志同道合的朋友,也挺好。不说许多,今天讲讲如何提高Python性能的问题。
众所周知,Python 语言灵活、简洁,对程序员友好,但在性能上有点不太令人满意,这一点通过一个递归的求斐波那契额函数就可以说明:
Python 是一门相当灵活动态的语言,这就导致实现一件事情可用的方法往往不止一个,于是就有很多人质疑 Python 之禅中的这一句话:
最近在看 requests 源码的时候看到作者使用了 urllib3 中自己实现的OrderedDict类,收获颇多。自己实现一个数据结构往往是最需要算法和优化的地方,各种语法糖黑科技,相当的 Pythonic,看这种代码实在是一种享受。如果要我自己实现的话,自己会想到用一个有序存储的对象(如列表)去 hack 内部的实现,但这样有几个缺点:
随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数。所以我们会常常看到如下代码:
在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练,明确,优雅,
参考链接: int上的Python位函数(bit_length,to_bytes和from_bytes)
3.5版本中的68个内置函数分类(https://blog.csdn.net/oaa608868/article/details/53506188)
内建函数名 (表达形式) 主要作用 备注 abs(x) 返回一个X值得绝对值(x=int/float/复数) all(iterable) 如果 iterable 的所有元素均为 True(或 iterable 为空),则返回 True any(iterable) 如果iterable中有任何一个元素为True,则返回True。如果iterable为空,则返回False ascii(object)
前言 王国维在《人间词话》中将读书分为了三种境界:“古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界:‘昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。我从入门Python到现在也没有多少时间,所以写如此大的一个题目必定会引发各种批判,当然我没有想造一个大新闻,只是想根据自己的学习历程做一个简单的总结,同时将这三个阶段对应的一些好的书籍简单介绍介绍。 正文 Python的用途十分广泛,不同的程序员将其
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
字符串类型代码的执行 eval() exec() compile() [不常用]
本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式,并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例,演示具体使用方法和场景。文中所使用的Python版本为2.7。 在XML解析方面,Py
不带参数时返回当前范围内的变量,方法和定义的类型列表;带参数时返回参数的属性,方法列表。
int(x, base =10) , x可能为字符串或数值,将x 转换为一个普通整数。如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围,一个长整数被返回。
https://docs.python.org/3.5/library/functions.html
在第一条语句中,采用 lambda 创建了一个无参的函数 func1。这和下面采用 def创建函数的效果是相同的。
看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中有特殊用途。
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