Python解释器内置了很多函数和类型,可以随时随地在编程中使用。其实,我们在前面的学习中已经接触过好多内置函数。
在讲何为迭代器之前,要区分一件事:Iterable可迭代与Iterator迭代器的区别。 可以直接作用域for循环的数据数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如:list、dict、str、set、tuple等 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function 这些是可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable 可以使用isinstance()用作判断一个对象是否是Iterable对象
与 面向对象编程 同等级的另外一种 编程范式 是 函数式编程 , 函数式编程 不依赖于 指定的语言 , 所有的编程语言都可以使用 函数式编程范式 ;
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function;
前面我们学过迭代,可以直接用for循环的都是可迭代对象,可用于for循环的数据类型有以下几种:
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable,可迭代的意思就是可遍历、可循环。
1 . 高阶函数 : 函数的 参数 或 返回值类型 是 函数类型 的 函数 , 是高阶函数 ;
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。
使用ast模块中的literal_eval函数来实现,把字符串形式的list转换为Python的基础类型list
简介: 迭代(iterable) #任何可迭代对象都可以作用于for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for循环 d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} #对dict迭代 for k,v in d.
迭代:重复做一件事 iterable(可迭代)对象:支持“每次仅返回自身所包含的其中一个元素”的对象 iterable对象实现了__iter__方法 序列类型,如:list、str、tuple 非序列类型,如:dict、file 用户自定义的一些包含了__iter__()或__getitem__方法的类 用dir(object)时,只要有__iter__()方法或__getitem__方法都是iterable对象。 object.__iter__() 每运行一次,都返回一个迭代器对象的内存地址 例:i1=list1.__iter__() 返回一个迭代器对象 i1.next() i1.next() .... 迭代器(iterator) 迭代器又称为游标(cursor),它是程序设计的软件设计模式,是一种可在容器物件(container)上实现元素遍历的接口。 迭代器是一种特殊的数据结构,当然在python中,它也是以对象的形式存在的。简单理解方式:对于一个集体中的每一个元素,想要执行遍历,那么针对这个集体的迭代器就定义了遍历该集体中每一个元素的顺序或方法。 迭代器本身是不可逆的。 可以使用一个“可迭代对象”的__iter__()方法生成一个“迭代器对象” In [31]: print list1 [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] In [32]: iterable1=list1.__iter__() In [33]: iterable1.next() Out[33]: (1, 2) In [34]: iterable1.next() Out[34]: (3, 4) In [35]: iterable1.next() Out[35]: (5, 6) 也可以使用iter函数生成一个迭代器对象。用法: iter(container_object) In [37]: iterable1=iter(list1) In [38]: iterable1.next() Out[38]: (1, 2) In [39]: iterable1.next() Out[39]: (3, 4) In [40]: iterable1.next() Out[40]: (5, 6) 在python中,迭代器是遵循迭代协议的对象;使用iter()函数可以从任何序列对象中生成一个迭代器对象 若要使用迭代器,需要在类中定义next()方法(python3中是 __next__()) 要使得迭代器指向下一个元素,则使用成员函数next() (在python3中,是函数next(),而非成员函数) 当没有元素时,则触发StopIteration异常 for循环可用在任何可迭代对象: for循环开始时,会通过迭代协议传递给iter()内置函数,从而能够从可迭代对象中获得一个迭代器,返回的对象含有需要的next方法。 python的列表解析: 根据一个已存在列表再生成另一个新列表时,可以使用列表解析功能。 列表解析是python迭代机制的一种应用,它常用于实现创建新的列表,因此要放置于[]中。 语法:[expression for iter_var in iterable_object] [expression for iter_var in iterable_object if condition_expression]
如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
3.5版本中的68个内置函数分类(https://blog.csdn.net/oaa608868/article/details/53506188)
[Python]生成器generator,可迭代Iterable和迭代器Iterator
迭代器貌似是 Python3 才有的(猜的),在廖雪峰大神的网站中 Python2 是没有迭代器一栏的
可迭代对象指的是定义了_ _ iter _ _ 方法的对象,调用该方法会返回一个迭代器对象。可迭代对象,例如:list列表、tuple元组、带有上述iter方法的对象等等。
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)
迭代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。
现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],现在要求把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到的几种方法:
> 内置函数就是在系统安装完python解释器时,由python解释器给提供好的函数
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)。
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52061971
本文转载自:http://www.javaxxz.com/thread-359303-1-1.html
生成器:generator,是一种一边循环一边计算的机制,在传统的函数中,我们可能要从一个函数得到数组列表,而内存容量是有限的,计算出的值到达一定数量时,这样执行效率就会大打折扣。
abs(x), 返回一个数的绝对值。参数可以是一个整数或浮点数。如果参数是一个复数,则返回它的模
加入我们想要生成一个list,它的内容是从1到8的整数,我们可以用list(range(1:9))来进行生成:
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了。
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。
Python生成器与迭代器对于喜欢Python开发的小伙伴们来说应该是不陌生的,不了解的小伙伴也没有关系,本篇文章扣丁学堂Python培训小编就给小伙伴们详解一下Python生成器与迭代器,感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。
如果iterable的所有元素都是真的(或者iterable是空的),返回True。
该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回True 的元素放到新列表中。
参考链接: int上的Python位函数(bit_length,to_bytes和from_bytes)
list_example = [('John', 35), ('Jack', 32), ('Michael', 28), ('Sean', 20)]
lambda表示的是匿名函数,不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数
◆ 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 >
参考地址:http://www.cnblogs.com/sesshoumaru/p/6000788.html
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这段时间通过公号写文章结交了许多志同道合的朋友,他们中有和我一样的大学生、研究生、以及已经工作的前辈。虽然处于不同的人生阶段,但彼此聊得很 High ,每个人的成长历程中总有相似的地方,遇到的困惑迷茫也大致相同。通过相互间的交流沟通,可能困扰自己很久的问题于前辈而言只是一个小 Case ,所以说要勤于沟通,去找寻属于自己的圈子,这样你才能提升得更快。 分享给大家一个观点,提升认知优先于积累知识。我的微信个签是「努力固然重要,但请记得选择比努力更重要」因为你做出选择的前
集合的 eachWithIndex 方法 , 该函数传入一个 Closure 闭包作为参数 , 闭包中有
在上一篇博客 函数式编程 ① 中 讲解了 变换函数 map 函数 与 flatMap 函数 , 本篇博客中着重讲解 过滤函数 和 合并函数 ;
首先我们可以知道, forEach 是 Array 的扩展函数,然后参数是 action ,但是 action 不再像和我们以前Java那样传递的是一个对象,这时传递的是一个函数 。这个函数的入参为 T ,返回值为 Unit 。所以 forEach 也是一个高阶函数,因为它将函数当做参数进行传递了。我们尝试着去调用一下 forEach 函数:
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
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
本章将介绍Kotlin标准库中的集合类,我们将了解到它是如何扩展的Java集合库,使得写代码更加简单容易。如果您熟悉Scala的集合库,您会发现Kotlin跟Scala集合类库的相似之处。
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