比如在 Java 中，我们通过 List 集合的下标来遍历 List 集合中的元素，在 Python 中，给定一个 list 或 tuple，我们可以通过 for 循环来遍历这个 list 或 tuple...因为 Python 的 for 循环不仅可以用在 list 或tuple 上，还可以作用在其他可迭代对象上。 也就是说，只要是可迭代的对象，无论有没有下标，都是可以迭代的。...四、生成器 1、为什么需要生成器 通过上面的学习，可以知道列表生成式，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。...如果两者都不符合，那你必须先将对象转换为一个列表才行 其实很多时候我们可以通过在自定义类上实现 __reversed__() 方法来实现反向迭代。...你想同时迭代多个序列，每次分别从一个序列中取一个元素。
3、字典的增、删、改、查：【增】 我们可以直接或通过dict.setdefault()方法，向字典追加键值对。 ? 说明： 1、直接通过给新的键赋值的方法，可以直接为字典追加新的键值对。...5、字典的增、删、改、查：【改】 通过指定键或update()函数的方法，可以直接间接地修改某个键值对。 ? 说明： 1、字典通过指定键方法可以直接修改对应的值。...8、字典的迭代 使用for key in dict迭代语句，可以方便地遍历一个字典的所有键值对。 ? 9、字典的合并 在python3中，使用update()函数即可轻松实现两个字典的合并。 ?...10、字典的排序 在python中，字典看起来是无序的，使用sorted()函数可实现排序。 ? 函数sorted()对所有可迭代的对象进行排序。...预告 下节课，我们将继续介绍Python数据结构：集合，它是Python中又一个最常用的数据结构之一，也是我们集中介绍的最后一种数据结构。
for 循环是我们在 Python 里非常常用的一个语法，但你有没有思考过 for 循环是怎样实现的？...之所以可以这样，是因为 Python 中的迭代器（Iterator）以及可迭代对象（Iterable）。 如果一个对象定义了 __iter__ 和 __next__ 两个方法，它就是一个迭代器。...比如我们经常用到的 list、dict、str 等类型，都是可迭代的，所以也就可以通过 for 循环进行遍历，或者更准确的说：被迭代。...，只是定义了一种规则，就也可以被迭代。...使用迭代器的好处在于：它是一种延迟操作，即当需要用到的时候才去产生结果。比如对于一个序列来说，如果我们要遍历它，并不需要再一开始就把所有元素都生成好，而是只需要知道每个元素的下一个元素是什么就可以了。
注意：Python 内置的 enumerate 函数可以把一个 list 变成索引-元素对，这样就可以在 for 循环中迭代索引和列表元素本身。...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过 next() 函数实现按需计算下一个数据，所以 Iterator 的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。...生成器（Generator） 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。...在 Python 中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器： generator。 要创建一个 generator，有很多种方法。...Python 中，可以简单地把列表生成式改成 generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的 generator。
像list，array这种有下标的数组，是可以直接迭代的，但是如果像dict，set这种没有下标的也可以迭代： ?...可以判断有没有这个属性： ? 由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量： ?...此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型： ? 单元测试 写完一个类或者是功能我们需要做一些测试，比如我们想要： ?...也可以得到当前电脑的环境变量： ? 序列化 在程序中定义的变量都是存储在内存里面的，比如定义一个dict: ?...python已经封装了常见的系统调用，包括了fork() ，可以在程序中创建一个进程。
Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身： >>> for i, value in enumerate(['A', 'B...CX', 'CY', 'CZ'] 生成器（yield） 方法一： 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。...在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。 要创建一个generator，有很多种方法。...第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator....可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
使用tuple函数可以将任意序列或迭代器转换为元组： 元组使用方法总结如下： tuple函数可以将任意序列或迭代器转换为元组； 可以用方括号访问元组中的元素。...“创建”列表实际上是将一个类实例化。列表中的元素用逗号分隔！ 添加删除元素 append() 方法可以 在列表末尾添加元素。...在列表中检查是否存在某个值远比字典和集合速度慢，因为 Python 是线性搜索列表中的值，但在字典和集合中，在同样的时间内还可以检查其它项（基于哈希表）。...对应于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。 默认值 None 表示直接对列表项排序而不计算一个单独的键值。...它允许用户方便的从一个集合过滤元素，形成列表，在传递参数的过程中还可以修改元素。
在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict...filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中...它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身...生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。...生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。
迭代器：在Python2中很多返回列表对象的内置函数和方法在Python3都改成了返回类似于迭代器的对象，因为迭代器的惰性加载特性使得操作大数据更有效率。...例如：Python2中使用xrange()来创建一个迭代器对象，使用range()创建一个list数组(要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间...)；Python3中使用range()创建迭代器对象，移除了xrange()方法。...另外，字典对象的dict.keys()、dict.values()方法都不再返回列表，而是以一个类似迭代器的view对象返回。高阶函数map、filter、zip返回的也都不是列表对象了。...nonlocal：在Python2中可以在函数里面可以用关键字global声明某个变量为全局变量，但是在嵌套函数中，想要给一个变量声明为非局部变量是没法实现的，在Pyhon3，新增了关键字nonlcoal
filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中...反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令，相当于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了...它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身...生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。...生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。
在python2系列中，如果想用Unicode进行编码，则必须在定义字符串时在其之前加上一个u来表示，如u'abc'，而python3系统则不用加u，python3可以自动在类型之间转换，而且已经支持Unicode...()：将一个字符串转换为大写形式 python序列类型之列表 列表是一种容器类型： 可以包含任意对象的有序集合，通过索引进行访问其中的元素，是一种可变对象，其长度可变 支持异构和任意嵌套...()：可变对象 frozenset()：不可变对象 集合没有特定语法格式，可以通过以下方法创建： 1.通过工厂函数（set()、frozenset()）创建 2.通过{}创建，如s1...s ^ t：求对称差集 容器、类型、对象的相关概念： 列表、元组、字典字面量可以在不使用续行符的情况下直接分布在多行上。...因此，能够命名的所有对象，都可以当作数据直接处理。 序列表示索引为非负整数的有序对象集合，包括字符串、列表和元组。所有序列都支持迭代。
在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码 for (i=0; i<list.length; i++) {...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。...image.png 匿名函数 当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。 在Python中，对匿名函数提供了有限支持。...如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
这个MapReduce不是一个分布式的计算方法么，怎么又变成Python中的方法了？...一个自变量通过某种映射，对应到一个因变量。同样，在Python当中，map操作本质也是函数，不过它作用的范围不再是单个变量，而是一个序列。...我们在之前的文章当中已经介绍过了迭代器和生成器的相关概念，这里不多做赘述了，遗忘的同学可以点击下方链接回顾一下之前的内容： Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力 我们想要获得完整的内容也很容易...它可以自动地将一个序列当中的内容通过制定的函数映射成另一个序列，从而避免显式地使用循环来调用，在很多场景下可以大大地简化代码的编写，可以很方便地将一个序列整体转变成另一个结果。...最后， 我们再看一个类似的用法。在itertools当中有一个方法叫做 compress，通过compress我们可以实现根据一个序列的条件过滤另一个序列。
前言 django查询数据库返回的是可迭代的queryset序列，如果不太习惯这种数据的话，可以用serializers方法转成json数据，更直观 返回json数据，需要用到JsonResponse。...JsonResponse json是目前常用的一种数据格式，有时候我们需要返回一个json格式的数据，而 JsonResponse 提供了一个快捷的方法。...如果设置为False，可以传递任何对象进行序列化（否则，只允许dict 实例）。如果safe 为True，而第一个参数传递的不是dict 对象，将抛出一个TypeError。...json_dumps_params：在1.9版本中新增，可以传递一个python标准的 json 库中，json.dump() 方法处理后的对象给它，用于生成一个响应。...，先用values方法获取一个可迭代的dict序列，再用list函数转成list对象 # helloworld/helloworld/testdb.py from django.http import
0.本集概览 可迭代对象、迭代器、迭代协议究竟是什么 迭代过程手动演示 典型可迭代对象举例：文件、字典以及range、enumerate返回值 使用迭代协议的逐项扫描工具可以称之为迭代环境 迭代环境还包含很多可以传入可迭代对象的内置方法...而可迭代对象，顾名思义就是可以用在上述迭代工具环境中，通过一次次迭代不断产生结果的对象。...可迭代对象分为两大类，一种是实际保存的序列，即列表、元组，字符串；另一种就是我们上一节总提到的“不一次性产生所有结果列表，而是可以在for循环中按需一次产生一个结果的对象”。...，通过对可迭代对象调用iter函数，会返回一个迭代器，而“迭代器”支持内置函数next，通过不断对其调用next方法，会依次前进到序列中的下一个元素并将其返回，最后到达一系列结果的末尾时，会引发StopIteration...，字典有一个迭代器，在迭代环境中，会每次自动地返回一个键。
迭代器和生成器 迭代器（Iterator） 这里的迭代可以指for循环，在Python中，对于像list，dict和文件等而言，都可以使用for循环，但是它们并不是迭代器，它们属于可迭代对象。...所以说，迭代器基于两个方法： next：返回下一个项目 iter 返回迭代器本身 可理解为可被next()函数调用并不断返回下一个值的对象就是迭代器，在定义一个装饰器时将需要同时定义这两个方法。...和列表推导式的区别：列表生成式可以直接创建一个表，但是生成器表达式是一种边循环边计算，使得列表的元素可以在循环过程中一个个的推算出来，不需要创建完整的列表，从而节省了大量的空间。...内置装饰器 Python中，常见的类装饰器包括：@staticmathod、@classmethod和@property @staticmethod：类的静态方法，跟成员方法的区别是没有self参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用...@classmethod：跟成员方法的区别是接收的第一个参数不是self，而是cls（当前类的具体类型） @property：表示可以直接通过类实例直接访问的信息。讨论764261140
上面的if-else语句可以简写成下面： value = some_dict.get(key, default_value) dic字段中的setdefault方法，可以通过首字母，将一个列表中的单词分类...、生成器 能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。...这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。...for key in some_dict时，Python解释器首先会尝试从some_dict创建一个迭代器： dict_iterator = iter(some_dict) dict_iterator...# 迭代器是一种特殊对象，它可以在诸如for循环之类的上下文中向Python解释器输送对象。
生成器 能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。...这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。...> 迭代器是一种特殊对象，它可以在诸如for循环之类的上下文中向Python解释器输送对象。...大部分能接受列表之类的对象的方法也都可以接受任何可迭代对象。...例如，groupby可以接受任何序列和一个函数。它根据函数的返回值对序列中的连续元素进行分组。
Python中提供了一种简单的方法来处理这种情况，也就是使用列表生成，如下： ? 直接在写的时候，就写成一个循环的样子，循环过程中的映射关系写在循环体的前面即可。...02 生成器 当我们处理一个包含100个数字的列表的时候，我们可以通过列表生成，采用循环的方式，生成我们想要的list，但是由于计算机的内存是有限制的，一个很大的list必然浪费很多空间，所以如果可以通过某种算法计算出来列表的值...在python中，提供了生成器来实现这种需求，也称之为generator 先来看看如下两个语句： ?...03 迭代器 目前，我们知道的可迭代对象包含：list，tuple，dict，set，str，generator 这些可以直接使用for进行循环的对象我们称之为可迭代对象：Iterable 我们可以使用...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
迭代器和生成器 迭代器（Iterator） 这里的迭代可以指for循环，在Python中，对于像list，dict和文件等而言，都可以使用for循环，但是它们并不是迭代器，它们属于可迭代对象。...所以说，迭代器基于两个方法： next：返回下一个项目 iter 返回迭代器本身 可理解为可被next()函数调用并不断返回下一个值的对象就是迭代器，在定义一个装饰器时将需要同时定义这两个方法。...和列表推导式的区别：列表生成式可以直接创建一个表，但是生成器表达式是一种边循环边计算，使得列表的元素可以在循环过程中一个个的推算出来，不需要创建完整的列表，从而节省了大量的空间。...内置装饰器 Python中，常见的类装饰器包括：@staticmathod、@classmethod和@property @staticmethod：类的静态方法，跟成员方法的区别是没有self参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用...@classmethod：跟成员方法的区别是接收的第一个参数不是self，而是cls（当前类的具体类型） @property：表示可以直接通过类实例直接访问的信息。
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