py_生成列表

Python2与Python3中range及列表生成式用法
博客介绍了Python2和Python3中range函数的不同用法。Python2中range会生成完整列表,可能占用大量内存;Python3中range返回可迭代对象。还展示了Python列表生成式的多种用法,如生成特定元素列表、筛选偶数列表、生成元组列表等,以及集合转列表操作。

py2:

rang(10) #[0,1,...,9]

rang(10,18)#[10,11,...,17]

rang(10,18,2)#[12,12,14,...,16]

#rang的风险(py2)

rang(1,1000000000000000000000000) #占用大量内存,不给分配,或资源浪费

py3:

rang(1,10)#rang(1,10)

#列表生成式

a=[i for i in range(1,18)]#此时没有冒号

#[1,2,...17]

a=[11 for i in range(1,18)]#此时没有冒号

#[11,11,...,11]#17个

#

c=[i for i in range(10) if i%2==0]

#[0,2,4,6,8]

#

d=[(i,j) for i in range(3) for j in range(2)]

#[(0,0),(0,1),(1,1),(2,0),(2,1)]

#

b={33,11,44,22}

c=list(b)

#c=[33,11,44,22]

 

<think> 根据提供的引用信息,用户希望了解py_compile模块的使用方法和功能介绍。以下是基于引用内容的整理: ### 功能介绍 `py_compile`是Python标准库模块,主要功能是将Python源文件(.py)编译成字节码文件(.pyc)。字节码是一种中间表示形式,可以被Python虚拟机(如CPython)更高效地执行[^1][^4]。主要用途包括: 1. **预编译模块**:在安装共享模块时预编译,提高后续加载速度。 2. **缓存优化**:避免每次运行时重新编译,减少启动延迟。 3. **字节码失效管理**:通过`PycInvalidationMode`枚举类控制.pyc文件与源文件的同步机制[^4]。 ### 使用方法 #### 1. 编译单个文件 - **代码方式**: ```python import py_compile py_compile.compile('test.py') # 生成__pycache__/test.cpython-版本.pyc ``` - **命令行方式**: ```bash python -m py_compile test.py ``` #### 2. 编译多个文件/目录 - **代码方式**(使用`compileall`模块): ```python import compileall compileall.compile_dir('目录路径') # 递归编译目录内所有.py文件 ``` - **命令行方式**: ```bash python -m compileall 目录路径 ``` #### 3. 运行.pyc文件 ```bash python test.pyc # 直接执行编译后的字节码 ``` #### 4. 高级配置 - **失效模式控制**:通过`invalidation_mode`参数指定字节码失效策略(如`py_compile.PycInvalidationMode.CHECKED_HASH`)[^4]。 - **优化级别**:使用`optimize`参数设置优化等级(如`-1`表示当前解释器默认级别,`0`-`2`对应不同优化级别)。 ### 注意事项 - **缓存目录**:默认编译后文件存储在`__pycache__`子目录,文件名包含Python版本标识(如`test.cpython-310.pyc`)。 - **反编译**:可通过`uncompyle`等工具将.pyc还原为.py文件(需额外安装)。 §§相关问题§§ 1. 如何控制py_compile生成的.pyc文件路径? 2. PycInvalidationMode有哪些具体模式?如何影响缓存行为? 3. 编译后的.pyc文件能否跨Python版本使用? 4. 除了py_compile,还有哪些方式生成Python字节码? </think> 以下是关于Python中`py_compile`模块的使用方法和功能介绍,参考了提供的资料: ### 功能介绍 `py_compile`是Python标准库模块,主要功能: 1. **字节码生成**:将Python源文件(.py)编译成字节码文件(.pyc),字节码是Python虚拟机(CPython)执行的中间表示形式[^1] 2. **预编译优化**:提高模块加载速度,尤其适用于需要频繁导入的共享模块[^1][^4] 3. **缓存管理**:通过`PycInvalidationMode`枚举实现字节码与源文件的版本一致性检查[^4] 4. **部署支持**:简化Python程序的发布流程,可将预编译文件分发到目标环境 ### 使用方法 #### 1. 编译单个文件 ```python import py_compile py_compile.compile( 'test.py', # 源文件路径 cfile='test.pyc', # 可选:指定输出路径 optimize=-1 # 优化级别:-1(默认)、0(无优化)、1/2(优化级别) ) ``` 命令行方式: ```bash python -m py_compile test.py ``` #### 2. 批量编译目录 使用`compileall`模块(需单独导入): ```python import compileall compileall.compile_dir( '/path/to/dir', # 目标目录 force=True, # 强制重新编译 quiet=1 # 抑制输出 ) ``` 命令行方式: ```bash python -m compileall /path/to/dir ``` #### 3. 运行编译文件 ```bash python test.pyc # 直接执行字节码文件 ``` #### 4. 高级参数 ```python # 设置字节码失效模式(Python 3.7+) py_compile.compile('test.py', invalidation_mode=py_compile.PycInvalidationMode.CHECKED_HASH) ``` 支持的失效模式: - `TIMESTAMP`:基于修改时间戳(默认) - `CHECKED_HASH`:基于源文件哈希值 - `UNCHECKED_HASH`:不验证直接使用[^4] ### 典型应用场景 1. **模块部署**:安装包时预编译`.py`文件加速导入 2. **环境冻结**:生成不可修改的字节码用于容器化部署 3. **代码保护**:配合混淆工具增加反编译难度(注:非加密机制) 4. **缓存优化**:减少大型项目启动时的编译开销
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