08 条件与循环，迭代器，列表解析，生成器(笔记)

最新推荐文章于 2024-11-05 21:04:27 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-05 21:04:27 发布 · 725 阅读

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本文深入探讨了Python编程中的关键概念和技术，包括缩进规则、条件表达式、pass语句、迭代器、列表解析和生成器的应用。文章还介绍了如何高效处理文件、计算文件字符数、实现输入和总和计算，以及利用生成器节省内存的方法。

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1. python采用缩进规则，可以有效避免dangling else

2. 条件表达式（三元操作符）t=x if condition1 else y

3. pass语句表示不做任何操作，即no operation

4. 对于一个很大范围的列表，xrange()比range()更适合，因为xrange()不会在内存中创建列表的完整拷贝

迭代器：

为类序列对象提供了一个类序列接口，可以遍历任何表示出序列行为的对象，比如字典key，文件行等。采用next()方法来遍历条目，结束后会抛出StopIteration一次，对于for循环方法，就是内部调用next()方法，并捕获异常。

- 序列

>>> s=[1,2,3]

>>> c=iter(s)

>>> c.next()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

for i in s: print i 实际是如下工作的，

>>> s

[1, 2, 3]

>>> while True:

... try:

... print i.next()

... except StopIteration:

... break

...

- 字典

dict.iterkeys()

dict.itervalues()

dict.iteritems()

下面会返回一个独立于字典的列表，比较占内存

dict.items()

dict.keys()

dict.values()

dict.has_value()

>>> dic={"x":1,"y":2,"z":3}

>>> i=dic.iterkeys()

>>> i.next()

'y'

>>> i.next()

'x'

>>> i.next()

'z'

>>> i.next()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

>>> for i in dic:

... print i

...

- 文件

文件对象生成的迭代器会自动调用readline()，我们可以使用 for line in file来替换 for line in f.readlines()，当然有时候我们想要提高文件的使用效率，就是不已知占用文件，我们可以采用 file=open(path,mode); all=file.readlines(); file.close(); for line in all: operation(line)，但是有没有发现如果是一个大的文件，利用readlines()太占用内存了，我们可以采用生成器，下面会提到。

迭代器也是有限制的，就是不能后退迭代，并且不能复制迭代器，如果想要再次迭代同个对象，就必须重新创建一个迭代器。对于可变对象，迭代过程中可以修改对象，但是对于不可变的对象，问题就会产生了，因为迭代器只记录你当前到达第几个元素，如果你在迭代时改变了元素，更新会立即反映到你所在的迭代条目上。如下例，dict的key是不可变的，使用keys()方法是可以的，因为keys()返回一个独立于字典的列表，而迭代器是与实际对象绑定在一起。

>>> dic

{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}

>>> for k in dic.keys():#返回独立列表

... print k, dic[k]

... del dic[k]

...

y 2

x 1

z 3

>>> dic

{}

>>> l=[1,2,3]

>>> for i in l:

... print i

... l.remove(i)

...

>>> l

[2]

>>> l=[1,2,3]

>>> i=iter(l)

>>> c=i.next()#指向index 0

>>> l.remove(c)

>>> i.next() #指向index 1

>>> dic

{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}

>>> for k in dic:#与实体对象挂钩，iterator指向下一个key，而不是某个index，此时删除key，iterator根据不知道下一个该指向哪里

... print k,dic[k]

... del dic[k]

...

y 2

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

RuntimeError: dictionary changed size during iteration

>>> dic

{'x': 1, 'z': 3}

列表解析：

[expr(x) for x in items if cond(x)]

- map, lambda, filter

map为每个元素执行某个操作，lambda允许快速创建一个只有一行的无名函数对象，filter可以过滤列表成员

1）map(lambda x: x**2, range(6))为range(6)列表成员指向lambda定义的函数操作，可用以下列表解析替换：

[x**2 for x in range(6)]

2）seq=[1,2,3,4,5]；filter(lambda x: x%2, seq)；等价于[x for x in seq if x%2]

例子：

- 矩阵

>>> [(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)]

[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]

- 文件

t.txt

I am watching the animation called The Adventure of Tintin.
It’s one of my most favorite cartoon during my childhood.
What about you?

1)计算字符（包括空白）

>>> import os

>>> os.stat("t.txt").st_size

136

>>> sum([len(word) for line in open("t.txt","r") for word in line.split()])

113

2)计算有多少个字

>>> len([word for line in open("t.txt","r") for word in line.split()])

3)使游标返回文件开头

filehandle.seek(0)

- 输入值得总和

>>> sum([int(raw_input()) for i in range(5)])

生成器：列表解析会返回一个列表，对于大文件，显然太耗费内存了，而生成器可以直接返回一个值，并暂停函数的执行（yield）

生成器表达式：结合列表解析和生成器，内存更友好，lazy evaluation

（expr(x) for x in items if cond(x)）

- 对于上面列表解析例子中的求文件中字符数（不包括空白）可以写为：

>>> sum(len(word) for line in open("t.txt","r") for word in line.split())

113

- 交叉配对

利用生成器的惰性分析，我们可以一个一个处理结果，此例中，我们采用输出处理

>>> l

[1, 2, 3]

>>> def cols():

... yield 4

... yield 5

... yield 6

...

>>> x=((i,j) for i in l for j in cols())

>>> x

>>> for p in x:

... print p

...

(1, 4)

(1, 5)

(1, 6)

(2, 4)

(2, 5)

(2, 6)

(3, 4)

(3, 5)

(3, 6)

- 文件操作max(len(x.strip()) for x in open(path, mode)) 节省内存

=================================I am cute horizontal line=================================

练习题：

8-9:

def fibonacci(N):
"good example to recursive thought"
#the condition to stop
if N<3:
return 1
#f(N)=f(N-1)+f(N-2), e.g. f(3)=f(1)+f(2), f(4)=f(3)+f(2), etc..
return fibonacci(N-1)+fibonacci(N-2)

8-11: 这个解答中只是简单的判断是否以“，”隔开姓和名，并且姓和名的第一个字母是否是大写的

def nameInput():
while True:
N=int(raw_input("Enter total number of names:"))
if N:
break
ls,count=[],0
for i in range(N):
s=raw_input("Please enter name %d: "%i)
if len(s.split(","))!=2 or s.split(",")[0].strip()[0].islower() or s.split(",")[1].strip()[0].islower():
count+=1
print "Wrong format... should be Last, First."
print "You have done this %d time(s) already. Fixing input..."%count
ls.append(s.replace(" ",",").lower().title())
else: ls.append(s.replace(" ",""))
print "sorted list (by last name) is:"
ls.sort()
for l in ls:
print l

Reference:

1. Python核心编程 Ver3.0

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