本文深入探讨了Python中的三元表达式、列表和字典推导式，重点介绍了迭代器的概念，包括可迭代对象和迭代器对象，并讲解了for迭代器的使用。进一步讨论了生成器，包括其工作原理和send方法。此外，还提到了枚举对象和递归在编程中的应用。最后，概述了Python的内置函数，特别是常用的匿名函数和内置函数。
三元表达式
# what：就是简写if...else...结构，且都只有一条语句
# 语法：结果1 if 条件 else 结果2
# 注意：结果1|2不一定要与条件有必然关系，条件只是选择结果1或结果2的判断依据
# 案例：获得两个数中的大值 | 小者
n1 = int(input('n1: '))
n2 = int(input('n2: '))
res = n1 if n1 > n2 else n2
print(res)
res = n2 if n1 > n2 else n1
print(res)
列表与字典的推导式
# 列表推导式
# 语法：[结果 for 结果 in 可for循环操作的对象]
# 案例：[v for v in 'abc'] => ['a', 'b', 'c']
# 案例：['奇数' if i % 2 != 0 else '偶数' for i in range(1, 11)]
# 字典推导式
# 语法：{k: v for k, v in 可for循环操作的对象(每一次循环的结果可以被解压为两个值)}
# 案例: [('a', 1), ('b', 2)] => {'a': 1, 'b': 2}
# dic = {k: v for k, v in [('a', 1), ('b', 2)]}
# 案例：{i: 0 for i in 'abc'} == {}.fromkeys('abc', 0) == {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0}
迭代器
可迭代对象
# 有__iter__()方法的对象都称之为 可迭代对象
# 可迭代对象：可以被转化为不依赖索引取值的容器，这样的对象就叫做可迭代对象
# -- 对象.__iter__() 来生成不依赖索引取值的容器
# -- 结论：有__iter__()方法的对象都称之为 可迭代对象
# 可迭代对象.__iter__() => 和该对象有关系的迭代器对象 dict_keyiterator object
box = dic.__iter__()
# 可迭代对象有哪些：str | list | tuple | set | dict | range() | enumerate() | file | 生成器对象
迭代器对象
# 有__next__()且可以通过__next__()进行取值的容器
# 迭代器对象：可以通过__next__()的方式进行取值的容器，且取一个少一个
# -- 结论：有__next__()且可以通过__next__()进行取值的容器
# -- 注意：迭代器对象自身也拥有__iter__(), 通过该方法返回的是迭代器对象自身
res = box.__next__() # 从迭代器对象(容器)取出值，取一个少一个
box = box.__iter__() # 迭代器对象.__iter__()得到迭代器对象本身
# 迭代器对象有哪些：enumerate() | file | 生成器对象
for迭代器
# 可以操作迭代器对象及可迭代对象，且能自动处理异常的循环，内部同迭代器对象__next__()来取值
# 迭代器(for循环)：就是用来从可迭代对象中进行取值的循环方法 | 语法：for 变量 in 对象:
# -- 1.通过对象.__iter__()获取其对应的迭代器对象
# -- for可以操作迭代器对象及可迭代对象，统一写法，所以迭代器和可迭代对象都有__iter__()
# -- 2.在内部通过迭代器对象的__next__()进行取值，将值赋值给 语法中的变量，取一个少一个
# -- 3.当迭代器对象取完了，在内部自动捕获异常，并结束循环取值
ls = [1, 2, 3, 4, 5]
for v in ls:
print(v)
for v in ls.__iter__():
print(v)
生成器
# 自定义的迭代器对象，写法和函数非常相似，但是内部用yield来对外部返回值，且可以有多个yield
# 语法：
def my_generator(): # => [1, 2, 3]
yield 1
yield 2
yield 3
# 生成器名() 不是函数的调用，而是得到生成器对象，生成器对象就是迭代器对象，所有有__next__()方法
obj = my_generator()
# 一个个取值
# 去生成器中执行代码，拿到遇到的第一个yield后面的值，并停止运行
print(obj.__next__())
# 再接着上一个yield，再进行往下执行代码，再拿到下一个个yield后面的值，并停止运行
print(obj.__next__())
# 重复上面的过程，如果没有遇到yield，就报错
print(obj.__next__())
# 循环取值
while True:
try:
print(obj.__next__())
except Exception:
break
# 案例：
# 将传入的值扩大两倍返回
def fn1(*args):
i = 0
while i < len(args):
yield args[i] * 2
i += 1
for v in fn1(10, 20, 30, 40, 50):
print(v)
# 依次获取阶乘 1! 2! 3! ...
def fn2():
total = 1
count = 1
while True:
total *= count
yield total
count += 1
obj = fn2()
print(obj.__next__()) # 1！
print(obj.__next__()) # 2！
print(obj.__next__()) # 3！
# ...
# print(obj.__next__()) # n!
生成器的send
# send：
# 1.send会为当前停止的yield传入参数，内部可以通过yield来接收传入的参数
# 2.send自身也会调用__next__()去获取下一个yield的结果
def fn4(peoples):
count = 0
print('%s在面试' % peoples[count])
while count < len(peoples):
name = yield peoples[count]
count += 1
print(name + "叫来%s来面试" % peoples[count])
peoples = ['张三', '李四', '王五']
obj4 = fn4(peoples)
name = obj4.send(None) # 第一次没有yield接收值，所以只能调__next__()，或是send(None)
print(name + '面试完毕')
while True:
try:
name = obj4.send(name)
print(name + '面试完毕')
except Exception:
print('所有人面试完毕')
break
枚举对象
# 枚举对象：为迭代器对象产生迭代索引
ls = [3, 1, 2, 5, 4]
list(enumerate(ls)) # => [(0, 3), (1, 1), (2, 2), (3, 5), (4, 4)]
dic = {'a': 100, 'b': 200}
print(list(enumerate(dic))) # => [(0, 'a'), (1, 'b')]
递归
# 递归：函数直接或间接调用自己
# 回溯：找寻答案的过程
# 递推：通过最终的值反向一步步推出最初需要的结果
# 前提：
# 1.递归条件是有规律的
# 2.递归必须有出口
# 拿递归求得年纪
def get_age(num):
if num == 1:
return 58
age = get_age(num - 1) - 2
return age
age = get_age(10)
print(age)
# 传入一个num，求得该num的阶乘
# 5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5 * 4!
# 4! = 4 * 3 * 2 * 1 = 4 * 3!
# 3! = 3 * 2 * 1 = 3 * 2!
# 2! = 2 * 1 = 2 * 1!
# 1! = 1
def get_total(num):
if num == 1 or num == 0:
return 1
total = num * get_total(num - 1) # 3 * 2! => 2 * 1!1 => 1 => 2 * 1
return total
print(get_total(3))
内置函数
匿名函数
# 匿名函数: 没有名字的函数
# 特点：
# 1.用lambda声明匿名函数
# 2.没有函数名，lambda与:之间一定是参数列表，参数列表省略()，且支持所有参数语法
# 3.匿名函数没有函数体，只有返回值，所有省略了return，且返回值只能有一个
# -- (不能将多个返回值自动格式化为元组)
# lambda 参数1, ..., 参数n: 一个返回值
# 应用场景：
# 1.用一个变量接收，该变量就充当与函数的名字 - 不常见
# func = lambda x, y: (x + y, x - y)
# print(func(10, 20))
# 2.结合内置函数来使用
max([1, 2, 6, 5, 3], key=lambda x: x)
dic = {
'Bob': (1, 88888),
'Ben': (2, 300000),
'Tom': (3, 99999)
}
min(dic, key=lambda k: dic[k][1]) # 按薪资求最小值
内置函数
# max函数的工作原理
# 1.max要去遍历所有求大值的数据，这些一一被遍历出来的数要被依次传入key=fn的fn中
# -- fn必须有参数，且只有一个参数，就是当前被遍历出来的被比较的数据
# 2.max再根据fn的返回值决定比较大小的依据
dic = {
'owen': (1, 88888),
'egon': (2, 300000),
'liuXX': (3, 99999)
}
def fn2(k):
# return k # 求名字最大
# return dic[k][0] # 求工号最大
return dic[k][1] # 求薪资最大
max_p = max(dic, key=fn2)
print(max_p)
# min函数的工作原理
# 1.min要去遍历所有求小值的数据，这些一一被遍历出来的数要被依次传入key=fn的fn中
# -- fn必须有参数，且只有一个参数，就是当前被遍历出来的被比较的数据
# 2.min再根据fn的返回值决定比较大小的依据
dic = {
'owen': (1, 88888),
'egon': (2, 300000),
'liuXX': (3, 99999)
}
res = min(dic, key=lambda x: dic[x][1])
print(res)
# 排序：sorted
dic = {
'owen': (1, 88888),
'egon': (2, 300000),
'liuXX': (3, 99999)
}
# 总结：排序的可迭代对象，排序的规则，是否反转
res = sorted(dic, key=lambda k: dic[k][1], reverse=True) # 按薪资排序的人名list
for k in res:
print(k, dic[k][1])
# map：映射 - 格式化每一次的遍历结果
names = ['Owen', 'Egon', 'Liuxx']
def fn(x):
# print(x)
# 将所有名字全小写
return x.lower()
res = map(fn, names)
print(list(res))
# 合并：reduce
from functools import reduce
# 求[1, 3, 4, 2, 10]所有元素的总和
res = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 3, 4, 2, 10])
print(res)
常用内置函数
# 已见过的
# 1.类型转换：int() tuple()
# 2.常规使用：print() input() len() next() iter() open() range() enumerate() id()
# 3.进制转换：bin() oct() hex() 将10进制转换为2 | 8 | 16进制
print(bin(10)) # 0b1010
print(oct(10)) # 0o12
print(hex(10)) # 0xa
# 3.运算：abs()
print(abs(-1)) # 绝对值
print(chr(9326)) # 将ASCII转换为字符
print(ord('①')) # 逆运算
print(pow(2, 3)) # 2的3次方
print(pow(2, 3, 3)) # 2的3次方对3求余
print(sum([1, 2, 3])) # 求和
# 4.反射：getattr() delattr() hasattr() setattr()
# 5.面向对象的相关方法：super() staticmethod() classmethod()
def fn():pass
print(callable(fn)) # 对象能不能被调用
# 6.原义字符串
print('a\nb')
s = ascii('a\nb')
print(s)
s = repr('a\nb')
print(s)
print(r'a\nb')
print(all([1, 0, 0]))
print(any([0, 0, 1]))
# compile() exec() eval()
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