三元表示式、列表推導式、生成器表示式、遞迴、匿名函式、內建函式
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一 三元表示式、列表推導式、生成器表示式
一 三元表示式
name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res)
二 列表推導式
#1、示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('雞蛋%s' %i) egg_list=['雞蛋%s' %i for i in range(10)] #2、語法 [expression foritem1 in iterable1 if condition1 for item2 in iterable2 if condition2 ... for itemN in iterableN if conditionN ] 類似於 res=[] for item1 in iterable1: if condition1: for item2 in iterable2: if condition2 ... for itemN in iterableN:if conditionN: res.append(expression) #3、優點:方便,改變了程式設計習慣,可稱之為宣告式程式設計
三 生成器表示式
#1、把列表推導式的[]換成()就是生成器表示式 #2、示例:生一筐雞蛋變成給你一隻老母雞,用的時候就下蛋,這也是生成器的特性 >>> chicken=('雞蛋%s' %i for i in range(5)) >>> chicken <generator object <genexpr> at 0x10143f200> >>> next(chicken)'雞蛋0' >>> list(chicken) #因chicken可迭代,因而可以轉成列表 ['雞蛋1', '雞蛋2', '雞蛋3', '雞蛋4',] #3、優點:省記憶體,一次只產生一個值在記憶體中
四 宣告式程式設計練習題
1、將names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部變大寫
2、將names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb結尾的名字過濾掉,然後儲存剩下的名字長度
3、求檔案a.txt中最長的行的長度(長度按字元個數算,需要使用max函式)
4、求檔案a.txt中總共包含的字元個數?思考為何在第一次之後的n次sum求和得到的結果為0?(需要使用sum函式)
5、思考題
with open('a.txt') as f: g=(len(line) for line in f) print(sum(g)) #為何報錯?
6、檔案shopping.txt內容如下
mac,20000,3 lenovo,3000,10 tesla,1000000,10 chicken,200,1
求總共花了多少錢?
打印出所有商品的資訊,格式為[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]
求單價大於10000的商品資訊,格式同上
#題目一 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao'] names=[name.upper() for name in names] #題目二 names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao'] names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')] #題目三 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: print(max(len(line) for line in f)) #題目四 with open('a.txt', encoding='utf-8') as f: print(sum(len(line) for line in f)) print(sum(len(line) for line in f)) #求包換換行符在內的檔案所有的字元數,為何得到的值為0? print(sum(len(line) for line in f)) #求包換換行符在內的檔案所有的字元數,為何得到的值為0? #題目五(略) #題目六:每次必須重新開啟檔案或seek到檔案開頭,因為迭代完一次就結束了 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[line.split() for line in f] cost=sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info) print(cost) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f] print(info) with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000] print(info)View Code
二 遞迴與二分法
一 遞迴呼叫的定義
#遞迴呼叫是函式巢狀呼叫的一種特殊形式,函式在呼叫時,直接或間接呼叫了自身,就是遞迴呼叫
#直接呼叫本身 def f1(): print('from f1') f1() f1() #間接呼叫本身 def f1(): print('from f1') f2() def f2(): print('from f2') f1() f1() # 呼叫函式會產生區域性的名稱空間,佔用記憶體,因為上述這種呼叫會無需呼叫本身,python直譯器的記憶體管理機制為了防止其無限制佔用記憶體,對函式的遞迴呼叫做了最大的層級限制 四 可以修改遞迴最大深度 import sys sys.getrecursionlimit() sys.setrecursionlimit(2000) def f1(n): print('from f1',n) f1(n+1) f1(1) 雖然可以設定,但是因為不是尾遞迴,仍然要儲存棧,記憶體大小一定,不可能無限遞迴,而且無限制地遞迴呼叫本身是毫無意義的,遞迴應該分為兩個明確的階段,回溯與遞推詳解
二 遞迴呼叫應該分為兩個明確的階段:遞推,回溯
#1、遞迴呼叫應該包含兩個明確的階段:回溯,遞推 回溯就是從外向裡一層一層遞迴呼叫下去, 回溯階段必須要有一個明確地結束條件,每進入下一次遞迴時,問題的規模都應該有所減少(否則,單純地重複呼叫自身是毫無意義的) 遞推就是從裡向外一層一層結束遞迴 #2、示例+圖解。。。 # salary(5)=salary(4)+300 # salary(4)=salary(3)+300 # salary(3)=salary(2)+300 # salary(2)=salary(1)+300 # salary(1)=100 # # salary(n)=salary(n-1)+300 n>1 # salary(1) =100 n=1 def salary(n): if n == 1: return 100 return salary(n-1)+300 print(salary(5))
三 python中的遞迴效率低且沒有尾遞迴優化
#python中的遞迴 python中的遞迴效率低,需要在進入下一次遞迴時保留當前的狀態,在其他語言中可以有解決方法:尾遞迴優化,即在函式的最後一步(而非最後一行)呼叫自己,尾遞迴優化:http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475 但是python又沒有尾遞迴,且對遞迴層級做了限制 #總結遞迴的使用: 1. 必須有一個明確的結束條件 2. 每次進入更深一層遞迴時,問題規模相比上次遞迴都應有所減少 3. 遞迴效率不高,遞迴層次過多會導致棧溢位(在計算機中,函式呼叫是通過棧(stack)這種資料結構實現的,每當進入一個函式呼叫,棧就會加一層棧幀,每當函式返回,棧就會減一層棧幀。由於棧的大小不是無限的,所以,遞迴呼叫的次數過多,會導致棧溢位)
四 二分法
想從一個按照從小到大排列的數字列表中找到指定的數字,遍歷的效率太低,用二分法(演算法的一種,演算法是解決問題的方法)可以極大低縮小問題規模
l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,311,402,403,500,900,1000] #從小到大排列的數字列表 def search(n,l): print(l) if len(l) == 0: print('not exists') return mid_index=len(l) // 2 if n > l[mid_index]: #in the right l=l[mid_index+1:] search(n,l) elif n < l[mid_index]: #in the left l=l[:mid_index] search(n,l) else: print('find it') search(3,l)實現類似於in的效果
l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1): if start <= stop: mid=start+(stop-start)//2 print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) if num > l[mid]: start=mid+1 elif num < l[mid]: stop=mid-1 else: print('find it',mid) return search(num,l,start,stop) else: #如果stop > start則意味著列表實際上已經全部切完,即切為空 print('not exists') return search(301,l)實現類似於l.index(30)的效果
三 匿名函式
一 什麼是匿名函式?
匿名就是沒有名字 def func(x,y,z=1): return x+y+z 匿名 lambda x,y,z=1:x+y+z #與函式有相同的作用域,但是匿名意味著引用計數為0,使用一次就釋放,除非讓其有名字 func=lambda x,y,z=1:x+y+z func(1,2,3) #讓其有名字就沒有意義
二 有名字的函式與匿名函式的對比
#有名函式與匿名函式的對比 有名函式:迴圈使用,儲存了名字,通過名字就可以重複引用函式功能 匿名函式:一次性使用,隨時隨時定義 應用:max,min,sorted,map,reduce,filter
四 內建函式
#注意:內建函式id()可以返回一個物件的身份,返回值為整數。這個整數通常對應與該物件在記憶體中的位置,但這與python的具體實現有關,不應該作為對身份的定義,即不夠精準,最精準的還是以記憶體地址為準。is運算子用於比較兩個物件的身份,等號比較兩個物件的值,內建函式type()則返回一個物件的型別 #更多內建函式:https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
#字串可以提供的引數 's' None >>> format('some string','s') 'some string' >>> format('some string') 'some string' #整形數值可以提供的引數有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None >>> format(3,'b') #轉換成二進位制 '11' >>> format(97,'c') #轉換unicode成字元 'a' >>> format(11,'d') #轉換成10進位制 '11' >>> format(11,'o') #轉換成8進位制 '13' >>> format(11,'x') #轉換成16進位制 小寫字母表示 'b' >>> format(11,'X') #轉換成16進位制 大寫字母表示 'B' >>> format(11,'n') #和d一樣 '11' >>> format(11) #預設和d一樣 '11' #浮點數可以提供的引數有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None >>> format(314159267,'e') #科學計數法,預設保留6位小數 '3.141593e+08' >>> format(314159267,'0.2e') #科學計數法,指定保留2位小數 '3.14e+08' >>> format(314159267,'0.2E') #科學計數法,指定保留2位小數,採用大寫E表示 '3.14E+08' >>> format(314159267,'f') #小數點計數法,預設保留6位小數 '314159267.000000' >>> format(3.14159267000,'f') #小數點計數法,預設保留6位小數 '3.141593' >>> format(3.14159267000,'0.8f') #小數點計數法,指定保留8位小數 '3.14159267' >>> format(3.14159267000,'0.10f') #小數點計數法,指定保留10位小數 '3.1415926700' >>> format(3.14e+1000000,'F') #小數點計數法,無窮大轉換成大小字母 'INF' #g的格式化比較特殊,假設p為格式中指定的保留小數位數,先嚐試採用科學計數法格式化,得到冪指數exp,如果-4<=exp<p,則採用小數計數法,並保留p-1-exp位小數,否則按小數計數法計數,並按p-1保留小數位數 >>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科學計數法計數,保留0位小數點 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科學計數法計數,保留1位小數點 '3.1e-05' >>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科學計數法計數,保留2位小數點 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科學計數法計數,保留0位小數點,E使用大寫 '3.14E-05' >>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小數計數法計數,保留0位小數點 '3' >>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小數計數法計數,保留1位小數點 '3.1' >>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小數計數法計數,保留2位小數點 '3.14' >>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566) #和g相同 '3.141566e-05'format(瞭解即可)
字典的運算:最小值,最大值,排序 salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } 迭代字典,取得是key,因而比較的是key的最大和最小值 >>> max(salaries) 'yuanhao' >>> min(salaries) 'alex' 可以取values,來比較 >>> max(salaries.values()) >>> min(salaries.values()) 但通常我們都是想取出,工資最高的那個人名,即比較的是salaries的值,得到的是鍵 >>> max(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'alex' >>> min(salaries,key=lambda k:salary[k]) 'yuanhao' 也可以通過zip的方式實現 salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys()) 先比較值,值相同則比較鍵 >>> max(salaries_and_names) (100000000, 'alex') salaries_and_names是迭代器,因而只能訪問一次 >>> min(salaries_and_names) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: min() arg is an empty sequence sorted(iterable,key=None,reverse=False)!!!lambda與內建函式結合使用!!!
#1、語法 # eval(str,[,globasl[,locals]]) # exec(str,[,globasl[,locals]]) #2、區別 #示例一: s='1+2+3' print(eval(s)) #eval用來執行表示式,並返回表示式執行的結果 print(exec(s)) #exec用來執行語句,不會返回任何值 ''' 6 None ''' #示例二: print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33 print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None # print(eval('for i in range(10):print(i)')) #語法錯誤,eval不能執行表示式 print(exec('for i in range(10):print(i)'))eval與exec
compile(str,filename,kind) filename:用於追蹤str來自於哪個檔案,如果不想追蹤就可以不定義 kind可以是:single代表一條語句,exec代表一組語句,eval代表一個表示式 s='for i in range(10):print(i)' code=compile(s,'','exec') exec(code) s='1+2+3' code=compile(s,'','eval') eval(code)complie(瞭解即可)
五 階段性練習
1、檔案內容如下,標題為:姓名,性別,年紀,薪資
egon male 18 3000
alex male 38 30000
wupeiqi female 28 20000
yuanhao female 28 10000
要求:
從檔案中取出每一條記錄放入列表中,
列表的每個元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式
2 根據1得到的列表,取出薪資最高的人的資訊
3 根據1得到的列表,取出最年輕的人的資訊
4 根據1得到的列表,將每個人的資訊中的名字對映成首字母大寫的形式
5 根據1得到的列表,過濾掉名字以a開頭的人的資訊
6 使用遞迴列印斐波那契數列(前兩個數的和得到第三個數,如:0 1 1 2 3 4 7...)
7 一個巢狀很多層的列表,如l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]],用遞迴取出所有的值
#1 with open('db.txt') as f: items=(line.split() for line in f) info=[{'name':name,'sex':sex,'age':age,'salary':salary} \ for name,sex,age,salary in items] print(info) #2 print(max(info,key=lambda dic:dic['salary'])) #3 print(min(info,key=lambda dic:dic['age'])) # 4 info_new=map(lambda item:{'name':item['name'].capitalize(), 'sex':item['sex'], 'age':item['age'], 'salary':item['salary']},info) print(list(info_new)) #5 g=filter(lambda item:item['name'].startswith('a'),info) print(list(g)) #6 #非遞迴 def fib(n): a,b=0,1 while a < n: print(a,end=' ') a,b=b,a+b print() fib(10) #遞迴 def fib(a,b,stop): if a > stop: return print(a,end=' ') fib(b,a+b,stop) fib(0,1,10) #7 l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]] def get(seq): for item in seq: if type(item) is list: get(item) else: print(item) get(l)View Code