在Python中使用for循环是,只要作用于一个可迭代对象,for循环就可以正常运行,而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。 那么,如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Iterable类型判断:
from collections.abc import Iterable
r=isinstance('ABC',Iterable) # str是否可迭代
print(r)
结果: TRUE 表明是可迭代对象。
#用循环生成列表
L=[]
for x in range(1,11):
L.append(x*x)
print(L)
#列表生成式
print([x*x for x in range(1,11)])
#for 循环后边还可以加上if判断 #比如只生成偶数的平方
print([x*x for x in range(1,11) if x%2==0])
#还可以使用两层循环,生成全排列
print([m+n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'])
#把一个list中的所有的字符串变成小写:
L=['Hello','World','IBM','Apple']
print([s.lower() for s in L])
运行结果依次为: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] [4, 16, 36, 64, 100] [‘AX’, ‘AY’, ‘AZ’, ‘BX’, ‘BY’, ‘BZ’, ‘CX’, ‘CY’, ‘CZ’] [‘hello’, ‘world’, ‘ibm’, ‘apple’]
如果list中既包含字符串,又包含整数,由于非字符串类型没有lower()方法,所以里欸报生成式会报错。 L= L=[‘Hello’,‘World’,18,‘IBM’,‘Apple’] 此时,可使用内建的isinstance函数判断一个变量是不是字符串:
#list中既包含字符串,有包含整数
L=['Hello','World',18,'Apple',None]
print([s.lower() for s in L if isinstance(s,str) ])
生成器: 不创建完整的list,一边循环一边计算的机制,成为生成器:generator,此方法可节省大量空间。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种很简单,只要把一个列表生成式的【】改成(),就创建了一个generator():
g=(x*x for x in range(10))
print(g)
输出结果: <generator object at 0x0000010EA9D3FD68>
generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多元素时,抛出StopIteration的错误。 当然,不断调用next(g)这种打印返回值的方法太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
第二种方法:用函数生成 斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator,也就是说,斐波拉契函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b 就可以了。
def fib(max):
n,a,b=0,0,1
while n<max:
yield b
a,b=b,a+b
n=n+1
return 'done'
print(fib(6))
这里最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
#杨辉三角
def yanghui(t):
print([1])
line=[1,1]
print(line)
for i in range(2,t):
r=[]
for i in range(0,len(line)-1):
r.append(line[i]+line[i+1])
line=[1]+r+[1]
print(line)
print(yanghui(6))
输出结果: [1] [1, 1] [1, 2, 1] [1, 3, 3, 1] [1, 4, 6, 4, 1] [1, 5, 10, 10, 5, 1] None