在Python3中，没有内置的'take(iterable, n)'函数。
我们继续伯克利CS61A公开课之旅，这一次我们讨论的是lab11，也就是第11次实验课。
迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
默认情况下，Python3源码文件以UTF-8编码，所有字符串都是Unicode字符串。当然也可以为源码文件指定不同的编码，例如：
迭代：重复做一件事 iterable(可迭代)对象：支持“每次仅返回自身所包含的其中一个元素”的对象 iterable对象实现了__iter__方法 序列类型，如：list、str、tuple 非序列类型，如：dict、file 用户自定义的一些包含了__iter__()或__getitem__方法的类 用dir(object)时，只要有__iter__()方法或__getitem__方法都是iterable对象。 object.__iter__() 每运行一次，都返回一个迭代器对象的内存地址 例：i1=list1.__iter__() 返回一个迭代器对象 i1.next() i1.next() .... 迭代器(iterator) 迭代器又称为游标(cursor)，它是程序设计的软件设计模式，是一种可在容器物件(container)上实现元素遍历的接口。 迭代器是一种特殊的数据结构，当然在python中，它也是以对象的形式存在的。简单理解方式：对于一个集体中的每一个元素，想要执行遍历，那么针对这个集体的迭代器就定义了遍历该集体中每一个元素的顺序或方法。 迭代器本身是不可逆的。 可以使用一个“可迭代对象”的__iter__()方法生成一个“迭代器对象” In [31]: print list1 [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] In [32]: iterable1=list1.__iter__() In [33]: iterable1.next() Out[33]: (1, 2) In [34]: iterable1.next() Out[34]: (3, 4) In [35]: iterable1.next() Out[35]: (5, 6) 也可以使用iter函数生成一个迭代器对象。用法： iter(container_object) In [37]: iterable1=iter(list1) In [38]: iterable1.next() Out[38]: (1, 2) In [39]: iterable1.next() Out[39]: (3, 4) In [40]: iterable1.next() Out[40]: (5, 6) 在python中，迭代器是遵循迭代协议的对象；使用iter()函数可以从任何序列对象中生成一个迭代器对象 若要使用迭代器，需要在类中定义next()方法(python3中是 __next__()) 要使得迭代器指向下一个元素，则使用成员函数next() (在python3中，是函数next()，而非成员函数) 当没有元素时，则触发StopIteration异常 for循环可用在任何可迭代对象： for循环开始时，会通过迭代协议传递给iter()内置函数，从而能够从可迭代对象中获得一个迭代器，返回的对象含有需要的next方法。 python的列表解析： 根据一个已存在列表再生成另一个新列表时，可以使用列表解析功能。 列表解析是python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此要放置于[]中。 语法：[expression for iter_var in iterable_object] [expression for iter_var in iterable_object if condition_expression]
可迭代对象：可迭代的对象，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象。
Python filter()函数 filter()函数顾名思义，就是过滤器，它是Python内置的高级函数之一。 filter()函数接收2个参数，一个是用来筛选的谓词函数(即返回值是True或者False的函数)和一个序列。filter()函数将使用谓词函数对所有序列中的元素进行处理，保留其中返回值是True的元素，以filter类型的对象保存。 格式： filter(function, iterable) 用法示例： #!usr/bin/env python3 #_*_ coding:
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。但是我们还需要掌握Python的一些高级特性，精简代码。一行代码能实现的功能，绝不写5行代码。Python的高级特性：切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器。
本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用，能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率，这5个函数分别是：
zip()用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组
我们知道，Python 解释器内置了一些常量和函数，叫做内置常量（Built-in Constants）和内置函数（Built-in Functions），来实现各种不同的特定功能，在我的另外一篇博客中 第8章：Python计算生态 讲述了一些常用的内置函数的使用方法，但是随着Python的版本的不断更新，以及Python2与Python3的一些差异，内置函数的个数以及具体用法有些许的差异，罪保险的方法就是得到自己使用版本的内置函数的会用方法，那么问题就来了，我们怎么在 Python IDLE 里得到全部内置常量和函数的名字以及其具体用法呢？
列表生成式是 python 内置的非常强大的可以用来生成列表的生成式。在学习生成器之前先来了解一下列表生成式，者有利于我们队生成器的理解。
一.内置函数filter filter()函数是 Python 内置的一个高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回由符合条件迭代器(python3以下版本返回是列表)。 语法：filter(function or None, iterable) --> filter object 实例： #获取数字100以内的奇数 def even_num(n): return n % 2 ==1 res = filter(even_num,(i
Python 中的可迭代对象在一个模块里面。迭代器、生成器、可迭代对象都在这个模块里面。
在python中预定义为常量False的bool表达式. 特殊对象None. 空序列或集合. 值为0的数值型数据项的bool结果为False,其他的都为True. 追加的还有:^(xor),<<左移，>>右移，~反转。
我们将通过一些「gotchas」（陷阱）来开始今天的旅程。等我们知道 Python 中的 for 循环的原理时，我们再回过头来看这些 gotchas，并解释原因。
int、float、str、set、list、dict、tuple、frozenset、bool、None。
求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数？为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数（从1 到 n 中1出现的次数）。
审稿人：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学，开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。
返回一个zip对象，其.__ next __()方法返回一个元组，其中第 i 个元素分别来自各可迭代对象的第 i 个参数。.__ next __()方法一直持续到参数序列中最短的iterable(可迭代对象)耗尽，然后它抛出StopIteration。
在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的，初学时对这几个概念也是经常混淆，现在是时候把这几个概念搞清楚了。
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52061971
对于指定索引范围取值的操作，Python提供了slice方法，类似于Excel中数据透视表的切片器。
写Python越多，写函数越多，于是乎有人觉得Python是函数式语言，其实不然，Python只是从函数式语言中借鉴了一些好的想法而已。
对于给定的一组数据，我们希望能够对其中的元素进行排序，让其中的元素按照某种顺序排列，这就是排序算法的基本要求。
解析式 解析式 今天给大家介绍Python中的解析式。 解析式简单介绍 解析式， 列表解析 # Python2只有列表解析 生成器解析 # Python3特有 集合解析 # Python3特有 字
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
divmod() 函数把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
引用自:http://www.cnblogs.com/duyaya/p/8562898.html
之前章节中，我们看到for语句可以Python任何序列类型，包括列表、元祖以及字符串。如下所示：
以下是总结的一些常见的Python基础面试题，帮助大家回顾基础知识，了解面试套路。会一直保持更新状态。 PS：加粗为需要注意的点。
Python3解释器中内置了69个常用函数，属于底层的函数，它们到处可用。有些对大家来说比较熟悉，比如abs(), max(), sum()... 也有一些比较陌生，比如locals(), all(), compile(), getattr()... 今天按照类别扼要总结。
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
至于其他的函数，坦率地说我倒是基本都没怎么用过，不过这次既然打算写了，就一次性把这些都写了吧。
上次说了 Python 中一个比较有意思的内置函数 map，今天再来介绍另一个类似的函数：reduce map 可以看作是把一个序列根据某种规则，映射到另一个序列。reduce 做的事情就是把一个序列根据某种规则，归纳为一个输出。 上栗子。以前我们给过一个习题，求1累加到100的和。寻常的做法大概是这样： sum = 0 for i in xrange(1, 101): sum += i print sum 如果用 reduce 函数，就可以写成： lst = xrange(1, 101) def add
流畅的python中有很多奇技淫巧，整本书都在强调如何最大限度地利用Python 标准库。介绍了很多python的不常用的数据类型、操作、库等，对于入门python后想要提升对python的认识应该有帮助。目前读一遍记录了一些有共鸣的操作:
本文就给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
>>> tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000) >>> tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 ) >>> tup3 = "a", "b", "c", "d" # 不需要括号也可以 >>> type(tup3) <class 'tuple'>
文章背景： 最近在学习廖雪峰老师的Python文章，其中有个章节讲到的是filter()函数，该函数用于过滤序列。在学习过程中，也顺带巩固了其它的知识点，在此进行相应的整理。
原因：2017年2月4日 星期六 随笔记录。 说明：本文主要记录学习python的过程，需求不大，轻度使用，所以进行简单的认识性学习。 状态：Updating to 2.14
最近 Python 之父 Guido van Rossum（龟爷）终于在 Python 官方邮件组落实了 Python 2.7 的终焉之日（EOL）。 说的是 Python 2.7 的 EOL 日期最终确定为 2020 年 1 月 1 日，之后不会有任何更新，包括源码的安全补丁。 所以兼容Python3已经可以说非常必要了，但有些常用的库还没有升级到Python3，所以我们看下如何写出兼容2和3的代码。 Python 2 or 3 ？
1、args 和 *kwargs *args *args 是⽤来发送⼀个⾮键值对的可变数量的参数列表给⼀个函数. python def test_var_args(f_arg, *argv): print("first normal arg:", f_arg) for arg in argv: print("another arg through *argv:", arg) test_var_args('yasoob', 'python', 'eggs', 'test
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这段时间通过公号写文章结交了许多志同道合的朋友，他们中有和我一样的大学生、研究生、以及已经工作的前辈。虽然处于不同的人生阶段，但彼此聊得很 High ，每个人的成长历程中总有相似的地方，遇到的困惑迷茫也大致相同。通过相互间的交流沟通，可能困扰自己很久的问题于前辈而言只是一个小 Case ，所以说要勤于沟通，去找寻属于自己的圈子，这样你才能提升得更快。 分享给大家一个观点，提升认知优先于积累知识。我的微信个签是「努力固然重要，但请记得选择比努力更重要」因为你做出选择的前
最近写的文章会偏向于Python实战一些，大家不要看着刷题，心里就有抵触了，其实刷题一直是学习的一个必要途径。你想想高中时候，如果你光听听课，学学理论就行的话，那不是每个人都成状元啦。
Python 的迭代器语法简单，部分思想和Java8 Stream API有类似的地方(当然，Python要比Java年长)，引入lambda表达式，predicate，函数式编程，行为参数化等可以做很多事情，同时和JAVA一样，对迭代行为进行了语法封装。但是本质上还是通过调用可迭代对象的迭代器来实现。
在之前的博客也有提到，数值型数据结构在这里就不过多介绍了。在这里提及一些需要知道的知识点。
在Python中，除了常规函数，你应该也会在代码中见到一些“非常规”函数，它们往往很简短，就一行，并且有个很酷炫的名字——lambda，没错，这就是匿名函数。
list、tuple和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。
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