Python-基础
函数使用
函数使用
生成器
使用场景:
在使用列表时,很多时候我们都不会一下子使用全部的数据,通常都是一个一个使用,但是数据量较小的时候,对于内存的占用可以不用过于关心;但是当数据量较大时,就会出现内存使用突然增大的情况。为了解决内存占用突然增大的问题,python中引入了生成器的概念
使用方式:
说明:任意方式的使用生成器,都只能时单次的。
通过在函数中使用关键字完成
将列表生成式中的[]改为()即可
总结:
生成器保存了生成数据的算法,并不是所有的数据
生成器只能执行一遍
具体操作:转换为列表、next、for-in
迭代器
定义:能够使用for-in进行遍历,并且可以通过next函数依次获取元素的对象
说明:
字符串、列表、元组、集合、字典等都不是迭代器,它们都是可迭代对象
生成器就是一种特殊的迭代器
判断一个对象是否是迭代器
可迭代对象
定义:能够使用for-in进行遍历的对象,都是可迭代对象
使用:判断是否是可迭代对象
说明:
迭代器一定是可迭代对象
前面学习的列表、元组等都是可迭代对象
将可迭代对象转换为迭代器,使用专门的函数
高级函数
map
自学字符串处理函数strip
使用map完成:将一个元素全为字符串的列表中的元素全部去掉两边的空白,首字母大写
练习:
接收两个参数:一个函数和一个可迭代对象
返回值:返回一个生成器
生成器内容是将func依次作用域iter每个元素的处理结果
格式:
说明:
示例:
filter
练习:提取能被3整除的奇数元素
参数是一个函数和一个可迭代对象
返回一个生成器
将func依次作用于iter中的元素,返回值为真的将会保留,为假的将会过滤掉
格式:
说明:
示例:
reduce
练习:求列表中所有元素的乘积
接收两个参数,一个函数和一个可迭代对象
首先取前两个元素作为func的参数,计算完的结果与第三个元素继续使用func处理,直至结束
返回处理的最后结果
格式:
说明:
示例:
random
randint:生成指定区间的一个随机整数
random:生成0~1之间的随机小数
uniform:生成指定范围内的随机浮点数
choice:随机提取一个元素
sample:随机提取指定个数的元素,返回一个列表
choices:sample函数指定提取元素个数为1的情况
shuffle:打乱元素顺序
练习:
使用random函数实现randint函数的功能
生成指定长度的随机字符串,参数:长度、类型
将字符串完成如下转换,如: =>
将一个列表的元素完成特定的向右移动,参数:列表,移动长度
如:[1, 2, 3, 4, 5],移动2,结果:[4, 5, 1, 2, 3]
传入n,计算的值,可以使用递归
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