Python-1
Python外壳：代码结构
1.1 使用#注释
1.2 使用\连接
1.3 使用if、elif和else进行比较
什么是真值（True）
1.4 使用while进行循环
使用break跳出循环
使用continue跳到循环开始
循环外使用else
如果while循环正常接收，没有使用break跳出，程序将进入到可选的else段。
1.5 使用for迭代
使用break跳出循环
使用continue跳到循环开始
循环外使用else
使用zip()并行迭代
使用range()生成自然数序列
其他迭代方式
1.6 推导式
推导式是从一个或多个迭代器快速简洁地创建数据结构的一种方法，它可以将循环和条件判断结合，从而避免语法冗余的代码。
列表推导式：
[ expression for item in iterable ]
number_list = [ number for number in range(1,6) ]
print(number_list)[1, 2, 3, 4, 5]
[Finished in 0.4s]
带条件的推导式：
[ expression for item in iterable if condition ]
求1到5之间的奇数列表（但number % 2 为真时，代表奇数，为假时代表偶数）
字典推导式
{ key_expression : value_expression for expression in iterable }
集合推导式
{expression for expression in iterable }
生成器推导式
一个生成器只能运行一次。列表、集合、字符串和字典都存储在内存中，但是生成器仅在运行中产生值，不会被存下来，所以不能重新使用或者备份一个生成器。
Python推导式是一种简洁、高效的方法，用于创建列表、字典、集合和元组等数据结构。推导式通过一个表达式和迭代器生成新的数据结构，可以显著减少代码量并提高可读性。
推导式的基本语法和用法
-
列表推导式：
- 基本语法：
[表达式 for 项 in 可迭代对象] - 示例：创建一个包含1到10的平方的列表：
squares = [x**2 for x in range(1, 11)] - 添加条件过滤：
even_squares = [x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] - 嵌套列表推导式：
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(3)] - 多个for循环：
cartesian_product = [(x, y) for x in for y in
- 基本语法：
-
字典推导式：
- 基本语法：
{键表达式: 值表达式 for 项 in 可迭代对象} - 示例：
dict_comprehension = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
- 基本语法：
-
集合推导式：
- 基本语法：
{表达式 for 项 in 可迭代对象} - 示例：
unique_numbers = {x for x in numbers}
- 基本语法：
-
元组推导式：
- 基本语法：
(表达式 for 项 in 可迭代对象) - 示例：
tuple_comprehension = (x**2 for x in numbers)
- 基本语法：
推导式的应用场景和优势
推导式在数据处理和算法实现中非常有用，特别是在需要快速生成特定模式的序列、过滤和转换数据时。它们可以显著减少代码量，提高代码的可读性和维护性。例如，生成斐波那契数列、筛选偶数、转置矩阵等操作都可以通过推导式简洁地实现。
使用时的注意事项
尽管推导式非常强大，但在使用过程中也需要注意以下几点：
- 可读性：复杂的推导式可能会降低代码的可读性，建议适当拆分或使用普通循环。
- 性能：处理大量数据时，推导式可能会占用更多内存，需谨慎使用以避免内存问题。
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