随笔分类 - python
摘要:1. 生成器 定义:可以理解为一种数据类型。这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代对象。 生成器分类及在python中的表现形式:(python有两种不同的方式提供生成器) 1)生成器函数:常规函数定义,但是使用yield而不是
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摘要:1. 迭代器协议和for循环工作机制 定义1)迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个stopIteration异常,已终止迭代(只能往后不能往前退)。2)可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法)3
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摘要:1)zip函数,zip中传的是序列,像拉链.一一对应组成元组 2)max()、min()传入的数据类型必须要为可迭代类型,基本原理就是for循环取出每一个值,进行比较,注意:不同类型之间不能进行比较比较时,从第一个元素进行比较,如果第一个元素已经分出大小了,后面的都不需要比较了,直接得出这俩元素的大
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摘要:内置函数:1)abs() --求绝对值 print(abs(-1)) 2)all() 将后面跟的序列,挨个做布尔运算,所有的都为真,才返回真 print(all([1, 2, '1'])) print(all('1230')) # True print(all('')) # True 3)any()
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摘要:map:处理序列中的每个元素,得到的结果是一个“列表”,该“列表”元素个数及位置与原来一样filter:遍历序列中的每个元素,判断每个元素得到一个布尔值。如果是true则保留reduce:处理一个序列,然后把序列进行合并操作
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摘要:1. 匿名函数: lambda 一般不把它赋值给变量,lambda x:x+'_max',一般直接和其他函数一起用,上面用法只是举例解释,匿名函数单独是如何用和运行的 lambda返回多个值: 2. 编程的方法论: 面向对象 面向过程:将一个大的问题分解成小的问题函数式编程:函数式=编程语言定义的函
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摘要:1. 函数和过程 过程:就是没有返回值的函数 在python中函数和过程是一样的,没有区别,如果没有返回值,python会自动赋值为None 2. 总结: 返回值=0:返回None(即没有写返回值时,python自动赋值为None)返回值=1:返回object(即返回一个值时,其类型为object)
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摘要:1. %s后可根字符或数字,%d只能是数字, %f代表浮点数 2. 字符串格式化有两种方式:百分号方式、format方式 3. format
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摘要:集合:set 特点: 1)不同元素组成 2)无序 3)集合中元素必须是不可变类型 集合set的方法: 集合关系运算交、差、并集 其他方法: frozenset定义为了不可变类型,没有add等方法 #实现简单去重
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摘要:1. 字典 dict 特点: 1)格式 2)字典的value可以是任意值 3)字典的key值:列表、字典不能作为字典的key 4) 字典是无序的, 5)取值,索引方式找到指定元素 6)字典支持del删除 7)for循环 默认循环所有的key 方法: 1)根据序列,创建字典,并指定统一的值 2)根据k
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摘要:1. 列表 list 1) 特点: a. 列表格式:中括号括起来,分割每个元素 b. 列表中的元素可以是数字,字符,列表,布尔值。。。所有的都能放进去 “集合”,内部放置任何东西 c. 索引取值 :li[2] d. 切片 e.for循环、while循环 f.列表的元素是可以被修改的 li[1]="n
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摘要:1. 整型 int int()、bit_length() 2. 字符传 str 1) capitalize() 将字符串首字母大写 2) casefold() 、lower() 都是将所有字符变为小写,casefold比lower更厉害,对很多其他未知的都可以变小写 3)count() 去字符串中寻
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摘要:1. #!/usr/bin/env python ——-指定解释器,相对于linux系统而言,Windows上已经设置过环境变量了,所以不需要;这是在文件内部写的,这样写了后在linux中就可以直接这样执行./pythonfile.py 2. 后缀名.py 后缀名虽然不是.py也可以执行不影响。但是
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