今日學習總結:python
1、生成器:生成的工具,是一個自定義的迭代器。本質上是一個迭代器。編程
1.自定義生成器app
01.但凡在函數內部定義了的yeild函數
02.調用函數時,函數體代碼不會執行工具
03.會返回一個結果,該結果就是一個生成器對象學習
2. yieldspa
00.能夠返回屢次的值設計
01.只能在函數內部定義code
02.能夠保存函數的暫停狀態orm
03.每一次yield都會往生成器對象中添加一個值
3.建立一個生成器對象有兩種方式
01.一種是調用帶yield關鍵字的函數
02.另外一種就是生成器表達式,與列表生成式的語法格式相同,只須要將[]換成()
def func(): print('form word') yield 'tank' res=func() #此時res是迭代器對象 print(res._next_()) 其實,res._next_() 與 next(res) 相等 def func(): print('form word') yield 'tank' res=func() #此時res是迭代器對象 print(next(res))
3. return
01. return只能返回一次的值
02. return能夠返回任意類型的值
4. range
自定義range功能,建立一個自定義的生成器 def my_range(start,end,move=1): while start<end: yield start start+=move g_range=my_range(1,5) print(g_range)
2、面向過程編程:是一門編程思想,核心是‘過程’二字。過程是指一種解決問題的步驟,既是先幹什麼再幹什麼。基於該編程思想寫程序,就像設計一條流水線,一種機械式的思惟。
優勢:將複雜的問題流程化,進而簡單化
缺點:可擴展性差,既是若改變當前程序的某一部分,則須要改動其餘程序。(牽一髮而動全身)
例子:登陸認證,保存在一個文件
def get_user_pwd(): # 1.先讓用戶輸入用戶名和密碼,校驗合法性 while True: username = input('請輸入用戶名:').strip() if username.isalpha(): # 校驗用戶名是否爲 英文字母 str.isalpha 校驗英文字母、中文 break else: print('用戶名不合法') while True: password = input('請輸入密碼:').strip() re_password = input('請確認密碼:').strip() if password == re_password: # 校驗兩次密碼是否一致 break else: print('兩次密碼不一致。') return username, password def cut_user_pwd(user, pwd): # 2.拼接用戶字符串 user_pwd_str = f'{user}:{pwd}\n' return user_pwd_str def save_data(user_pwd_str) # 3.保存用戶數據,寫入文件中 with open('user.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(user_pwd_str) # 註冊功能Demo def register(): user, pwd = get_user_pwd() # 1.設計先讓用戶輸入用戶名和密碼,校驗合法性,獲得合法的用戶名與密碼 user_pwd_str = cut_user_pwd(user, pwd) # 2.設計字符串的拼接, 獲得拼接好的字符串 save_data(user_pwd_str) # 3.開始寫入文件 register()
例子:登陸認證,以不用的用戶名保存文件
def gut_user_pwd(): while True: username=input('請輸入你要註冊的用戶名:').strip() if username.isalpha(): break else: print('輸入的用戶名不合法') while True: password=input('請您輸入註冊的密碼:').strip() re_password=input('請您再次輸入註冊的密碼:').strip() if password==re_password: break else: print('您輸入的密碼不一致') while True: user_role=input('請輸入您的角色').strip() list=['普通用戶','超級用戶','管理員用戶'] if user_role in list: print('恭喜您註冊成功') break else: print('您輸入的角色不正確') return username,password,user_role def cut_user_pwd(user,pwd,role): user_pwd_str=f'{user}:{pwd}:{role}\n' return user_pwd_str,user # 在這裏把 user 用戶名返回了 def save_data(user_pwd_str,name): with open(f'{name}.txt','w', encoding='utf-8') as f: f.write(user_pwd_str) def register(): user,pwd,role=gut_user_pwd() #在這裏把gut_user_pwd()裏獲得的返回值解壓賦值了 user_pwd_str,name=cut_user_pwd(user,pwd,role) ##在這裏把cut_user_pwd(user,pwd,role)裏獲得的返回值解壓賦值了 save_data(user_pwd_str,name) register()
3、三元表達式
能夠將if...else... 分支,變成一行。
語法結構:
表達式1 if 條件語句 else 表達式2 # 如條件成立執行 條件語句的左邊的表達式
案例1:需求: 讓用戶輸入用戶名,輸入的用戶若是不是tank,爲其後綴添加_DBD
username = input('請輸入用戶名:').strip() new_username = username if username == 'tank' else username + '_DBD' print(new_username)
4、列表生成式
01.生成列表的方法:
方法一:
new_list=[]
for i in range(1,101)
new_list.append(i)
print(new_list)
方法二:列表生成式: [line for line in 可迭代對象]
list=[i for i in range(1,101)]
ps: list=[f'1{i}' for i in range(1,101)]
ps:list=[1 for i in range(1,101)]
ps:list=['1' for i in range(1,101)]
ps:list=[i+'-dsb' for i in range(1,101)]
ps:list=[i+'-dsb' for i in range(1,101) if i!=4] 要看
5、生成器表達式(生成器生成式):(line for line in 可迭代對象)
g=(line for line in range(1,101))
print(g)
結果: 表示是生成器對象
<generator object <genexpr> at 0x0000000009E4A9E8>
優勢:節省內存(一次只產生一個值在內存中)
區別:
列表生成式:用在數據量少時。能夠依賴於索引取值,取值方便。在數據量過大時浪費資
生成器生成式:用在數據量大時。不依賴於索引取值,取值麻煩。 在數據量過大時節省資源
6、匿名函數:無名字的函數。匿名函數是臨時的,一次性的。匿名函數主要是和其餘函數或內置函數搭配使用。單獨使用時須要把匿名函數賦值個變量,就變成有名字了,沒有什麼意義了。不要單獨用。
定義:
lambda 形參變量 :函數體
7、內置函數:python
01.求最大值的函數: max()
list =[1,2,3,4]
print(max(list))
結果:4
02. 求最小值的函數: min( )
03. 求排序的函數sorted( )
04.求映射的函數map()
05.reduce()
06.filter
例子:請使用兩種方式獲取user_dic字典中薪資最高的員工。
user_dic = {'張全蛋': 20000,'趙鐵柱': 3000,'李小花': 8000,'伍六七': 1500}
方法一: l1 =max(user_dic,key=lambda x:user_dic[x]) print(l1) 方法二: l2 = sorted(user_dic, key=lambda x:user_dic[x]) #升序 print(l2[-1])
#按降序排
l3 = sorted(user_dic, key=lambda x:user_dic[x],], reverse=True) #降序 print(l3)
例子:map: 映射.(獲得的是一個map對象)
格式:map(函數地址, 可迭代對象) ---> map對象
做用:map會將可迭代對象中的每個值進行修改,而後映射一個map對象中,
能夠再將map對象轉換成列表/元組。
注意: 只能轉一次。
name_list = ['egon', 'jason', 'sean', '大餅', 'tank'] map_obj = map(lambda name: name + '喜歡吃生蠔' if name == 'tank' else name + 'DJB', name_list) print(map_obj) # map_obj ---> list/tuple print(list(map_obj)) # map_obj ---> 生成器(迭代器) ---> 用完後,不能再取了 print(tuple(map_obj))
結果:
<map object at 0x0000000009E97588>
['egonDJB', 'jasonDJB', 'seanDJB', '大餅DJB', 'tank喜歡吃生蠔']
()
例子:reduce: 合併 .使用時須要導入functools模塊,返回的是一個值
格式:reduce(函數地址, 可迭代對象, 默認爲0)
格式:reduce(函數地址, 可迭代對象, 初始值)
做用:每次從可迭代對象中獲取兩個值進行合併。初始值: 執行reduce函數時,都是從初始值開始合併
eg:求1到100的和
#方法一: sum=0 for i in range(1,101): sum+=i print(sum) #方法二: from functools import reduce #從functools中導入 reduce res =reduce(lambda x,y:x+y, range(1,101),0) #x ,y 是變量。每次x+y的值都會再次賦值給x , 在從range中取出新的值再次賦值給y
rint(res)
例子:filter: 過濾 (獲得的結果是filter對象)
格式:filter(函數地址, 可迭代對象) --> filter 對象
做用:將可迭代對象遍歷,而後經過判斷,再將filter對象轉換成列表/元組。
注意: 只能轉一次。
name_list = ['egon_dsb', 'jason_dsb','sean_dsb', '大餅_dsb', 'tank'] filter_obj = filter(lambda name: name.endswith('_dsb'), name_list) print(filter_obj) print(list(filter_obj)) print(tuple(filter_obj))
結果:
<filter object at 0x0000000002876A20>['egon_dsb', 'jason_dsb', 'sean_dsb', '大餅_dsb']()