三元表达式、列表推导式、生成器表达式、递归、内置函数、匿名函数

2018/04/29 18:10
阅读数 15

一、三元表达式

name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)

二、列表推导式和生成器表达式

#老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析

#峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下

laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
print(laomuji)
print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))
峰哥和alex的故事

总结:

1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存

3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用。大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的。例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和:

sum(x ** 2 for x in range(4))

而不用多此一举使用如下方式

sum([x ** 2 for x in range(4)])

三、递归

1. 递归调用的定义

递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,函数在调用时,直接或间接调用了自身,就是递归调用

2. 递归的最大深度-997

一个简单的故事:从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲的什么呢?这个故事我们可以一直讲下去

def story():
    s = """
    从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事,
    讲的什么呢?
    """
    print(s)
    story()
    
story()

可以看出如果递归函数没有遇到外力的阻止,会一直进行下去,而函数的执行,会不断的在内存中开辟名称空间,而处于一个无限调用开辟的过程中,而造成内存不足,python为了杜绝此类事情的发生,强制将递归的层数限制在997,如下可以测试得知

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)
测试递归最大深度

由此可见未报错之前是997,为了实现我们程序的优化而设置为997,当然此值是可以更改的

import sys
print(sys.setrecursionlimit(100000))
修改递归最大深度

此处说明一点,如果递归深度为997都没有得到你的程序想要的结果,则说明你的程序写的确实比较烂。。。

看到此处我们或许觉得递归没有while True好用,江湖人称:人理解循环,神理解递归,所以不容小看递归,之后的很多算法都和递归有关,所以必须掌握递归。

3. 理解递归的思想

现在你们问我,alex老师多大了?我说我不告诉你,但alex比 egon 大两岁。

你想知道alex多大,你是不是还得去问egon?egon说,我也不告诉你,但我比武sir大两岁。

你又问武sir,武sir也不告诉你,他说他比金鑫大两岁。

那你问金鑫,金鑫告诉你,他40了。。。

这个时候你是不是就知道了?alex多大?

我们用等式来说明这个问题

age(4) = age(3) + 2 
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 40

对于这样的情况我们用函数如何表现呢?

def foo(n):
    if n==1:
        return 40
    else:
        return foo(n-1)+2

print(foo(4))

 4. 总结递归调用

  1. 必须有一个明确的结束条件

  2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少

  3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)

四、内置函数

#注意:内置函数id()可以返回一个对象的身份,返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置,但这与python
的具体实现有关,不应该作为对身份的定义,即不够精准,最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份,
等号比较两个对象的值,内置函数type()则返回一个对象的类型

#更多内置函数:https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

上面就是内置函数的表,68个函数都在这儿了。这个表的顺序是按照首字母的排列顺序来的,你会发现都混乱的堆在一起。比如,oct和bin和hex都是做进制换算的,但是却被写在了三个地方。。。这样非常不利于大家归纳和学习。那我把这些函数分成了6大类。你看下面这张图,你猜咱们今天会学哪几大类呀?

1. 作用域关系

基于字典的形式获取局部变量和全局变量

globals()——获取全局变量的字典

locals()——获取执行本方法所在命名空间内的局部变量的字典

2. 其他

#1、语法
# eval(str,[,globasl[,locals]])
# exec(str,[,globasl[,locals]])

#2、区别
#示例一:
s='1+2+3'
print(eval(s)) #eval用来执行表达式,并返回表达式执行的结果
print(exec(s)) #exec用来执行语句,不会返回任何值
'''
6
None
'''

#示例二:
print(eval('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33
print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None

# print(eval('for i in range(10):print(i)')) #语法错误,eval不能执行表达式
print(exec('for i in range(10):print(i)'))
eval和exec
compile(str,filename,kind)
filename:用于追踪str来自于哪个文件,如果不想追踪就可以不定义
kind可以是:single代表一条语句,exec代表一组语句,eval代表一个表达式
s='for i in range(10):print(i)'
code=compile(s,'','exec')
exec(code)


s='1+2+3'
code=compile(s,'','eval')
eval(code)
complie(了解即可)

输入输出相关:

input() 输入

s = input("请输入内容 : ")  #输入的内容赋值给s变量
print(s)  #输入什么打印什么。数据类型是str
input用法

print() 输出

def print(self, *args, sep=' ', end='\n', file=None): # known special case of print
    """
    print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
    file:  默认是输出到屏幕,如果设置为文件句柄,输出到文件
    sep:   打印多个值之间的分隔符,默认为空格
    end:   每一次打印的结尾,默认为换行符
    flush: 立即把内容输出到流文件,不作缓存
    """
print源码解析
f = open('tmp_file','w')
print(123,456,sep=',',file = f,flush=True)
file关键字的说明
import time
for i in range(0,101,2):  
     time.sleep(0.1)
     char_num = i//2      #打印多少个'*'
     per_str = '\r%s%% : %s\n' % (i, '*' * char_num) if i == 100 else '\r%s%% : %s'%(i,'*'*char_num)
     print(per_str,end='', flush=True)
#小越越  : \r 可以把光标移动到行首但不换行
打印进度条

数据类型相关:

type(o) 返回变量o的数据类型

 

内存相关:

id(o) o是参数,返回一个变量的内存地址

hash(o) o是参数,返回一个可hash变量的哈希值,不可hash的变量被hash之后会报错。

t = (1,2,3)
l = [1,2,3]
print(hash(t))  #可hash
print(hash(l))  #会报错

'''
结果:
TypeError: unhashable type: 'list'
hash实例

hash函数会根据一个内部的算法对当前可hash变量进行处理,返回一个int数字。

*每一次执行程序,内容相同的变量hash值在这一次执行过程中不会发生改变。

 

文件操作相关

open()  打开一个文件,返回一个文件操作符(文件句柄)

操作文件的模式有r,w,a,r+,w+,a+ 共6种,每一种方式都可以用二进制的形式操作(rb,wb,ab,rb+,wb+,ab+)

可以用encoding指定编码.

 

模块操作相关

__import__导入一个模块

import time
导入模块
os = __import__('os')
print(os.path.abspath('.'))
__import__

 

帮助方法

在控制台执行help()进入帮助模式。可以随意输入变量或者变量的类型。输入q退出

或者直接执行help(o),o是参数,查看和变量o有关的操作。。。

 

和调用相关

callable(o),o是参数,看这个变量是不是可调用。

如果o是一个函数名,就会返回True

def func():pass
print(callable(func))  #参数是函数名,可调用,返回True
print(callable(123))   #参数是数字,不可调用,返回False
callable实例

 

查看参数所属类型的所有内置方法

dir() 默认查看全局空间内的属性,也接受一个参数,查看这个参数内的方法或变量

print(dir(list))  #查看列表的内置方法
print(dir(int))  #查看整数的内置方法
查看变量/数据类型的内置方法

 

3. 和数字相关

 

数字——数据类型相关:bool,int,float,complex

数字——进制转换相关:bin,oct,hex

数字——数学运算:abs,divmod,min,max,sum,round,pow

 

4. 和数据结构相关

 

序列——列表和元组相关的:list和tuple

序列——字符串相关的:str,format,bytes,bytearry,memoryview,ord,chr,ascii,repr

ret = bytearray('alex',encoding='utf-8')
print(id(ret))
print(ret[0])
ret[0] = 65
print(ret)
print(id(ret))
bytearray
ret = memoryview(bytes('你好',encoding='utf-8'))
print(len(ret))
print(bytes(ret[:3]).decode('utf-8'))
print(bytes(ret[3:]).decode('utf-8'))
memoryview

 

序列:reversed,slice

l = (1,2,23,213,5612,342,43)
print(l)
print(list(reversed(l)))
reversed
l = (1,2,23,213,5612,342,43)
sli = slice(1,5,2)
print(l[sli])
slice

 

数据集合——字典和集合:dict,set,frozenset

数据集合:len,sorted,enumerate,all,any,zip,filter,map

fileter 和 map

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 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。

例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

然后,利用filter()过滤掉偶数:

>>>filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果:

[1, 7, 9, 17]

利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,删除 None 或者空字符串:

def is_not_empty(s):
    return s and len(s.strip()) > 0
>>>filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

结果:

['test', 'str', 'END']

注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' '),如下:

>>> a = ' 123'
>>> a.strip()
'123'

>>> a = '\t\t123\r\n'
>>> a.strip()
'123'

练习:

请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

方法:

import math
def is_sqr(x):
    return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))

结果:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

map

Python中的map函数应用于每一个可迭代的项,返回的是一个结果list。如果有其他的可迭代参数传进来,map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。

有一个list, L = [1,2,3,4,5,6,7,8],我们要将f(x)=x^2作用于这个list上,那么我们可以使用map函数处理。

>>> L = [1,2,3,4,] 
>>> def pow2(x): 
... return x*x 
... 
>>> map(pow2,L) 
[1, 4, 9, 16]

sorted

对List、Dict进行排序,Python提供了两个方法
对给定的List L进行排序,
方法1.用List的成员函数sort进行排序,在本地进行排序,不返回副本
方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4开始),返回副本,原始输入不变

--------------------------------sorted---------------------------------------

sorted(iterable, key=None, reverse=False)
Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.

A custom key function can be supplied to customise the sort order, and the
reverse flag can be set to request the result in descending order.


-----------------------------------------------------------------------------
参数说明:
iterable:是可迭代类型;
key:传入一个函数名,函数的参数是可迭代类型中的每一项,根据函数的返回值大小排序;
reverse:排序规则. reverse = True  降序 或者 reverse = False 升序,有默认值。
返回值:有序列表
 
例:
列表按照其中每一个值的绝对值排序
l1 = [1,3,5,-2,-4,-6]
l2 = sorted(l1,key=abs)
print(l1)
print(l2)
列表按照绝对值排序
l = [[1,2],[3,4,5,6],(7,),'123']
print(sorted(l,key=len))
列表按照每一个元素的len排序
#字符串可以提供的参数 's' None
>>> format('some string','s')
'some string'
>>> format('some string')
'some string'

#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None
>>> format(3,'b') #转换成二进制
'11'
>>> format(97,'c') #转换unicode成字符
'a'
>>> format(11,'d') #转换成10进制
'11'
>>> format(11,'o') #转换成8进制
'13'
>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示
'b'
>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示
'B'
>>> format(11,'n') #和d一样
'11'
>>> format(11) #默认和d一样
'11'

#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None
>>> format(314159267,'e') #科学计数法,默认保留6位小数
'3.141593e+08'
>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法,指定保留2位小数
'3.14e+08'
>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法,指定保留2位小数,采用大写E表示
'3.14E+08'
>>> format(314159267,'f') #小数点计数法,默认保留6位小数
'314159267.000000'
>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法,默认保留6位小数
'3.141593'
>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法,指定保留8位小数
'3.14159267'
>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法,指定保留10位小数
'3.1415926700'
>>> format(3.14e+1000000,'F')  #小数点计数法,无穷大转换成大小字母
'INF'

#g的格式化比较特殊,假设p为格式中指定的保留小数位数,先尝试采用科学计数法格式化,得到幂指数exp,如果-4<=exp<p,则采用小数计数法,并保留p-1-exp位小数,否则按小数计数法计数,并按p-1保留小数位数
>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留0位小数点
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留1位小数点
'3.1e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留2位小数点
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留0位小数点,E使用大写
'3.14E-05'
>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小数计数法计数,保留0位小数点
'3'
>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小数计数法计数,保留1位小数点
'3.1'
>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小数计数法计数,保留2位小数点
'3.14'
>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566) #和g相同
'3.141566e-05'

format(了解即可)
format(了解即可)
字典的运算:最小值,最大值,排序
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}

迭代字典,取得是key,因而比较的是key的最大和最小值
>>> max(salaries)
'yuanhao'
>>> min(salaries)
'alex'

可以取values,来比较
>>> max(salaries.values())
>>> min(salaries.values())
但通常我们都是想取出,工资最高的那个人名,即比较的是salaries的值,得到的是键
>>> max(salaries,key=lambda k:salary[k])
'alex'
>>> min(salaries,key=lambda k:salary[k])
'yuanhao'



也可以通过zip的方式实现
salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys())

先比较值,值相同则比较键
>>> max(salaries_and_names)
(100000000, 'alex')


salaries_and_names是迭代器,因而只能访问一次
>>> min(salaries_and_names)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: min() arg is an empty sequence



sorted(iterable,key=None,reverse=False)
!!! lambda与内置函数结合使用

五、匿名函数

匿名函数:为了解决那些功能简单而设置的一句话函数

#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))
 
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

上面是我们对calc这个匿名函数的分析,下面给出了一个关于匿名函数格式的说明

函数名 = lambda 参数 :返回值

#参数可以有多个,用逗号隔开
#匿名函数不管逻辑多复杂,只能写一行,且逻辑执行结束后的内容就是返回值
#返回值和正常的函数一样可以是任意数据类型

我们可以看出匿名函数并非真的没有函数名,他的调用和函数的调用也就没有区别,也是只需要 函数名(参数) 即可

上边是匿名函数的函数用法,除此之外还可以匿名真的可以匿名,并和其他函数合作使用

l=[3,2,100,999,213,1111,31121,333]
print(max(l))

dic={'k1':10,'k2':100,'k3':30}


print(max(dic))
print(dic[max(dic,key=lambda k:dic[k])])

 有名函数与匿名函数的对比

#有名函数与匿名函数的对比
有名函数:循环使用,保存了名字,通过名字就可以重复引用函数功能

匿名函数:一次性使用,随时随时定义

应用:max,min,sorted,map,reduce,filter

课后作业

1 文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资

  egon male 18 3000

  alex male 38 30000

  wupeiqi female 28 20000

  yuanhao female 28 10000

要求:
从文件中取出每一条记录放入列表中,
列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式

2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息。

3 根据1得到的列表,取出最年轻的人的信息。

4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式。

5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息。

6 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数,如:0 1 1 2 3 4 7...)。

7 一个嵌套很多层的列表,如l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]],用递归取出所有的值

#1
with open('db.txt') as f:
    items=(line.split() for line in f)
    info=[{'name':name,'sex':sex,'age':age,'salary':salary} \
          for name,sex,age,salary in items]

print(info)
#2
print(max(info,key=lambda dic:dic['salary']))

#3
print(min(info,key=lambda dic:dic['age']))

# 4
info_new=map(lambda item:{'name':item['name'].capitalize(),
                          'sex':item['sex'],
                          'age':item['age'],
                          'salary':item['salary']},info)

print(list(info_new))

#5
g=filter(lambda item:item['name'].startswith('a'),info)
print(list(g))

#6
#非递归
def fib(n):
    a,b=0,1
    while a < n:
        print(a,end=' ')
        a,b=b,a+b
    print()

fib(10)
#递归
def fib(a,b,stop):
    if  a > stop:
        return
    print(a,end=' ')
    fib(b,a+b,stop)

fib(0,1,10)


#7
l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]]

def get(seq):
    for item in seq:
        if type(item) is list:
            get(item)
        else:
            print(item)
get(l)
答案
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