第六章 - Python解析式、生成器
解析式、生成器 应该算是python特有的。用熟需要练习,可以大大简化写的代码的长度,原来写好几行,现在写一行就行了。
标准库datetime
- datetime模块
- 对日期、时间、时间戳的处理
- datetime类
- 类方法
- today() 返回本地时区当前时间的datetime对象
- now(tz=None) 返回当前时间的datetime对象,时间到微秒,如果tz为None,返回和today()一样
- utcnow() 没有时区的当前时间
- fromtimestamp(timestamp, tz=None) 从一个时间戳返回一个datetime对象
- datetime对象
- timestamp() 返回一个到微秒的时间戳。
- 时间戳:格林威治时间1970年1月1日0点到现在的秒数
- timestamp() 返回一个到微秒的时间戳。
- 类方法
标准库datetime
- datetime对象
- 构造方法 datetime.datetime(2016, 12, 6, 16, 29, 43, 79043)
- year、month、day、hour、minute、second、microsecond,取datetime对象的年月日时分秒及微秒
- weekday() 返回星期的天,周一0,周日6
- isoweekday() 返回星期的天,周一1,周日7
- date() 返回日期date对象
- time() 返回时间time对象
- replace() 修改并返回新的时间
- isocalendar() 返回一个三元组(年,周数,周的天)
标准库datetime
- 日期格式化*
- 类方法 strptime(date_string, format) ,返回datetime对象
- 对象方法 strftime(format) ,返回字符串
- 字符串format函数格式化
import datetime
dt = datetime.datetime.strptime(“21/11/06 16:30”, “%d/%m/%y %H:%M”)
print(dt.strftime(“%Y-%m-%d %H:%M:%S”))
print(“{0:%Y}/{0:%m}/{0:%d} {0:%H}::{0:%M}::{0:%S}”.format(dt))
标准库datetime
- timedelta对象
- datetime2 = datetime1 + timedelta
- datetime2 = datetime1 - timedelta
- timedelta = datetime1 - datetime2
- 构造方法
- datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0,minutes=0, hours=0, weeks=0)
- year = datetime.timedelta(days=365)
- total_seconds() 返回时间差的总秒数
标准库time
- time
- time.sleep(secs) 将调用线程挂起指定的秒数
列表解析
- 举例
- 生成一个列表,元素0~9,对每一个元素自增1后求平方返回新列表
列表解析
- 举例
- 生成一个列表,元素0~9,对每一个元素自增1后求平方返回新列表
l1 = list(range(10))
l2 = []
for i in l1:
l2.append((i+1)**2)
print(l2)
- 列表解析式
l1 = list(range(10))
l2 = [(i+1)**2 for i in l1]
print(l2)
print(type(l2))
列表解析 List Comprehension
语法
- [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
- 使用中括号[],内部是for循环,if条件语句可选
- 返回一个新的列表
列表解析式是一种语法糖
- 编译器会优化,不会因为简写而影响效率,反而因优化提高了效率
- 减少程序员工作量,减少出错
- 简化了代码,但可读性增强
列表解析
- 举例
- 获取10以内的偶数,比较执行效率
even = []
for x in range(10):
if x % 2 == 0:
even.append(x)
even = [x for x in range(10) if x%2==0] # range直接 step为2 也行跳过奇数
- 思考
- 有这样的赋值语句newlist = [print(i) for i in range(10)],请问newlist的元素打印出来是什么?
- 获取20以内的偶数,如果数是3的倍数也打印[i for i in range(20) if i%2==0 elif i%3==0] 行吗?
列表解析进阶
- [expr for item in iterable if cond1 if cond2]
- 等价于
ret = []
for item in iterable:
if cond1:
if cond2:
ret.append(expr) - 举例
20以内,既能被2整除又能被3整除的数
[i for i in range(20) if i%2==0 and i%3==0]
[i for i in range(20) if i%2==0 if i%3==0]
列表解析进阶
- [expr for i in iterable1 for j in iterable2 ]
等价于
ret = []
for i in iterable1:
for j in iterable2:
ret.append(expr)举例
[(x, y) for x in ‘abcde’ for y in range(3)]
[[x, y] for x in ‘abcde’ for y in range(3)]
[{x: y} for x in ‘abcde’ for y in range(3)]
列表解析进阶
- 请问下面3种输出各是什么?为什么
[(i,j) for i in range(7) if i>4 for j in range(20,25) if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 and j>23]
三条语句语义上是等价的。语句执行的顺序上有不同。效率也差不多。
列表解析练习
- 练习(要求使用列表解析式完成)
- 返回1-10平方的列表
- 有一个列表lst = [1,4,9,16,2,5,10,15],生成一个新列表,要求新列表元素是lst相邻2项的和
- 打印九九乘法表
- “0001.abadicddws” 是ID格式,要求ID格式是以点号分割,左边是4位从1开始的整数,右边是10位随机小写英文字母。请依次生成前100个ID的列表
生成器表达式 Generator expression
- 语法
- (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
- 列表解析式的中括号换成小括号就行了
- 返回一个生成器
- 和列表解析式的区别
- 生成器表达式是 按需计算(或称惰性求值、延迟计算),需要的时候才计算值
- 列表解析式是立即返回值
- 生成器 ( generator object )
- 可迭代对象
- 迭代器
生成器表达式**
- 举例
g = (“{:04}”.format(i) for i in range(1,11))
next(g)
for x in g:
print(x)
print(‘~~~~’)
for x in g:
print(x) 总结
- 延迟计算
- 返回迭代器,可以迭代
- 从前到后走完一遍后,不能回头
对比列表
g = [“{:04}”.format(i) for i in range(1,11)]
for x in g:
print(x)
print(‘~~~~’)
for x in g:
print(x)- 总结
- 立即计算
- 返回的不是迭代器,返回可迭代对象列表
- 从前到后走完一遍后,可以重新回头迭代
生成器表达式
- 习题
it = (print(“{}”.format(i+1)) for i in range(2))
first = next(it)
second = next(it)
val = first + second- val的值是什么?
- val = first + second 语句之后能否再次next(it)?
生成器表达式
- 习题
it = (x for x in range(10) if x % 2)
first = next(it)
second = next(it)
val = first + second- val的值是什么?
- val = first + second 语句之后能否再次next(it)?
生成器表达式
- 和列表解析式的对比
- 计算方式
- 生成器表达式延迟计算,列表解析式立即计算
- 内存占用
- 单从返回值本身来说,生成器表达式省内存,列表解析式返回新的列表
- 生成器没有数据,内存占用极少,但是使用的时候,虽然一个个返回数据,但是合起来占用的内存也差不多
- 列表解析式构造新的列表需要占用内存
- 计算速度
- 单看计算时间看,生成器表达式耗时非常短,列表解析式耗时长
- 但是生成器本身并没有返回任何值,只返回了一个生成器对象
- 列表解析式构造并返回了一个新的列表
- 计算方式
集合解析式(推导式)
- 语法
- {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式的中括号换成大括号{}就行了
- 立即返回一个集合
- 用法
- {(x,x+1) for x in range(10)}
- {[x] for x in range(10)} #
字典解析式(推导式)
- 语法
- {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式的中括号换成大括号{}就行了
- 使用key:value形式
- 立即返回一个字典
- 用法
- {x:(x,x+1) for x in range(10)}
- {x:[x,x+1] for x in range(10)}
- {(x,):[x,x+1] for x in range(10)}
- {[x]:[x,x+1] for x in range(10)} #
- {chr(0x41+x):x**2 for x in range(10)}
- {str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} # 输出多少个元素?
输出:{‘0’:3, ‘1’:3, ‘2’:3},有些k-v对去重了。
字典解析式
- 用法
- {str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} # 输出多少个元素?
- 等价于
ret = {}
for x in range(3):
for y in range(4):
ret[str(x)] = y
解析式写法有:列表的、集合的、字典的。
元组的那个写法,变成了生成器表达式了。
总结
- Python2 引入列表解析式
- Python2.4 引入生成器表达式
Python3 引入集合、字典解析式,并迁移到了2.7
一般来说,应该多应用解析式,简短、高效
如果一个解析式非常复杂,难以读懂,要考虑拆解成for循环
生成器和迭代器是不同的对象,但都是可迭代对象,都可以用 for 循环的。