一 三元表达式、列表推导式、生成器表达式
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
#1、示例egg_list=[]for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i)egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]#2、语法[expression for item1 in iterable1 if condition1for item2 in iterable2 if condition2...for itemN in iterableN if conditionN]类似于res=[]for item1 in iterable1: if condition1: for item2 in iterable2: if condition2 ... for itemN in iterableN: if conditionN: res.append(expression)#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程 三 生成器表达式
#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))>>> chicken at 0x10143f200>>>> next(chicken)'鸡蛋0'>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中 四 声明式编程练习题
1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写
2、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度
3、求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）
4、求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）
5、思考题
with open('a.txt') as f: g=(len(line) for line in f)print(sum(g)) #为何报错？ 6、文件shopping.txt内容如下
mac,20000,3lenovo,3000,10tesla,1000000,10chicken,200,1
求总共花了多少钱？
打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]
求单价大于10000的商品信息,格式同上
#题目一names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']names=[name.upper() for name in names]#题目二names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')]#题目三with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: print(max(len(line) for line in f))#题目四with open('a.txt', encoding='utf-8') as f: print(sum(len(line) for line in f)) print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0? print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?#题目五（略）#题目六：每次必须重新打开文件或seek到文件开头，因为迭代完一次就结束了with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[line.split() for line in f] cost=sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info) print(cost)with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f] print(info)with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: info=[{ 'name': line.split()[0], 'price': float(line.split()[1]), 'count': int(line.split()[2]), } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000] print(info) 二 递归与二分法
一 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
#直接调用本身def f1(): print('from f1') f1()f1()#间接调用本身def f1(): print('from f1') f2()def f2(): print('from f2') f1()f1()# 调用函数会产生局部的名称空间，占用内存，因为上述这种调用会无需调用本身，python解释器的内存管理机制为了防止其无限制占用内存，对函数的递归调用做了最大的层级限制四 可以修改递归最大深度import syssys.getrecursionlimit()sys.setrecursionlimit(2000)def f1(n): print('from f1',n) f1(n+1)f1(1)虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归，而且无限制地递归调用本身是毫无意义的，递归应该分为两个明确的阶段，回溯与递推 二 递归调用应该分为两个明确的阶段：递推，回溯
#1、递归调用应该包含两个明确的阶段：回溯，递推 回溯就是从外向里一层一层递归调用下去， 回溯阶段必须要有一个明确地结束条件，每进入下一次递归时，问题的规模都应该有所减少（否则，单纯地重复调用自身是毫无意义的） 递推就是从里向外一层一层结束递归#2、示例+图解。。。# salary(5)=salary(4)+300# salary(4)=salary(3)+300# salary(3)=salary(2)+300# salary(2)=salary(1)+300# salary(1)=100## salary(n)=salary(n-1)+300 n>1# salary(1) =100 n=1def salary(n): if n == 1: return 100 return salary(n-1)+300print(salary(5))
三 python中的递归效率低且没有尾递归优化
#python中的递归python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制#总结递归的使用：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 二分法
想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模
l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,311,402,403,500,900,1000] #从小到大排列的数字列表def search(n,l): print(l) if len(l) == 0: print('not exists') return mid_index=len(l) // 2 if n > l[mid_index]: #in the right l=l[mid_index+1:] search(n,l) elif n < l[mid_index]: #in the left l=l[:mid_index] search(n,l) else: print('find it')search(3,l) l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402]def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1): if start <= stop: mid=start+(stop-start)//2 print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid])) if num > l[mid]: start=mid+1 elif num < l[mid]: stop=mid-1 else: print('find it',mid) return search(num,l,start,stop) else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完，即切为空 print('not exists') returnsearch(301,l) 三 匿名函数
一 什么是匿名函数？
匿名就是没有名字def func(x,y,z=1): return x+y+z匿名lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字func=lambda x,y,z=1:x+y+z func(1,2,3)#让其有名字就没有意义
二 有名字的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
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
#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 >> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp >> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp >> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp >> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp >> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp >> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp >> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp >> 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' 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 " ", line 1, in ValueError: min() arg is an empty sequencesorted(iterable，key=None,reverse=False) #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'''6None'''#示例二：print(eval('1+2+x',{ 'x':3},{ 'x':30})) #返回33print(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)')) 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)
五 阶段性练习
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 30000wupeiqi female 28 20000yuanhao 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
#1with 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)#2print(max(info,key=lambda dic:dic['salary']))#3print(min(info,key=lambda dic:dic['age']))# 4info_new=map(lambda item:{ 'name':item['name'].capitalize(), 'sex':item['sex'], 'age':item['age'], 'salary':item['salary']},info)print(list(info_new))#5g=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)#7l=[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)