一. 三元表达式
求2个数的最大值
普通方法
x=2 y=3 if x > y: print(x) else: print(y)
三元表达式
x = 2 y = 3 max = x if x > y else y
二. 可迭代对象与迭代器对象
可迭代对象
定义：内置有iter方法的都叫可迭代对象
属于可迭代对象的数据类型：str, list, tuple, dict, set, file
name = ‘byx‘.__iter__ lis = [1, 2].__iter__ tup = (1, 2).__iter__ dic = {‘name‘: ‘nick‘}.__iter__ s1 = {‘a‘, ‘b‘}.__iter__ f = open(‘49w.txt‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) f.__iter__ f.close()
迭代器对象
定义：可迭代的对象执行iter方法得到的返回值。
特点：
内置next方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值。
内置iter方法，执行该方法拿到迭代器本身。
文件本身就是迭代器对象。
缺点：
取值麻烦，只能一个个取，并且只能往后取，值取了就没了。
无法使用 len() 方法获取长度。
dic = {‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3}
iter_dic = dic.__iter__()
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
结果：
a
b
C
for 循环原理
for循环又称为迭代器循环，in后必须是可迭代的对象
因为迭代器使用iter后还是迭代器本身，因此for循环不用考虑in后的对象是可迭代对象还是迭代器对象。
lis = [1, 2, 3] for i in lis: print(i) 结果： 1 2 3
三. 生成器
生成器函数
定义：常规函数定义， 但使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，再每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。
优点：不会一下在内存中生成太多数据
def produce(): """生产衣服""" for i in range(2000000): yield "生产了第%s件衣服"%i product_g = produce() print(product_g.__next__()) #要一件衣服 print(product_g.__next__()) #再要一件衣服 print(product_g.__next__()) #再要一件衣服 num = 0 for i in product_g: #要一批衣服，比如5件 print(i) num +=1 if num == 5: break
生成器表达式
gen = (i for i in range(10)) print(gen) 结果: <generator object <genexpr> at 0x106768f10>
四. 列表推导式和字典推导式
列表推导式
print([i for i in range(10)]) 结果 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
字典生成式
一般生成
print({i: i**2 for i in range(5)}) 结果： {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
zip方法生成
keys = [‘name‘, ‘age‘, ‘gender‘] values = [‘byx‘, 19, ‘male‘] res = zip(keys, values) print({zip(keys,values)}) info_dict = {k: v for k, v in res} print({info_dict}) 结果： <zip object at 0x11074c088> {‘name‘: ‘byx‘, ‘age‘: 19, ‘sex‘: ‘male‘}
原文：https://www.cnblogs.com/binyuanxiang/p/11579416.html