会长大的

摘要： 1. 生成器 定义：可以理解为一种数据类型。这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象。 生成器分类及在python中的表现形式：（python有两种不同的方式提供生成器） 1）生成器函数：常规函数定义，但是使用yield而不是 阅读全文

摘要： 1. 迭代器协议和for循环工作机制 定义1)迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stopIteration异常，已终止迭代（只能往后不能往前退）。2)可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__（）方法）3 阅读全文

摘要： 注： 阅读全文

摘要： 1. 文件处理流程： 阅读全文

摘要： 其它内置函数 阅读全文

摘要： 1）zip函数,zip中传的是序列，像拉链.一一对应组成元组 2）max()、min()传入的数据类型必须要为可迭代类型，基本原理就是for循环取出每一个值，进行比较，注意：不同类型之间不能进行比较比较时，从第一个元素进行比较，如果第一个元素已经分出大小了，后面的都不需要比较了，直接得出这俩元素的大 阅读全文

摘要： 内置函数：1）abs() --求绝对值 print(abs(-1)) 2）all() 将后面跟的序列，挨个做布尔运算，所有的都为真，才返回真 print(all([1, 2, '1'])) print(all('1230')) # True print(all('')) # True 3）any() 阅读全文

摘要： map:处理序列中的每个元素，得到的结果是一个“列表”，该“列表”元素个数及位置与原来一样filter：遍历序列中的每个元素，判断每个元素得到一个布尔值。如果是true则保留reduce：处理一个序列，然后把序列进行合并操作 阅读全文

摘要： 1. 匿名函数： lambda 一般不把它赋值给变量，lambda x:x+'_max'，一般直接和其他函数一起用，上面用法只是举例解释，匿名函数单独是如何用和运行的 lambda返回多个值： 2. 编程的方法论： 面向对象 面向过程：将一个大的问题分解成小的问题函数式编程：函数式=编程语言定义的函 阅读全文

摘要： 1. 函数和过程 过程：就是没有返回值的函数 在python中函数和过程是一样的，没有区别，如果没有返回值，python会自动赋值为None 2. 总结： 返回值=0：返回None（即没有写返回值时，python自动赋值为None）返回值=1：返回object（即返回一个值时，其类型为object） 阅读全文