zip()并行迭代

使用zip()并行迭代

我们可以通过zip()函数对多个序列进行并行迭代，zip()函数在最短序列‘用完’时就会停止。

【操作】测试zip()并行迭代

names=['勒布朗','kd','凯文','ad']
ages=[35,30,33]
citys=['洛杉矶','布鲁克林','骑士','迈阿密']


for name,age,city in zip(names,ages,citys):
    print("{0}-{1}-{2}".format(name,age,city))


for i in range(3):
    print("{0}-{1}-{2}".format(names[i],ages[i],citys[i]))

推导式创建序列

推导式是一个或者多个迭代器快速创建序列的一种方法。他可以将循环和条件判断结合，从而避免冗长的代码。推导式是典型的python风格，会使用他代表已经超过python初学者的水平。

列表式推导

列表推导式生成列表对象，语法如下：

[表达式 for item in 可迭代对象]  或者 {表达式 for item in 可迭代对象 if 条件判断}

>>> [x for x in range(5)]
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> [x*2 for x in range(1,5)]
[2, 4, 6, 8]

>>> [x*2 for x in range(1,20) if x%2==0]
[4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36]

>>> [a for a in 'abcdef']
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

cells = [(col,row) for col in range(1,11) for row in range (1,11)] #可以使用两个循环
for cell in cells:
    print(cell)

字典推导式

字典的推导式生成字典对象，格式如下：

{key_expression:value_expression for 表达式 in 可迭代对象}

类似于列表推导式，字典推导也可以增加if条件判断、多个for循环。

统计文本中字符出现的次数：

方法一推导式：

my_text = 'i love you, i love beijing, i love you'
char_count ={c:my_text.count(c) for c in my_text}
print(char_count)

方法二普通循环：

char_count = {}
my_text = 'i love you, i love beijing, i love you'

for c in my_text:
    char_count[c]=my_text.count(c)
print(char_count)

集合推导式

集合推导式生成集合，和列表推导式的语法格式类似：

{表达式 for item in 可迭代对象}

或者 

{表达式 for item in 可迭代对象 if 条件判断}

>>> {x for x in range(1,100) if x % 9 ==0}
{99, 36, 72, 9, 45, 81, 18, 54, 90, 27, 63}

生成器推到式(生成元组)

>>> (x for x in range(8))
<generator object <genexpr> at 0x105792740>
我们发现提示的是‘生成器对象’。显然，元组是没有推导式的。

一个生成器只能运行一次，第一次迭代可以得到数据，第二次迭代发现数据已经没有了

gnt = (x for x in range(1,99) if x % 9==0)

print(tuple(gnt))
print(tuple(gnt))