Python基础之生成器、迭代器
一、字符串格式化进阶
Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式,由于百分号的方式相对来说比较老,在社区里讨论format方式有望取代百分号方式,下面我们分别介绍一下这两种方式:
1、百分号方式
用法:%[(name)][flags][width].[precision]typecode
-
(name):可选,用于选择指定的key
-
flags:可选,可提供选择的值有
1234+
#右对齐;正数前加正号,负数前加负号
-
#左对齐;正数前无符号,负数前加负号
空格
#右对齐;正数前加空格,负数前加负号
0
#右对齐;正数前无符号,负数前加负号;用0填充空白处
-
width:可选,占有宽度
-
.precision:可选,小数点后保留的位数
-
typecode:必选123456789101112131415
s
#获取传入对象的__str__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
r
#获取传入对象的__repr__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
c
#整数:将数字转换成其unicode对应的值,10进制范围为 0 <= i <= 1114111(py27则只支持0-255);字符:将字符添加到指定位置
o
#将整数转换成 八 进制表示,并将其格式化到指定位置
x
#将整数转换成十六进制表示,并将其格式化到指定位置
d
#将整数、浮点数转换成 十 进制表示,并将其格式化到指定位置
e
#将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(小写e)
E
#将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(大写E)
f
#将整数、浮点数转换成浮点数表示,并将其格式化到指定位置(默认保留小数点后6位)
F
#同上
g
#自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是e;)
G
#自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是E;)
%
#当字符串中存在格式化标志时,需要用 %%表示一个百分号
注:Python中百分号格式化是不存在自动将整数转换成二进制表示的方式
百分号具体使用方法:
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msg = ( 'hello %s,age %d' ) % ( 'jack' , 18 ) #根据顺序进行传值 msg = ( "my name %(name)s,age %(age)d" ) % ({ "name" : "jack" , "age" : 18 }) #根据定义的名字进行传值 msg = 'age %.2f' % ( 1.232323 ) #保留两位小数点 msg = 'age %.2f %%' % ( 1.23232 ) #这里必须注意要添加两个%号,输出百分比 |
2、Format方式
用法:[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
-
fill:空白处填充的字符
-
align:对齐方式(需配合width使用)
1234<
#内容左对齐
>
#内容右对齐(默认)
=
#内容右对齐,将符号放置在填充字符的左侧,且只对数字类型有效,符号+填充符+数字
^
#内容居中
-
sign:有无符号数字123
+
#正号加正,负号加负
-
#正号不变,负号加负
空格
#正号加空格,负号加负
-
#:对于二进制、八进制、十六进制,如果加上#,会显示0b/0o/0x,否则不显示
-
,:为数字添加分隔符,如:1,000,000
-
width:格式化位所占用的宽度
-
.precision:小数点保留精度
-
type:格式化类型123456789101112131415161718
#传入” 字符串类型 “的参数
s
#格式化字符串类型数据
空白
#未指定类型,则默认是None,同s
#传入“ 整数类型 ”的参数
b
#将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化
c
#将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符
d
#十进制整数
o
#将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化;
x
#将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(小写x)
X
#将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(大写X)
#传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数
e
#转换为科学计数法(小写e)表示,然后格式化;
E
#转换为科学计数法(大写E)表示,然后格式化;
f
#转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
F
#转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
g
#自动在e和f中切换
G
#自动在E和F中切换
%
#显示百分比(默认显示小数点后6位)
format具体使用用法:
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tp1 = "i am {},age {},{}" . format ( 'six' , 18 , 'jack' ) #可以接受任意的数值类型 tp1 = "i am {},age {},{}" . format ( * [ 'six' , 18 , 'jack' ]) #加*将列表里的值一个一个传进去 tp1 = "i am {0},age {1},{0}" . format ( 'six' , 18 , 'jack' ) #根据下标进行赋值 tp1 = "i am {name},age {age},{name}" . format (name ='jack ' ,age = 18 ) #根据定义的名字进行传值
#format是字符串的一个方法,也就是一个函数,函数在传入字典是需要在前面加上**,类似**kwargs tp1 = "i am {:s},age {:d},{:f}" . format ( 'jack' , 18 , 1.34 ) #定义为:s,:d,:f,这里的值必须是字符串,数值,和浮点数 tp1 = "i am {name:s},age {age:d},{a:f}" . format ( * * { 'name' : 'jack' , 'age' : 18 , 'a' : 2.343 }) #定义名字 tp1 = "i am {name:s},age {age:d},{a:.2%}" . format ( * * { 'name' : 'jack' , 'age' : 19 , 'a' : 0.21312 }) #a:.2% 保留两位小数点,并且转换成百分比 tp1 = '{:#^20s}' . format ( '购物中心' ) #字符串居中 |
格式化操作就介绍到这里,更多的操作请参考官网:https://docs.python.org/3/library/string.html
二、递归
先通过一个小例子来认识一下递归的用法:
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def func(n): n + = 1 #传入一个值自加1 if n > = 4 : #如果这个值大于等于4时,结束函数返回end return 'end' return func(n) ret = func( 1 ) print (ret) #结果: end |
图画的丑了一些,根据这个图我们来介绍一下递归,首先给函数赋值为1,当1进入函数后自加1,这是n=2,不满足n>=4的条件,将n=2传入return func()
进入第二次判断,同样没有满足条件,今天第三次判断这是n=3+1满足条件直接返回end,总结就是条件不满足就一直一层一层到递归下去,知道条件成立。
下面再举一个例子,咱们来算一下数字的阶乘:
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def jiecheng(n): if n = = 1 or n = = 0 : return 1 return n * jiecheng(n - 1 ) ret = jiecheng( 5 ) print (ret) 结果: 120 |
三、迭代器、生成器
1、迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。
迭代器的优点就是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素,迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁,这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或者无限的集合,比如几个G的文件
特点:
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访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需要通过next()方法不断去取一下内容
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不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问
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访问到一半时不能后退
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便于循环比较大的数据集合,节省内存
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li = [ 11 , 22 , 33 , 44 ] a = filter ( lambda x:x> 22 ,li) print (a) 结果: < filter object at 0x0000024AACFD52E8 > #迭代器 print (a.__next__()) 33 |
2、生成器
一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器。
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def func(): yield 1 #有yield的函数为生成器 yield 2 yield 3 ret = func() for i in ret: #进入函数找到yield,获取yield后面的数据 print (i) |
3、迭代器、生成器结合使用
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def myrange(arg): #自己定义一个生成器接收一个参数,初始值为1,循环加值 start = 1 while True : if start >arg: return yield start start + = 1 ret = myrange( 3 ) for i in ret: print (i) |
四、补充双层装饰器
通过一个登录接口的例子,学习一下双层装饰器:
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#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Author:HaiFeng Di USER_INFO = {} def check_login(func): def inner( * args, * * kwargs): if USER_INFO.get( 'is_login' , None ): ret = func( * args, * kwargs) return ret else : print ( '请登录!' ) return inner def check_admin(func): def inner( * args, * * kwargs): if USER_INFO.get( 'user_type' , None ) = = 2 : ret = func( * args, * kwargs) return ret else : print ( '无权限查看' ) return inner @check_login @check_admin def index(): print ( 'idnex' ) @check_login def home(): print ( 'home' ) def login(): name = input ( '请输入用户名:' ) if name = = 'admin' : USER_INFO[ 'is_login' ] = True USER_INFO[ 'user_type' ] = 2 else : USER_INFO[ 'is_login' ] = True USER_INFO[ 'user_type' ] = 1 def main(): while True : inp = input ( '1、登录;2、查看信息;3、超级管理员 \n >>>' ) if inp = = '1' : login() elif inp = = '2' : home() elif inp = = '3' : index() main() |
下面解释一下什么的程序执行步骤:
根据Python解释器从上而下的原则,先将check_login、check_admin两个函数写到内存中,然后解释器会先解释check_admin和index(),这时index已经是新的函数体为check_admin里的inner()函数,
然后又在外面加了一层装饰器check_login,这时check_login函数里的参数func是新函数index(即:check_admin里的inner),程序执行过程请看下图:
这次拾遗主要介绍了,字符串的高级用法,递归,生成器、迭代器和双层装饰器,后续会继续有一些类似的拾遗博客,主要是对一些扩展知识点的整理。