见贤思小齐,知足常乐呵

  博客园  :: 首页  :: 新随笔  :: 联系 :: 订阅 订阅  :: 管理

### Python的强大很大一部分原因在于,它提供有很多已经写好的,可以现成用的对象

16. 循环方式笔记:

1)range(0, 8, 2)  

#(上限,下限,步长)  可以实现对元素或者下标的循环控制

2)enumerate()

每次返回包含两个元素的定值表tuple,分别被赋予index, char

可以实现对元素和下标的同时控制,for (index,char) in enumerate(s):

3)zip()  聚合列表

如果有多个等长的序列,然后每次循环可以从各个序列分别取一个元素,组成一个元组。

zip(a,b)    #聚合

zip(*ab)   #分解聚合

例子:

ta = [1,2,3]
tb = [9,8,7]
zipped = zip(ta,tb)
print(zipped)

# decompose
na, nb = zip(*zipped)
print(na, nb)

17. 对list初始化赋值的方式

list1 =[0]*2    #[0,0]

list2=[i for i in range(2)]   #[0,1]

对于list 的赋值方式可以是多样的。

list1: 你可以看做是两个同样的列表[0]相加,

list2: 利用for循环遍历的方式。 

这两种一般用于知道list长度,进行初始化,便于后面赋值/计算。

18. 循环对象

1)循环对象

一个对象,包含有一个next()方法(__next__()方法,在python 3x中), 目的是进行到下一个结果,而在结束一系列结果之后,报出StopIteration错误。

for line in open('test.txt'):
    print line                       #手动循环:f=open('test.txt')      f.next()

open() 返回的是一个循环对象,包含next() 方法;

循环直到出现StopIteration的时候结束.

相对于序列,循环对象的好处:不用事先就生成要使用的元素,可以在循环过程中逐次生成。这样,节省空间提高效率。

 

迭代器(iterator),  循环对象和循环调用实际上有一个中间层,通过方法 iter()将循环对象转化为一个迭代器。)

2)生成器(generator)

生成器(generator)主要是为了构成一个用户自定义的循环对象。

与函数编写类似,用yield代替了return,并且可以有多个yield。

生成器自身构成一个循环器。(每次循环使用一个yield返回的值。)

生成器表达式(generator expression)

是生成器的简单写法:

            G = (x for x in range(4))

3)表推导(list comprehension)

可以快速生成表。本来:

L = []
for x in range(10):
    L.append(x**2)

简洁一点: 

L = [x**2 for x in range(10)]

19. 一些函数对象

函数作为对象,可以具有属性(用dir() 查询),也可以赋值给其他对象,还可以作为参数传递。

1) lambda()

可以定义函数,生成的函数对象与正常函数的调用无差异。

func = lambda x,y: x + y
print func(3,4)

2)函数作为参数传递

函数也可以作为参数传递,函数名即该对象

test((lambda x,y: x**2 + y), 6, 9)
test(func,6,9) #func(x,y): return x**2+y

3) map()

 可以将函数对象依次作用于表的每一个元素,每次作用的结果储存于返回的表中.

re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])  #函数有一个参数,对应一个输入表
re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,9])  #函数有多个参数,对应多个输入表

4) filter()

第一个参数也是函数,可以将函数作用于多个元素。

filter通过读入的函数来筛选数据,如果函数的结果是True,  则该元素被存储于返回的表中。

def func(a):
    if a > 100:
        return True
    else:
        return False

print filter(func,[10,56,101,500])

5) reduce()

第一个参数是函数,但是要求该函数能接收两个参数;

可以累进地将该函数作用于各个参数

print reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,5,7,9])

相当于 (((1+2)+5)+7)+9

 

20. 异常处理

1)StopIteration

该异常是在循环对象穷尽所有元素时的报错。

re = iter(range(5))

for i in range(100):
    print re.next()

print 'not run'

 报StopIteration,整个程序中断。

2)try... except

我们可以针对异常的类型,提前定义好应急方案:

try程序段中,我们放入容易犯错的部分。

然后跟上except,来说明如果在try部分的语句发生StopIteration时,程序该做的事情。

try:
    ...
except exception1:
    ...
except exception2:
...
except ...
else: ... finally: ...

3) 自己可以抛出异常

raise StopIteration

posted on 2016-04-09 11:44  Suckseedeva  阅读(3705)  评论(0编辑  收藏  举报