标签：name python res 生成式 list l1 print 2022.7 def
学习内容概要
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三元表达式
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各种生成式
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匿名函数
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重要内置函数
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常见内置函数
内容详细
三元表达式
"""减少代码量的便捷写入方式""" 习题演练： 1.获取用户输入的用户名 如果是make就打印很好 否则打印不好 #之前的学习 写入方式为 while 1: username = input('username>>>:').strip() if username =='make': print('很好') else: print('不好') """ 上述是在之前学习中 使用的方式 给人一种需求简单 但是代码却很多的感觉 接下来我们可以用三元表达式的方式 写入一下 """ username = input('username>>>:').strip() res = print('很好') if username =='make'else print ('不好') # 同样的需求 上面需要多行代码 下面则两行代码就可以实现功能 2.编写一个函数 比较两个参数的大小 返回小的那个一个值 def func(a,b): if a < b: return a else: return b res = func(1,2) print(res) # 1 # 用三元表达式也可以写成 def func(a,b): return a if a < b else b res = func(1,2) prinr(res) """在三元表达式中 只能判断 if ...else... 这一种情况 仅限于二选一的情况 并且不建议用于嵌套使用 如果判断情况较多 也不建议使用三元表达式 """ """ 三元表达式语法结构 值1 if 条件 else 值2 如果if后面的条件成立 则使用if前面的值 如果if后面的条件不成立 则使用else后面的值 """各种生成式
"""把可变类型 用简单便捷的方式 表现出我们想要达到的效果 """ 1.1.列表生成式 name_list = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'jerry', 'tony'] # 给上述列表中所有的数据值加上 666 的后缀 方式一： xin_list = [] for name in name_list: xin_name = name +'666' xin_list.append(xin_name) print(new_list) # ['jason666', 'kevin666', 'oscar666', 'jerry666', 'tony666'] 方式二： """ 列表生成式 """ xin_list = [name + '666' for name in name_list] print(xin_list) # ['jason666', 'kevin666', 'oscar666', 'jerry666', 'tony666'] #上述方法中用到 for 循环 运算顺序是 （先执行for循环体 在执行fro循环前面的条件代码） xin_list = [name + '666' for name in name_list if name != 'tony'] print(xin_list # 同样上述生成式还支持使用 if 判断 一样的顺序 先执行for循环 然后把例表里的数据值 交给if判断 最后执行for循环前面的条件代码 """ 以上述模板方式 推写出 字典 集合 生成式 """ 2.字典生成式 new_dict = {i: 'tony' for i in range(10) if i == 9} print(new_dict) # {9: 'tony'} # 先循环 i 打印 0~10（顾头不顾尾） 然后 if 判断 i == 9 时 执行 for 循环前面的代码条件 3.集合生成式 new_set = {i for i in range(10) if i == 9} print(new_set) # 先循环 i 打印 0~10（顾头不顾尾） 然后 if 判断 i == 9 时 执行 for 循环前面的代码条件匿名函数
匿名函数就是没有函数名的函数 语法结构 lambda 形参: 返回值 具体表现 (lambda x: x + 1)(123) 直接调用 res = lambda x: x + 1 命名调用 print(res(123)) 应用场景 匿名函数通常都需要配合其他函数一起使用 用于减少代码匿名集合内置函数使用
1.max() #求最大值 # 计算列表里数据值相加之和 l1 = [23,312,123,434,43,5546,74,5456,345,24,54,776,767,768,435,435,23412,334,5345,456,34,57,868,79,6969,679] res = max(l1) print(res) # 23412 """用法非常简单 便捷""" # 字典是否能使用 示例： # 'make': 1230, # 'tony': 4632, # 'jason': 8832, # 'lili': 2314 # } # res = max(dict) # print(res) # tony 打印出是tony 但是实际最大值是jason 因为解释器是按照此顺序大小 用首字母 来比对的 A-Z 65-90 a-z 97-122 # 所以针对自字典 不能直接按照列表方式比对 # def func(k): # return dict.get(k) # res = max(dict, key=lambda k: dict.get(k)) # print(res) # jason #可以用定义一个函数 然后返回字典的k值 用res接收 max 相当于for循环一样 把字典里的k值一个一个调出来 用后面的lambda 去做v的比对 然后比对出最大的 # def func(k): # return dict.get(k) # res = max(dict,key= func) # print(res) # 用函数直接比对也是可以的重要内置函数
min() 最小值 # 具体表现 l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66] res = min(l1) print(res) # 11 """ 顾名思义就是最小的数据值 """ map() 映射 # l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66] # 需求:将列表中所有的数据值自增20 # 方式1:for循环 # new_list = [] # for i in l1: # a = i+20 # new_list.append(a) # print(new_list) # [31, 42, 53, 64, 75, 86] # 方式2:列表生成式 new_list =[a + 20 for a in l1] print(new_list) # [31, 42, 53, 64, 75, 86] # 方式3:map函数 # lambda后面的x是形参 x+20 是返回值 # res = map(lambda x: x + 20, l1) # print(res) # <map object at 0x018DB2F8> # print(list(res)) # [31, 42, 53, 64, 75, 86] 用list做整型的转换 filter() 具体表现： l1 = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'tony'] 需求：移除数据值里面的tony # 方式1:for循环 # print(l1) # for name in l1: # if name == 'tony': # l1.remove('tony') # print(l1) # ['jason', 'kevin', 'oscar'] # 方式2:列表生成式 xin_l1 = [name for name in l1 if name !='tony'] print(xin_l1) # ['jason', 'kevin', 'oscar'] # 方式3:filter() lambda后面的a是形参 a != 'tony'是返回值 res = filter(lambda a: a != 'tony', l1) print(res) # <filter object at 0x0166F520> print(list(res)) # ['jason', 'kevin', 'oscar'] reduce() 具体表现： # 方式1:for循环 l2 = [5, 10, 15, 20] 需求:求列表中所有数据值的和 a= 0 for i in l2: a += i print(a) # 50 # 方式2:sum() res = sum(l2) print(res) # 50 # 方式3:reduce() """比较特殊 在调用时 需要加下面这句话""" # from functools import reduce 具体表现： res = reduce(lambda x, y: x + y, l2) # 50 print(res) """将多个单体 变成一个整体 化多为整""" # 还可以在后面继续添加数据值（整型） res = reduce(lambda x, y: x + y, l2,50) print(res) # 100 zip() 具体表现： h1 = [1,2,3] h2 = ['make1','make2','make3'] res = zip(h1,h2) print(res) print(list(res)) # [(1, 'make1'), (2, 'make2'), (3, 'make3')] """ 把两个列表里的数据值 整合到一个列表中 并且用元组的方式一一对应排序 """ 表现二： h1 = [1,2,3,4,5,6] h2 = ['make1','make2','make3'] h3 = ['lala1','lala2','laal3','lala4','lala5'] res = zip(h1,h2,h3) print(res) print(list(res)) # [(1, 'make1', 'lala1'), (2, 'make2', 'lala2'), (3, 'make3', 'laal3')] """ 多个列表同时整合时 列表里的数据值 参差不同时 按照最少列表里的数据值去比对 """两种装饰器的执行流程
1.多层装饰器 def outter1(func1):# func1 = wrapper2函数名 print('加载了outter1') # 1.第三个打印 def wrapper1(*args, **kwargs): print('执行了wrapper1') # 2.第四个打印 res1 = func1(*args, **kwargs) return res1 return wrapper1 def outter2(func2): # func2 = wrapper3函数名 print('加载了outter2') # 3.第二个打印 def wrapper2(*args, **kwargs): print('执行了wrapper2') # 第五个打印 res2 = func2(*args, **kwargs) return res2 return wrapper2 def outter3(func3): # func3 = index函数名 print('加载了outter3') # 第一个打印 def wrapper3(*args, **kwargs): print('执行了wrapper3') # # 第六个打印 res3 = func3(*args, **kwargs) return res3 return wrapper3 # index = weapper1 所以可以写成 index = outter1(wrapper2) @outter1# index = outter1(wrapper2) @outter2 #wrapper2= outter2(wrapper3) @outter3 # wrapper3 = outter3(index) def index(): print('from index') # 第七个打印 index() # 加载了outter3 加载了outter2 加载了outter1 执行了wrapper1 执行了wrapper2 执行了wrapper3 from index 2.有参装饰器 def outer(condition,type_user): #这里可以添加需要添加的形参 本来也可以用*args **kwargs 但是下面局部名称空间中 已经有了这个名字 解释器接收不了 可以改用*h **k 代替使用 def login_auth(func_name): # 这里不能再填写其他形参，因为这里填写的是被装饰对象函数名 def inner(*args, **kwargs): # 这里应该填写被装饰对象需要传入的参数(其他的不能填写) username = input('username>>>:').strip() password = input('password>>>:').strip() if type_user =='make':print('高级用户') if condition == '列表': print('使用列表作为数据来源 比对用户数据') elif condition == '字典': print('使用字典作为数据来源 比对用户数据') elif condition == '文件': print('使用文件作为数据来源 比对用户数据') else: print('目前只有以上方式 其他不具备') return inner return login_auth @outer('文件','jason') # 函数名加() 执行优先级最高 outer() 上来就先执行了 返回了login_auth这个函数名 然后@符号加上login_auth 就回到了 语法糖 index = login_auth(index)然后正常的走流程就可以调用了 def index(): print('from index') index()
标签：name,python,res,生成式,list,l1,print,2022.7,def 来源： https://www.cnblogs.com/55wym/p/16456180.html
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