列表推导式、迭代器、生成器、模块和包

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推导表达式

得到一个元素为1到10的列表，可以怎么做？

列表

循环添加

方法一：

x = list(range(1,11))
x
Out[3]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

方法二：

li = []
for i in range(1,11):
    li.append(i)
li
Out[3]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

这是我们前面所总结过的生成一个列表的方法。

列表推导
li = [i for i in range(1,11)]
li
Out[3]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

通过列表推导，精简了代码。

运行时间对比
import time
s = time.time()
for i in range(1000000):
    x = list(range(1,11))
e = time.time()
print('list: ', e-s)


f = time.time()
for i in range(1000000):
    li = []
    for i in range(1,11):
        li.append(i)
end = time.time()

print('append: ', end-f)

ff = time.time()
for i in range(1000000):
    li = [i for i in range(1,11)]
end1 = time.time()

print('[]: ', end1-ff)
list:  0.7910020351409912
append:  2.110013246536255
[]:  1.0232622623443604

可以看出列表推导的方式是比append方法更高效的，而list强制转换的是可能出现问题，所以总的来说就是推荐使用列表推导的方法。

列表推导+条件判断

l2 = [i for i in range(1,11) if i % 2 == 0]
l2
Out[4]: [2, 4, 6, 8, 10]

单独的if条件判断只能放在后面

列表推导+三目运算

l2 = [i if i % 2 == 0 else 0 for i in range(1,11)]
l2
Out[3]: [0, 2, 0, 4, 0, 6, 0, 8, 0, 10]

如果是if+else的判断条件，就需要放前面。

集合

se = {i for i in range(1,11)}
se
Out[4]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

字典

li = list(range(1,11))
di = {i:j for i,j in enumerate(li)}
di
Out[3]: {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}

总结

推导表达式相对于for循环来处理数据，要更加的方便。

列表推导表达式使用更加的广泛。

迭代器和生成器

迭代器

列表推导是往列表中一个一个地放入数据，那如果一个一个地取出数据呢？

li = list(range(1, 11))
it = iter(li)
it2 = li.__iter__()
it
Out[3]: <list_iterator at 0x14c69f4b208>
it2
Out[4]: <list_iterator at 0x14c69f4b6a0>

生成迭代器

迭代器对象
dir(list)
sir(str)
dir(tuple)

迭代器对象本身需要支持以下两种方法，它们一起构成迭代器协议：

iterator.__iter__()
iterator.__next__()
取值
next(it)
Out[12]: 1
next(it)
Out[13]: 2
next(it)
Out[14]: 3
it.__next__()
Out[15]: 4
it.__next__()
Out[16]: 5
it.__next__()
Out[17]: 6

next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3265, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-13-bc1ab118995a>", line 1, in <module>
    next(it)
StopIteration

通过

next(iterator)

iterator.next()

来进行取值

注意：如果迭代器值取完之后，会返回 StopIteration 错误

自定义迭代器
class TupleIter:
    def __init__(self, li):
        self.li = li
        self._index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self._index < len(self.li):
            index = self.li[self._index]
            self._index += 1
            return index
        else:
            raise StopIteration


t1 = (1, 2, 3, 4, 5)
a = TupleIter(t1)
a
Out[3]: <__main__.TupleIter at 0x1376ba4b358>
next(a)
Out[4]: 1
a.__next__()
Out[5]: 2

可以自己定义iter和next方法来自定义迭代器。

生成器

def func(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1


s = func(10)
s
Out[3]: <generator object func at 0x000001442E4FE990>
[i for i in s]
Out[4]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

迭代器提供了一个实现迭代器协议的简便方法

yield 表达式只能在函数中使用,在函数体中使用 yield 表达式可以使函数成为一个生成器

def func(end):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < end:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n += 1


g = func(10)
g
Out[3]: <generator object func at 0x00000238904BD990>
[i for i in g]
Out[4]: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

通过生成器就生成了一个迭代器，通过dir(g)就能查出iter和next的方法。就比我们自定义迭代器更简单。

def func(end):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < end:
        print('*'*5, a, b)
        yield b
        print('-' * 5, a, b)
        a, b = b, a + b
        n += 1

g = func(10)
next(g)
***** 0 1
Out[3]: 1
next(g)
----- 0 1
***** 1 1
Out[4]: 1
next(g)
----- 1 1
***** 1 2
Out[5]: 2

yield 可以返回表达式结果，并且暂定函数执行

通过迭代器去生成斐波拉契数列要比直接得到更加节省内存。

总结：yield只能在函数里面使用。

模块

在另一个py文件中的对象如何导入到当前的py文件中呢？

模块

在python中，模块就是一个py文件，可以使用下面两种方法导入

import XX
from XX import XX 
from XX import XX as XX
import datetime
from datetime import datetime (as this_datetime)

在同一目录下，可直接使用上面两种方法去导入；在不同目录下，需要使用 sys.path 添加路径

sys.path.append(‘path’)

from pages import a
a.demo()

不同的文件夹导入模块可以用这个两种方式。

在python3中导入后，会在当前路径下生成一个pycache 文件夹

sys模块

sys 模块提供了与python解释器交互的函数，在python中它是始终可以导入使用的.

sys.argv
import sys

print(sys.argv)
$ python b.py 123 456
['b.py', '123', '456']

获取终端命令行输入

sys.path
import sys

print(sys.path)

解释器模块导入查找路径

if name == ‘ main’:

name

python会自动的给模块加上这个属性

如果模块是被直接调用的，则 name 的值是 main否则就是该模块的模块名

pages.a a
__main__ b
注意

if name == ‘ main’: 该语句可以控制代码在被其他模块导入时不被执行

__main__ b

包和包管理

如果模块太多了，怎么方便的去管理呢？

包概念

把很多模块放到一个文件夹里面，就可以形成一个包.

包管理

当把很多模块放在文件中时，为了方便引用包中的模块，引入了包管理

init.py

在包管理中，加入此模块，则包名可以直接通过属性访问的方式，访问此模块内的对象，此模块不加上可能不会报错，但是规范是要加上，文件内容可以为空

相对路径导入

在包管理中，可以通过. (一个点) 和 .. (两个点)分别来导入同层和上一层的模块

引入作用

在包中，如果包中模块要导入同一包中的其他模块，就必须使用此方法导入.

使用方法
from  .module(..module)  import obj   (as  new_name)
引入之后的影响

当一个模块中出现此导入方式，则该模块不能被直接运行，只能被导入

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