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title: 第十四节：推导表达式，迭代器，生成器，模块，包
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- 课后解答
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- 学习
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date: 2018-05-28 15:57:39
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一：推导表达式：
一、列表推导式和生成器表达式
1 #列表推导式
2 l = [i for i in range(10)] 3 print(l) 4 l1 = [‘选项%s’%i for i in range(10)] 5 print(l1)
1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：
1 sum(x ** 2 for x in range(4))
二、列表推导式
下面是一个以列表推导式为例的推导式详细格式，同样适用于其他推导式。
1 variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2] 2 out_exp_res: 列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。 3 for out_exp in input_list： 迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。 4 if out_exp == 2： 根据条件过滤哪些值可以。 5
6 #变量（加工后的变量） for 变量 in 可迭代数据类型 条件判断
例一：30以内所有能被3整除的数
1 multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0] 2 print(multiples) 3 # Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
例二：30以内所有能被3整除的数的平方
1 def squared(x): 2 return x*x 3 multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0] 4 print(multiples)
例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字
1 names = [[‘Tom’, ‘Billy’, ‘Jefferson’, ‘Andrew’, ‘Wesley’, ‘Steven’, ‘Joe’], 2 [‘Alice’, ‘Jill’, ‘Ana’, ‘Wendy’, ‘Jennifer’, ‘Sherry’, ‘Eva’]] 3
4 print([name for lst in names for name in lst if name.count(‘e’) >= 2]) # 注意遍历顺序，这是实现的关键
列表推导**+**条件判断： l2 = [iforiinrange(1, 11) ifi % 2 == 0]
列表推导**+**三目运算： l3 = [i if i % 2 == 0 else 0 for i in range(1, 11)]
三、字典推导式
例一：将一个字典的key和value对调
1 mcase = {‘a’: 10, ‘b’: 34} 2 #mcase的值 : key
3 mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase} 4 print(mcase_frequency)
例二：合并大小写对应的value值，将k统一成小写
1 mcase = {‘a’: 10, ‘b’: 34, ‘A’: 7, ‘Z’: 3} 2 #key.lower() : mcase.get(小写的当前key,0) + mcase.get(大写的当前key,0)
3 #如果没有找到的话，get返回0.和0相加还是原来数
4 mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()} 5 print(mcase_frequency)
四、集合推导式
例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能
二：迭代器和生成器：
迭代器
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法： _iter__方法：返回迭代器自身。可以通过python内建函数iter()调用。 __next__方法：当next方法被调用的时候，迭代器会返回它的下一个值，如果next方法被调用，但迭代器没有只可以返回，就会引发一个StopIteration异常。该方法可以通过 python 内建函数next()调用。 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
生成器
简单的说，生成是包含yield关键字的函数。本质上来说，关键字yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
三，模块：
Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。 模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。 把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。 模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。
import 语句
模块的引入
模块定义好后，我们可以使用 import 语句来引入模块，语法如下：
from…import 语句
Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：
from…import* 语句
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：
搜索路径
当你导入一个模块，Python 解析器对模块位置的搜索顺序是：
- 1、当前目录
- 2、如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。
- 3、如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/。
模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录
四，包及包的管理
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 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
我的理解是 from . import XXX默认的就是在当前程序所在文件夹里__init__.py程序中导入XXX，如果当前程序所在文件夹里没有__init__.py文件的话，就不能这样写，而应该写成from .A import XXX，A是指当前文件夹下你想导入的函数(或者其他的)的python程序名，如果你想导入的函数不在当前文件夹，那么就有可能用到 from .. import XXX(即上一个文件夹中的__init__.py)，或者from ..A import XXX(即上一个文件夹中的文件A
https://www.zhihu.com/question/28688151/answer/66982373
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