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  • next方法:返回迭代器的下一个元素__iter__方法:返回迭代器对象本身下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器代码1def fab(max):n, a, b = 0, 0, 1while n < max:print ba, b = b, a + bn = n + 1直接在...

    next方法:返回迭代器的下一个元素

    __iter__方法:返回迭代器对象本身

    下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器

    代码1

    def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    print b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差,因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。

    代码2

    def fab(max):

    L = []

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    L.append(b)

    a, b = b, a + b

    n = n + 1    return L

    代码2满足了可复用性的需求,但是占用了内存空间,最好不要。

    代码3

    对比

    for i in range(1000): pass

    for i in xrange(1000): pass

    前一个返回1000个元素的列表,而后一个在每次迭代中返回一个元素,因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题

    class Fab(object):

    def __init__(self, max):

    self.max = max

    self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

    def __iter__(self):

    return self

    def next(self):

    if self.n < self.max:

    r = self.b

    self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

    self.n = self.n + 1

    return r

    raise StopIteration()

    执行

    123456789

    >>> for key in Fabs(5):    print key      11235

    Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数

    1.2 使用迭代器

    使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象:

    1234

    >>> lst = range(5)>>> it = iter(lst)>>> it

    使用next()方法可以访问下一个元素:

    123456

    >>> it.next()0>>> it.next()1>>> it.next()2

    python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

    123456789101112

    >>> it.next()3>>> it.next>>> it.next()4>>> it.next() Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in     it.next()StopIteration

    了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了

    lst = range(5)

    it = iter(lst)try:    while True:

    val = it.next()        print valexcept StopIteration:    pass

    结果

    123456

    >>>01234

    事实上,因为迭代器如此普遍,python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中,Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器,自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作。如下

    >>> a = (1, 2, 3, 4)>>> for key in a:    print key

    1

    2

    3

    4

    首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器,然后调用迭代器的next方法获得元素,直到抛出StopIteration异常。

    1.3 定义迭代器

    下面一个例子——斐波那契数列

    # -*- coding: cp936 -*-class Fabs(object):    def __init__(self,max):

    self.max = max

    self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1  #特别指出:第0项是0,第1项是第一个1.整个数列从1开始

    def __iter__(self):        return self    def next(self):        if self.n < self.max:

    r = self.b

    self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

    self.n = self.n + 1            return r        raise StopIteration()print Fabs(5)for key in Fabs(5):    print key

    结果

    123456

    <__main__.fabs object at>11235

    回到顶部

    2. 生成器

    带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),几个例子说明下(还是用生成斐波那契数列说明)

    可以看出代码3远没有代码1简洁,生成器(yield)既可以保持代码1的简洁性,又可以保持代码3的效果

    代码4

    def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    执行

    123456789

    >>> for n in fab(5):    print n      11235

    简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

    也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

    12345678910111213

    >>> f = fab(3)>>> f.next()1>>> f.next()1>>> f.next()2>>> f.next() Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in     f.next()StopIteration

    return作用

    在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如

    123456789

    >>> s = fab(5)>>> s.next()1>>> s.next() Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in     s.next()StopIteration

    代码5  文件读取

    def read_file(fpath):

    BLOCK_SIZE = 1024

    with open(fpath, 'rb') as f:

    while True:

    block = f.read(BLOCK_SIZE)

    if block:

    yield block

    else:

    return

    如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

    展开全文
  • next方法:返回迭代器的下一个元素__iter__方法:返回迭代器对象本身下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器代码1def fab(max):n, a, b = 0, 0, 1while n < max:print ba, b = b, a + bn = n + 1直接在...

    next方法:返回迭代器的下一个元素

    __iter__方法:返回迭代器对象本身

    下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器

    代码1

    def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    print b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差,因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。

    代码2

    def fab(max):

    L = []

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    L.append(b)

    a, b = b, a + b

    n = n + 1    return L

    代码2满足了可复用性的需求,但是占用了内存空间,最好不要。

    代码3

    对比

    for i in range(1000): pass

    for i in xrange(1000): pass

    前一个返回1000个元素的列表,而后一个在每次迭代中返回一个元素,因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题

    class Fab(object):

    def __init__(self, max):

    self.max = max

    self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

    def __iter__(self):

    return self

    def next(self):

    if self.n < self.max:

    r = self.b

    self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

    self.n = self.n + 1

    return r

    raise StopIteration()

    执行

    123456789

    >>> for key in Fabs(5):    print key      11235

    Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数

    1.2 使用迭代器

    使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象:

    1234

    >>> lst = range(5)>>> it = iter(lst)>>> it

    使用next()方法可以访问下一个元素:

    123456

    >>> it.next()0>>> it.next()1>>> it.next()2

    python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

    123456789101112

    >>> it.next()3>>> it.next>>> it.next()4>>> it.next() Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in     it.next()StopIteration

    了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了

    lst = range(5)

    it = iter(lst)try:    while True:

    val = it.next()        print valexcept StopIteration:    pass

    结果

    123456

    >>>01234

    事实上,因为迭代器如此普遍,python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中,Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器,自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作。如下

    >>> a = (1, 2, 3, 4)>>> for key in a:    print key

    1

    2

    3

    4

    首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器,然后调用迭代器的next方法获得元素,直到抛出StopIteration异常。

    1.3 定义迭代器

    下面一个例子——斐波那契数列

    # -*- coding: cp936 -*-class Fabs(object):    def __init__(self,max):

    self.max = max

    self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1  #特别指出:第0项是0,第1项是第一个1.整个数列从1开始

    def __iter__(self):        return self    def next(self):        if self.n < self.max:

    r = self.b

    self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

    self.n = self.n + 1            return r        raise StopIteration()print Fabs(5)for key in Fabs(5):    print key

    结果

    123456

    <__main__.fabs object at>11235

    回到顶部

    2. 生成器

    带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),几个例子说明下(还是用生成斐波那契数列说明)

    可以看出代码3远没有代码1简洁,生成器(yield)既可以保持代码1的简洁性,又可以保持代码3的效果

    代码4

    def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    执行

    123456789

    >>> for n in fab(5):    print n      11235

    简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

    也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

    12345678910111213

    >>> f = fab(3)>>> f.next()1>>> f.next()1>>> f.next()2>>> f.next() Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in     f.next()StopIteration

    return作用

    在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如

    123456789

    >>> s = fab(5)>>> s.next()1>>> s.next() Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in     s.next()StopIteration

    代码5  文件读取

    def read_file(fpath):

    BLOCK_SIZE = 1024

    with open(fpath, 'rb') as f:

    while True:

    block = f.read(BLOCK_SIZE)

    if block:

    yield block

    else:

    return

    如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

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  • #使用lower方法字符串转换为小写 a='Ayushi'.lower() print(a)#ayushi #使用upper方法字符串转换为大写 b='Ayushi'.upper() print(b)#AYUSHI # 使用isupper()和islower()方法检查字符串是否全为大写或...

     

    #使用lower方法把字符串转换为小写
    a='Ayushi'.lower()
    print(a)#ayushi
    
    #使用upper方法把字符串转换为大写
    b='Ayushi'.upper()
    print(b)#AYUSHI
    
    # 使用isupper()和islower()方法检查字符串是否全为大写或小写
    print('Ayushi'.isupper())#False
    print('AYUSHI'.isupper())#True
    print('ayushi'.islower())#True
    
    #@和$这样的字符既满足大写也满足小写
    print('@yu$hi'.islower())#True
    print('@YU$HI'.isupper())#True
    
    print('The Corpse Bride'.istitle())#判断一个字符串是否为标题格式

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/z-x-y/p/9907265.html

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    一表中有两个字段a和b,a中都有数据,b中有的行有数据,有的是空 
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空空如也

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怎么把a转换成b